近日
，，，
，我国首部针对生成式人工智能产业的规范性政策—《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称办法）正式施行，，引发行业人士和相关政策研究者的高度关注。。。。

国家互联网信息办公室有关负责人表示
，，，出台《办法》
，，，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，，维护国家安全和社会公共利益，，，保护公民、
、法人和其他组织的合法权益。
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《办法》的出台
，，，一方面体现了国家对生成式人工智能产业发展的鼓励和支持
，，既为产业创新提供了政策导向和法律保障，
，
，另一方面又为产业监管提供了科学合理且平衡适度的框架。
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过去几年，，，，商业化一直是困扰整个人工智能行业的难题，，，大模型的出现为AI商业化提供了新契机
。。。作为极具开拓性且高速发展的新业态，
，，，大模型的赛道之分，，成为了业内争论不休的话题。。。
。现有大模型大致可分为两类：通用大模型
，，像ChatGPT，，，
，面向人群以及场景适用范围十分广泛，，但由于需要巨大的计算资源和数据量，，已经成为国内外大厂的重点项目；垂直大模型，，，
，在特定的领域或行业中经过训练和优化
，，针对特定场景提供更精准和高效的解决方案，，，，更好地满足用户在某个领域或者场景下的需求和期待，，，如：医疗、、金融等。。。。

此次《办法》强调了
：应采取有效措施，，提升生成式人工智能服务的透明度，，，提高生成内容的准确性和可靠性。。
。。从“准确性‘’“可靠性”这两点要求来说，，通用大模型由于爬取网上可能存在错误、、
、偏见的信息
，，会导致精准度不够，，，，生成有误或有偏见的响应，
，，其不足逐渐显露，，
，，无法切实满足各行各业的需求。。。。相比较而言，，，垂直大模型更能发挥其价值，，，它需要学习大量行业的专精语料和经验知识
，
，，，具有更强的领域专业性和任务针对性，
，能够更好地解决特定领域的问题和提供更加精准的服务，，，也更容易找到其商业模式。。
。。

以医疗健康领域为例，，，，医疗场景对问题的容错率低
，
，，，这就对大模型提出了更高的要求
，
，，即AI需要基于医疗专业语料给出更专业、、更精准的医疗建议；其次，，，
，目前医疗数据中有超过90%的数据来自于医学影像
，，，这也意味着一个切实有效的、、能做复杂决策的医疗人工智能大模型，，需要融合医学影像、、、、文本，，，
，甚至语音或是视频等多模态信息以赋能各种医疗场景。
。最后，，，，考虑到现阶段医院实际的部署环境和数据安全性要求，，，“大模型”不能无限“大”，，，需要让数据飞轮和模型训练能够很好结合，
，，，发挥效果更好、、、成本更低。。。。

此外
，，
，《办法》中还提到
，，，采取有效措施提高训练数据质量
，，，增强训练数据的真实性、、、、准确性、、客观性、、、、多样性”，，，，这体现 “让产业向高质量方向发展”的政策导向。
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金裕达砭石大模型在此方面做了重点考量，，，一方面，
，采用知识图谱与大模型相结合的技术路线，，通过在训练过程中加入知识图谱对训练过程进行知识增强，，
，结合RLHF技术，，，
，在500亿参数条件下比单纯使用大模型技术，，，，医学问题回答准确度提升近10%。。。另一方面
，，，隐私计算条件下的大模型联邦训练，，，保证了数据的多样化和高质量，，，充分释放数据要素价值，
，，真正做到数据的“可用不可见”、、“数据不出域”。。。此外，，，砭石医疗大模型能够支持医疗领域多模态的输入，，，，包括医疗领域文本、、、图像
、、、、视频和音频形式，
，，可以有机整合不同的信息，，，，相比单模态信息更加全面，，让AI充分施展拳脚，，，方便医药机构使用
。。
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当前，，在《办法》的催化下
，
，各家通用大模型
、、、
、垂类大模型厂商正加紧进行自身战略布局、、、提升产品的安全合规性，，
，，共同构建安全可信的、、自主可控的大模型生态，，金裕达亦将坚持科技向善
，，，，为医疗健康产业的可持续发展做出价值贡献。。
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