技術
日本
中小企業/初創企業
"阿里雲的支援人員工程師能夠準確回答即便是最細微的實施問題。即使我對網上零散的資訊不太確定，知道可以直接向開發人員請教，就感到安心。"
Gaku Kamimura
CEO/CTO，TIGEREYE， Inc.
關於 TIGEREYE
挑戰
最大的挑戰在於提供日語支援。具體來說，TIGEREYE獨特的提示詞規則設計和LoRA微調對於在光學字元辨識中準確解析日文版面，以及處理辦公智能體中敬語和口語的混合使用至關重要。
為什麼選擇阿里雲
選擇阿里雲是因為其具備運行大語言模型所需的算力，以及可靠的支援人員體系。與阿里雲支援人員工程師的緊密協作，使我們能夠快速確認和回應手冊或線上資源中未涵蓋的問題，例如具體的規格細節。
關鍵成果
通過將通義千問作為"本地大語言模型"進行校準，並利用其高效能處理能力加速學習，取得了以下成果。● 語音合成/語音複製：學習時間縮短25%，合成語音自然度顯著提升。
● 雙OCR：表單分類準確率提升12%。該能力目前正在本地公用服務部門和醫學機構進行測試和部署。
● 辦公智能體大語言模型：在Slack整合和應用輔助等內部業務支援情境中，對話成功率提升至87%以上。
未來展望
TIGEREYE計劃持續增強日語支援能力，涵蓋模型、資料和評估等方面。同時致力於提升GPU調度器和預留控制能力，最佳化計算資源利用。此外，還將重點最佳化通義千問的RAG模型，擴充語音輸入/輸出功能，提升產品完整性。同時，公司計劃加強與營銷和市場推廣策略的協同，推動產生式AI的商業化。TIGEREYE期待深化與阿里雲的合作，共同塑造這一新興行業。
