文旅行业大模型标准简介.pdf

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1、文旅行业大模型标准简介文旅行业大模型标准简介大行业和大场景大模型路线图大行业和大场景大模型路线图中国信息通信研究院云计算与大数据所主讲人：窦佳丽大模型底座效应凸显，基础到行业大模型路径逐渐明确行业化行业化N+NN+N实践实践感知感知计算计算认知认知可海量数据进行处理提升感知类任务性能具备更强的理解能力、决策能力、生成能力基础大模型基础大模型通用技术基座通用技术基座更强的通用性更强的通用性开发迭代成本高开发迭代成本高基于预训练模型的数据微调、人工注入反馈，大模型泛化效果更显著。大量的数据和参数进行模式匹配，在多个任务和领域上表现出较好的性能。大模型训练及部署需要大量的计算资源、存储空间和人力时间

2、。更优的泛化性更优的泛化性提供持续性提供持续性生命力生命力行业经验行业经验反哺反哺基基础础大大模模型型行行业业大大模模型型金融金融行业行业行业数据繁杂行业数据繁杂处理分析难度大处理分析难度大所需资源规模大所需资源规模大物理过程复杂性高物理过程复杂性高强大拟合能力，强大拟合能力，实现气象数实现气象数据处理，快速准确预报据处理，快速准确预报基层医疗需求庞大基层医疗需求庞大高高教育机制较为教育机制较为僵化僵化个性化指导个性化指导薄弱薄弱深层理解分析能力，深层理解分析能力，实实现智能化教学、个性化现智能化教学、个性化辅导辅导台风路径预测口语练习提升预测准确度预测准确度提升服务能力服务能力强大分析生成能

3、力，强大分析生成能力，实实现金融信息抽取分析现金融信息抽取分析作业批改征信风控投研报告气象教育金融提升处理效率处理效率天气预报行业需求和应用场景丰富行业大模型不断涌现，应用初显成效行业大模型行业大模型专用行业引擎专用行业引擎更专业场景适配成本较低场景大模型场景大模型行业落地需求增长，行业大模型挑战日益凸显 大模型在基础设施、软件设施、运维监控等方面与行业融合存在着挑战大模型在基础设施、软件设施、运维监控等方面与行业融合存在着挑战 行业大模型发展需要以技术和产业为着力点，以场景的落地为突破核心行业大模型发展需要以技术和产业为着力点，以场景的落地为突破核心算力层面算力层面：大模型由于参数和占用资源

4、庞大的特点，在深入企业和行业场景时，需要较高的推理成本，拉低效益比；数据层面数据层面：行业大模型所需的数据涵盖专业知识、术语、规则和逻辑，需与专家深度合作进行数据处理、标注等。目前业内的算力、算法、数据较为割裂的，需要持续探索跨组织、跨机构的共享机制。行业大模型通常需要处理商业机密性质的数据，可能会导致数据泄露、隐私信息被滥用等风险；需要隐私计算技术和合规监管机制，在保证数据安全的前提下，确保私域数据互联互通、高效流动。软件设施：软件设施：需要提供完善的软件设施或工具链，帮助企业解决模型、系统和架构层优化难题，快速推动行业大模型工业化量产；业务系统：业务系统：行业大模型需要做到即插即用、高度适

5、配，方便“无感升级”原有的业务系统。由于行业监管规范、行业特征不同，行业大模型构建侧重点不同，在构造、集成、运维和运营等方面，缺乏规范性，用户选型也较为困难。运行监控：运行监控：监控行业大模型上线后应用效果；合规监控合规监控：监控输出结果的安全合规；资源管理资源管理：异构集群管理、负载均衡、资源监控等；存储管理：存储管理：块存储、文件存储、对象存储管理；行业现行业现状状产业发产业发展展工程化工程化安全性安全性合作性合作性监控力监控力基础设施支撑力待强化基础设施支撑力待强化软件设施工程化待提升软件设施工程化待提升模型运维监控能力待强化模型运维监控能力待强化行业大模型标准缺失，规范化待提升行业大模

6、型标准缺失，规范化待提升隐私保护不容忽视，需刚性保障隐私保护不容忽视，需刚性保障产业未形成合力，共享机制亟待构建产业未形成合力，共享机制亟待构建建设人工智能关键技术和应用评测工信部重点实验室 工信部批复中国信息通信研究院建设人工智能关键技术和评测工业和信息化部重点实验室工信部批复中国信息通信研究院建设人工智能关键技术和评测工业和信息化部重点实验室 形成了基础软硬件、数据集、标准、测试环境和工具的一体化测试支撑和公共服务能力形成了基础软硬件、数据集、标准、测试环境和工具的一体化测试支撑和公共服务能力副组长副组长单位单位副组长单位副组长单位组长组长单位单位人