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清华同方:大模型技术白皮书V1.0(61页).pdf

上传人: s****e 编号:653706 2025-05-20 61页 4.77MB

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1、大模型技术白皮书同方计算机有限公司01 大模型行业发展分析目录02 同方计算机大模型能力03 大模型高阶实施策略与路径04 大模型行业案例分享TSINGHUA TONGFANG大模型行业应用发展:跨越拐点,加速进入大模型时代AI大模型技术快速成熟,AI算法与应用的开发、上线部署与业务发放等过程均大幅简化小模型时代场景专属化烟囱式赋能CV/语音等场景机器翻译以文生图视觉描述以图生音语音识别模型1模型2模型3模型4模型5算力1算力2算力3算力4算力5业务1业务2业务3业务4业务5大模型时代场景通用化一套AI系统使能全业务流创新机器翻译以文生图视觉描述以图生音语音识别多模态基础大模型大模型原生计算平

2、台(AI集群)业务1业务2业务3业务4业务5实际作用:很有限 颠覆性使用难度:很繁杂 很简洁边际成本:线性增长零增长主流基础大模型1020个外部开源可获取的约5个Pytorch框架为主在大模型开发中占90%+基于Transformer decoderTransformer decoder架构客户自定义算子数量可控数万小模型字节即有上万个自研模型PyTorch、TensorFlow,Caffe,飞桨等多框架CNN/LSTM/GAN等多种架构客户自定义算子数量巨大,适配优化难度高1.模型基础架构收敛跨越可用性及可落地拐点4 大技术收敛&简化3.客户自研算子收敛2.主流模型数量收敛4.主流开发框架收

3、敛3TSINGHUA TONGFANGTSINGHUA TONGFANGChatGPT将加速行业向智能化发展,垂直领域大模型和场景深度融合4律师行业1.某北京律师事务所客户希望借助行业大模型,律师事务所可以创新服务模式,包括案例检索、录音分析、法条对比、法条分析。能源行业2.某贵州电力集团贵州某传统能源企业,具有电力行业数据基础和集团数据中心优势,数据和算力很充足,希望AIGC能够为企业带来快速准确的信息查询、优化班组管理流程、提升知识图谱应用便捷性等。文创行业3.某北京出版集团目地是基于目前国内的AIGC大模型做细分领域定制化开发。一是对内,实现内部管理和图书出版效率提升;二是对外,把出版社

4、自身积累的版权数据资产化,然后接入这个模型,进而推出一些消费级的应用。金融行业4.某国际银行科技部(广州)某国际银行科技部希望构建研发工程领域私有大模型,在解决IP问题、数据安全问题,在工程安全可信的前提下,实现编码、测试的工程的30%50%提效,并希望树立标杆推至全球总部。客户需求基于AI引擎满足客户的需求ChatGPT将加速行业向智能化发展,垂直领域大模型和场景深度融合,带来软件服务产业的新机遇,软件产业人才结构中,算法工程师和智能化解决方案顾问需求量将大增。TSINGHUA TONGFANG大模型重塑产业格局,行业核心场景,迎来生产力变革新机遇OpenAI:未来50%的人类工作任务场景将

5、被ChatGPT影响AIGC大模型模型基础能力模型能力开放行业知识结合智能对话短文创作图片生成视频生成商业文案代码开发结构化感知办公平面广告内容推荐网站制作内容搜索网络自治智能风控医疗咨询辅助诊断大数据分析36个月612个月1224个月2023智能问答基于行业通用数据进入通用业务场景,使能大量通用软件基于行业核心数据进入2B/2G生产系统,使能行业核心软件基于公开数据集数据2C应用为主,催生现象级应用量化交易文档写作编程设计搜索文档摘要运营商金融医疗生物教育城市大脑社交消费智能客服新闻采编内容剪辑传媒分子生成智能教学Source:OpenAI、Frost&Sullivan、HW MI城市2C应

6、用的挑战在于用户商业付费挑战大:使用门槛较低,用户量大且接受度高,落地及成长速度快,但客户付费意愿偏低,商业闭环挑战大2B应用的挑战在于和行业数据&应用的深度融合:行业数据积累、模型调测和行业应用集成均需要时间,但客户付费能力强,未来增长及盈利空间广阔营销精准获客调研报告视觉语音语义生成海量离散小模型向少数大模型汇聚微软、Google、阿里、百度等,都在基于大模型重塑其2C、2B等应用软件5TSINGHUA TONGFANGTSINGHUA TONGFANG大模型产业链:大模型市场细分领域算力算法数据大模型地基基础大模型文本视频音频图片场景大模型行业大模型细分小模型营销人力财务办公采购社交电力

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本文主要介绍了大模型技术的发展及其在各行业中的应用。首先,文章分析了大模型技术的发展趋势,指出AI大模型技术的快速成熟使得AI算法与应用的开发、上线部署与业务发放等过程大幅简化。接着,文章详细介绍了大模型技术在法律、能源、文创、金融等行业的应用案例,展示了大模型技术如何助力企业实现降本增效、提升服务竞争力。此外,文章还探讨了大模型技术在软件工程行业的应用,如辅助需求分析、系统设计、代码生成、测试辅助等,展示了大模型技术在提高工程效率方面的潜力。最后,文章提出了大模型技术在实施过程中可能面临的技术风险、社会风险、经济风险和政治风险,并提出了相应的应对措施。
大模型技术如何重塑产业格局? 如何利用大模型提升企业竞争力? 大模型技术在软件工程中的应用有哪些?
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