關於產業大模型應用的白皮書,由中國質量認證中心、中關村智用人工智能研究院等單位聯合發布。白皮書分為五個主要部分,涵蓋了產業大模型的發展、應用、評價標準、中國實踐案例以及未來的展望與挑戰。
一、需求推動大模型進入第二階段:
描述了大模型從技術驅動向需求驅動轉變的過程。
強調了大模型在各個行業中的廣泛應用,包括能源、金融、製造、交通物流、文娛等。
提到了大模型在國家戰略中的重要性,以及資本對大模型產業應用的推動作用。
二、以“生成”能力賦能產業智慧化:
討論了產業大模型應用的特征和技術關鍵環節。
(1)特征:
行業定製化:產業大模型針對特定行業進行知識增強,以滿足行業特定的需求和解決行業特有的問題。
多模態處理能力:產業大模型能夠處理和分析多種類型的數據,如文本、圖像、聲音等,以提供更全麵的解決方案。
知識增強:通過引入行業知識圖譜、特定數據和專家經驗等內容,增強模型的行業理解和應用能力。
場景適應性:產業大模型能夠根據不同的應用場景進行專項訓練和提升,以更好地適應特定任務。
智能化決策支持:產業大模型能夠提供輔助決策支持,幫助企業提高決策效率和準確性。
(2)技術關鍵環節:
基礎大模型的選擇:選擇合適的基礎大模型作為支撐,提供通用能力如理解、生成、邏輯推理等。
知識增強:對基礎大模型進行行業知識增強,包括微調訓練和向量數據庫等方式,以適應特定行業需求。
任務拆解與協同:針對不同任務進行模型拆解和協同,確保模型在特定任務上的表現。
模型瘦身:對大模型進行壓縮和蒸餾,以降低對計算資源的需求,提高模型的部署可行性。
評價與優化:建立科學的評價體係,包括可控性、能力增強、算力性價比、安全性和部署可行性等指標,以持續優化模型性能。
應用落地:將大模型技術應用於實際產業場景中,解決實際問題,提升產業效率和競爭力。
這些特征和技術關鍵環節共同構成了產業大模型應用的核心,使其能夠有效地服務於各個行業,推動產業智能化、高端化、綠色化的發展。
強調了大模型在內容生成、知識問答、輔助決策等方麵的能力。
三、大模型產業應用正待標準形成:
提出了產業大模型應用需要評價標準的觀點。
介紹了產業大模型應用的五大核心指標:可控性、能力增強、算力性價比、安全性和部署可行性。
提出了產業大模型應用評價工具箱,幫助產業和企業篩選適合的模型應用。
四、大模型產業應用的中國進行時:
介紹了中國在大模型產業應用方麵的進展,包括案例征集和分析。
討論了大模型在中國各行業中的應用情況,以及大模型應用的共性分析。
五、大模型產業應用的展望與挑戰:
對未來大模型在產業中的應用進行了展望,並指出了麵臨的技術和非技術挑戰。
提出了大模型在產業應用中需要解決的問題,包括技術提升、人才培養、產業協同等。
附錄部分提供了產業大模型典型案例的簡介,涵蓋了政務、金融、醫療、工業、文娛、交通、法律、建築、教育等多個行業,展示了大模型在不同場景下的應用實例。
白皮書還強調了政產學研用各方通力合作的重要性,以推動大模型技術的研究與應用,促進產業智能化發展。同時,白皮書也期待與廣大讀者共同探討產業大模型的發展前景,為我國人工智能產業的發展貢獻力量。
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