Universität Xiamen: 150-seitige PPT „DeepSeek – Large Models und ihre Anwendung in Unternehmen“ herunterladen – ein unverzichtbarer Leitfaden für Unternehmensanwender 184

„DeepSeek Großmodelle und deren Unternehmensanwendungen in der Praxis“ ist ein detaillierter Bericht über DeepSeek-Großmodelle und deren Unternehmensanwendungen in der Praxis, verfasst von Associate Professor Lin Ziyu von der Universität Xiamen und seinem Big-Data-Lehrteam. Ziel ist es, Unternehmensmitarbeitern eine verständliche Einführung in die Großmodelltechnologie sowie Anleitungen zu deren Anwendung zu bieten. Der Bericht gibt einen umfassenden Überblick über die grundlegenden Konzepte von Großmodellen, deren Entwicklungsgeschichte und Klassifizierung sowie über in- und ausländische Großmodellprodukte, Branchenanwendungen, Implementierungslösungen für Unternehmen, Agenten-Anwendungen, Anbieterdienste und zukünftige Entwicklungstrends. Mit seinem reichhaltigen Inhalt und detaillierten Fallbeispielen ist er eine wichtige Referenz für Unternehmen, die KI-Großmodelltechnologien verstehen und anwenden möchten.

Baidu-Netdisk-Link: https://pan.baidu.com/s/1pGicv8p_Jh5AdenPjl4Ckg?pwd=7awy Freischaltcode: 7awy

1. Grundlegende Konzepte und Entwicklungsgeschichte von Großmodellen

Definition: Großmodelle sind Modelle der künstlichen Intelligenz, die auf Deep-Learning-Technologie basieren, über eine riesige Anzahl von Parametern verfügen und eine starke Lern- sowie Generalisierungsfähigkeit besitzen. Sie können verschiedene Arten von Daten verarbeiten.

Merkmale: enorme Anzahl von Parametern, großes Trainingsdatenvolumen, hoher Bedarf an Rechenressourcen.

Entwicklungsgeschichte: Sie lässt sich in eine Keimphase, eine Konsolidierungsphase und eine explosionsartige Wachstumsphase unterteilen. In den letzten Jahren wurden mit dem technologischen Fortschritt die Parametergrößen von Großmodellen immer wieder durchbrochen, beispielsweise GPT-3 (175 Milliarden Parameter), GPT-4 (1,8 Billionen Parameter) und Alibaba M6 (10 Billionen Parameter).

Klassifizierung: Sprach-Großmodelle, visuelle Großmodelle, multimodale Großmodelle; nach Anwendungsbereich unterteilt in allgemeine Großmodelle (L0), branchenspezifische Großmodelle (L1) und vertikale Großmodelle (L2).

2. In- und ausländische Großmodellprodukte

Ausländische Produkte:

• ChatGPT: Basiert auf der Transformer-Architektur, kann natürlichsprachliche Texte erzeugen und wird häufig in Kundenservice, Frage-Antwort-Systemen und weiteren Bereichen eingesetzt.

• Gemini: Von Google veröffentlicht, unterstützt die Verarbeitung multimodaler Daten und wird für Fragebeantwortung, Zusammenfassungserstellung und Ähnliches eingesetzt.

• Sora: Das von OpenAI veröffentlichte Text-zu-Video-Großmodell markiert einen bedeutenden Durchbruch der KI im Bereich der Videoerzeugung.

• OpenAI o3: Ein Inferenzmodell, das sich bei komplexer logischer Schlussfolgerung und der Lösung mehrstufiger Probleme auszeichnet.

Inländische Produkte:

• DeepSeek: Hervorragende Leistung bei mathematischem Schließen und hoher Leistungsfähigkeit bei gleichzeitig guter Kosten-Effizienz, auch als „geheimnisvolle Kraft aus dem Osten“ bezeichnet.

• Tongyi Qianwen: Ein von Alibaba Cloud vorgestelltes multimodales Sprachmodell, das mehrsprachige und bereichsübergreifende Anwendungen unterstützt.

• Doubao AI: Von ByteDance entwickelt, führt bei der Nutzerzahl und ist besonders geschickt in Textgestaltung und sprachlicher Interaktion.

• Wenxin Yiyan: Das wissensgesteuerte Großmodell von Baidu, das weitverbreitet in intelligentem Kundenservice, Smart Home und weiteren Bereichen eingesetzt wird.

• Kimi: Ein von Moonshot AI eingeführter KI-Assistent, der die Verarbeitung mehrerer Dateiformate und langer Texte unterstützt.

3. Branchenanwendungen von Großmodellen

• Die Anwendungsbereiche sind breit gefächert und umfassen unter anderem natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Spracherkennung, Empfehlungssysteme, medizinische Versorgung und Gesundheit, Finanzrisikosteuerung, industrielle Fertigung, Bioinformatik, autonomes Fahren und Klimaforschung.

• Anwendungsszenarien der DeepSeek-Großmodelle: einschließlich Kundenservice und -support, personalisierte Empfehlungen, Bildung und Schulung, Medizin und Gesundheit, Finanzen und Investitionen, Content-Erstellung und Medien, Smart Home und Internet der Dinge, Recht und Compliance sowie Spiele und Unterhaltung.

• Integration mit anderen Technologien: wie zum Beispiel RPA (Robotic Process Automation), Wissensgraphen, Internet der Dinge, Datenanalyse und Visualisierungstechnologien, um intelligentere Geschäftsprozessautomatisierung und Entscheidungsunterstützung zu ermöglichen.

《Große Modelle und ihre Unternehmensanwendung in der Praxis》150-Seiten-PPT-Download, das große Modell-Kompendium für Unternehmensmitarbeiter (Abbildung 9)" />

4. Umsetzungslösungen für Unternehmens-Großmodelle

• Möglichkeiten zur Stärkung von Unternehmen: Kosten senken, Effizienz steigern, Geschäftsprozesse optimieren, Produktqualität verbessern.

• Anwendungsszenarien: Dialogassistenten, Berichtsgenerierung, Prüfung und Compliance, intelligente Betriebsführung und Fertigungsoptimierung, Wissensmanagement, Datenanalyse, Codierassistenten usw.

• Bereitstellungsarten: Cloud-Bereitstellung, lokale/Intranet-Bereitstellung, Edge-Bereitstellung, hybride Bereitstellung, Container-/Microservice-Bereitstellung, föderierte Bereitstellung.

• Planungs-Roadmap: kurzfristig Aufbau einer internen Wissensdatenbank, mittelfristig Entwicklung branchenspezifischer Großmodelle, langfristig Aufbau eines AI-Agent-Workflows.

• Wichtige Schritte bei der Integration von KI-Großmodellen: Definition der Anforderungen und Szenarien, Modellauswahl, Modelloptimierung, Anwendungsintegration, Modellbereitstellung.

• Technische Architektur: umfasst Datenquellenebene, Datenerfassungs- und Vorverarbeitungsebene, Modelltrainings- und -bewertungsebene, Modellbereitstellungs- und Serviceebene, Geschäftslogik- und Benutzeroberflächenebene, Sicherheits- und Compliance-Ebene.

5. Unternehmensanwendungen von Agenten

• Konzept: Agenten (AI Agent) sind Systeme, die menschliches intelligentes Verhalten nachahmen und in der Lage sind, die Umgebung wahrzunehmen und autonom Entscheidungen zu treffen.

• Unterschied zu RAG: RAG konzentriert sich auf Wissensabruf und -generierung, während Agenten über autonome Planungs- und Entscheidungsfähigkeiten verfügen.

• Typische Typen: Produktivitätsagenten, Agent-Frameworks, Sprach-KI-Agenten, Datenanalyse-Agenten, persönliche Assistenz-Agenten, Programmier-KI-Agenten, Kundenservice-Agenten, digitale Mitarbeiter.

• Produktbeispiele: wie OpenAIs Operator und Deep Research sowie inländische Agentenentwicklungsplattformen wie Coze (Kouzi) usw.

6. Unternehmensweite Großmodell-Dienste von Anbietern

• Umsetzungslösungen für Unternehmens-Großmodelle: Cloud-Anbieter, KI-Anwendungsunternehmen, neu entstehende Anbieter für die Entwicklung von Großmodellanwendungen usw. bieten umfassende Dienstleistungen.

• DeepSeek-Großmodell-All-in-One-Gerät: bietet Unterstützung für Modelle aller Größen, dynamische Ressourcenplanung, tiefe Anpassung an branchenspezifische Szenarien, lebenszyklusweite Verwaltung sowie Datensicherheit und lokale Bereitstellung.

• Prüfungsdimensionen für Unternehmen bei der Auswahl von Großmodell-Produkten: Antwortgeschwindigkeit, Eingabelänge und Fähigkeit zur Mehrfachinteraktion, Frage-Antwort-Genauigkeit, Antwortzuverlässigkeit, Grad der sprachlichen Personalisierung, Schwierigkeit beim Aufbau der Wissensdatenbank, Datensicherheitskoeffizient, branchenspezifische Trainingsfähigkeit, Kosten-Nutzen-Verhältnis, Integrations- und Erweiterungsfähigkeit.

• Professionelle Beratungsdienste: helfen Unternehmen bei der Festlegung von Zielszenarien, der Optimierung der Auswahlmethoden, der Sicherstellung der Ergebnisqualität, der Förderung der organisatorischen Zusammenarbeit sowie der Verbreitung und Umsetzung von Ergebnissen.

7. Typische Anwendungsfälle von Großmodellen

• Medizinischer Bereich: das RuiPath-Pathologie-Großmodell, eine Kooperation zwischen dem Ruijin-Krankenhaus und Huawei, verbessert die Effizienz der pathologischen Diagnose deutlich.

• Fertigungsindustrie: das Zentrum für KI-Großmodelle der Stadt Dongguan bietet sofort einsetzbare Algorithmusdienste und eine KI-Entwicklungsplattform und unterstützt so die Modernisierung der Fertigungsindustrie.

• Unternehmensanwendungen: die Yunnan Baiyao Group baut eine Anwendungsentwicklungsplattform für Großmodelle auf und steigert so die Effizienz der Datenverarbeitung deutlich.

• Intelligentes Büro: „Yunhe · AI Industry Consultant“ – ein effizientes BüroTool für Investitionswerbungs- und Industriemitarbeiter.

8. AIGC (AI-Generated Content) und Unternehmensanwendungspraxis

• AIGC-Überblick: Nutzung von KI-Technologien zur Erzeugung von Text, Musik, Bildern, Videos und anderen Inhalten, um die Inhaltserstellung, die Produktivitätssteigerung und die Verbesserung der Benutzererfahrung voranzutreiben.

• Anwendungsszenarien: umfassen E-Commerce, Büro, Spiele, Unterhaltung, Film und Fernsehen, Anime, Kunst, Bildung, Design, Medien, Alltag und viele weitere Bereiche.

• AIGC-Großmodell-Tools: wie ChatGPT, DeepSeek, iFlytek Spark, Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Doubao, Kimi usw.

• 提示词技巧：简洁明确、考虑受众、分解复杂任务、使用肯定性指令、示例驱动、明确角色、遵守规则、自然语言回答。

• Anwendungspraxis: einschließlich textbasierter, bildbasierter, sprachbasierter und videobasierter AIGC-Anwendungen sowie der Anwendung von AIGC in der Programmierung, KI-Suche und im intelligenten Büro.

9. Zukünftige Entwicklungstrends von Large Models

• Multimodale Fusion und Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeiten: Large Models werden Daten aus Text, Bild, Audio und Video integrieren und die logischen Schlussfolgerungsfähigkeiten stärken.

• Generative KI und embodied Intelligence: Generative KI wird sich von der Inhaltserstellung auf die Interaktion mit der physischen Welt ausdehnen und die Umsetzung der Robotik-Technologie vorantreiben.

• Aufstieg kleiner Modelle und Effizienz: Leichtgewichtige kleine Modelle erreichen durch Mixture-of-Experts-Architekturen und Knowledge-Distillation-Techniken eine hohe Leistung.

• Large Models auf Edge-Geräten: Die zunehmende Durchdringung der Rechenleistung auf Endgeräten treibt die breite Anwendung von KI in der Unterhaltungselektronik und der Industrie voran.

• Fortlaufende Verbesserung der Modelfähigkeiten: Kontinuierliche Fortschritte in den Textfähigkeiten, multimodalen Fähigkeiten, der Latenz bei Echtzeit-Dialogen, dem Bildverständnis und der Videogenerierung.