Université de Xiamen : Télécharger le PPT de 150 pages « DeepSeek, grand modèle et pratiques d'application en entreprise » — un guide indispensable pour les professionnels 183

《DeepSeek大模型及其企业应用实践》(DeepSeek grands modèles et leurs applications pratiques en entreprise) est un rapport détaillé rédigé par le maître de conférences Lin Ziyu de l'Université de Xiamen et son équipe pédagogique en big data, portant sur les grands modèles DeepSeek et leurs applications pratiques en entreprise. Son objectif est de fournir au personnel des entreprises une vulgarisation technologique et des conseils d'application des grands modèles. Le rapport propose une présentation complète allant des concepts fondamentaux des grands modèles, de leur historique de développement et de leur classification, aux produits de grands modèles nationaux et internationaux, aux cas d'application sectorielle, aux solutions de déploiement en entreprise, aux applications d'agents intelligents, aux services des fournisseurs ainsi qu'aux tendances futures. Avec un contenu riche et des études de cas détaillées, il constitue une ressource de référence essentielle pour les entreprises souhaitant comprendre et appliquer les technologies des ai grands modèles.

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1. Concepts de base et historique de développement des grands modèles

Définition : un grand modèle est un modèle d'intelligence artificielle basé sur la technologie d'apprentissage profond, doté d'un nombre massif de paramètres et de puissantes capacités d'apprentissage et de généralisation, capable de traiter plusieurs types de données.

Caractéristiques : nombre considérable de paramètres, volume important de données d'entraînement, besoins élevés en ressources de calcul.

Historique de développement : divisé en période de gestation, période d'accumulation et période d'explosion. Ces dernières années, grâce aux progrès technologiques, l'échelle des paramètres des grands modèles n'a cessé de progresser, comme GPT-3 (175 milliards de paramètres), GPT-4 (1 800 milliards de paramètres) et Alibaba M6 (10 000 milliards de paramètres).

Classification : grands modèles linguistiques, grands modèles visuels, grands modèles multimodaux ; selon le domaine d'application, on distingue les grands modèles généralistes (L0), les grands modèles sectoriels (L1) et les grands modèles verticaux (L2).

2. Produits de grands modèles nationaux et internationaux

Produits étrangers :

• ChatGPT : basé sur l'architecture Transformer, il est capable de générer du texte en langage naturel et est largement utilisé dans les domaines du service client et des systèmes de questions-réponses.

• Gemini : publié par Google, il prend en charge le traitement de données multimodales et est appliqué à la réponse aux questions, à la génération de résumés, etc.

• Sora : grand modèle de génération de vidéos à partir de texte publié par OpenAI, marquant une avancée majeure de l'IA dans le domaine de la génération vidéo.

• OpenAI o3 : modèle de raisonnement, spécialisé dans le raisonnement logique complexe et la résolution de problèmes en plusieurs étapes.

Produits nationaux :

• DeepSeek : performant en raisonnement mathématique et en performances, avec un excellent rapport coût-efficacité, il est surnommé « la mystérieuse force venue d'Orient ».

• Tongyi Qianwen : modèle linguistique multimodal lancé par Alibaba Cloud, prenant en charge des applications multilingues et multi-domaines.

• Doubao AI : développé par ByteDance, leader en nombre d'utilisateurs, spécialisé dans la création de texte et l'interaction linguistique.

• Wenxin Yiyan : grand modèle à connaissances augmentées de Baidu, largement utilisé dans le service client intelligent, la maison connectée, etc.

• Kimi : assistant IA lancé par Moonshot AI, prenant en charge le traitement de fichiers multiformats et de longs textes.

3. Applications sectorielles des grands modèles

• Domaines d'application très variés : traitement automatique du langage naturel, vision par ordinateur, reconnaissance vocale, systèmes de recommandation, santé médicale, gestion des risques financiers, fabrication industrielle, bio-informatique, conduite autonome, recherche climatique, etc.

• Scénarios d'application de DeepSeek : service client et assistance, recommandation personnalisée, éducation et formation, santé et bien-être, finance et investissement, création de contenu et médias, maison connectée et Internet des objets, droit et conformité, jeux et divertissement, etc.

• Fusion avec d'autres technologies : telles que la RPA (automatisation des processus), les graphes de connaissances, l'Internet des objets, l'analyse de données et les technologies de visualisation, permettant une automatisation plus intelligente des processus métier et un soutien à la décision.

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4. Solutions de mise en œuvre des grands modèles en entreprise

• Façons de renforcer l'entreprise : réduire les coûts, améliorer l'efficacité, optimiser les processus métiers et améliorer la qualité des produits.

• Scénarios de mise en œuvre : assistants conversationnels, génération de rapports, audit et conformité, exploitation et fabrication intelligentes, gestion des connaissances, analyse de données, assistants de codage, etc.

• Modes de déploiement : déploiement cloud, déploiement local/sur réseau interne, déploiement en périphérie, déploiement hybride, déploiement conteneurisé/microservices, déploiement fédéré.

• Feuille de route de planification : construire à court terme une base de connaissances interne de l'entreprise, développer à moyen terme des grands modèles spécifiques à un secteur, et mettre en place à long terme des flux de travail d'agents IA.

• Étapes clés de l'intégration des grands modèles IA : définition des besoins et scénarios, sélection du modèle, optimisation du modèle, intégration applicative, déploiement du modèle.

• Conception de l'architecture technique : comprend la couche source de données, la couche de collecte et de prétraitement des données, la couche d'entraînement et d'évaluation des modèles, la couche de déploiement et de services des modèles, la couche de logique métier et d'interface utilisateur, ainsi que la couche de sécurité et de conformité.

5. Applications d'entreprise des agents intelligents

• Concept : un agent intelligent (AI Agent) est un système qui imite le comportement de l'intelligence humaine, capable de percevoir son environnement et de prendre des décisions de manière autonome.

• Différence avec le RAG : le RAG se concentre sur la récupération et la génération de connaissances, tandis que l'agent intelligent dispose de capacités de planification et de décision autonomes.

• Types typiques : agents de productivité, frameworks d'agents, agents vocaux IA, agents d'analyse de données, agents assistants personnels, agents IA de programmation, agents de service client, travailleurs numériques.

• Exemples de produits : tels qu'Operator et Deep Research d'OpenAI, ainsi que les plateformes de développement d'agents domestiques comme Coze (扣子).

6. Services de grands modèles d'entreprise fournis par les fournisseurs

• Solutions de mise en œuvre de grands modèles d'entreprise : les fournisseurs de cloud, les entreprises d'applications IA et les prestataires émergents de développement d'applications de grands modèles proposent des services complets.

• Machine tout-en-un du grand modèle DeepSeek : prise en charge de modèles de toutes tailles, allocation dynamique des ressources, adaptation approfondie aux scénarios sectoriels, gestion du cycle de vie complet, sécurité des données et déploiement local.

• Critères d'évaluation pour le choix des produits de grands modèles en entreprise : vitesse de réponse, longueur d'entrée et capacité d'interaction multi-tours, précision des questions-réponses, fiabilité des réponses, degré de personnalisation linguistique, difficulté de construction de la base de connaissances, coefficient de sécurité de l'information, capacité d'entraînement dans un domaine spécifique, rapport coût-efficacité, capacité d'intégration et d'extension.

• Services de conseil spécialisé : aider les entreprises à définir les scénarios cibles, optimiser les méthodes de sélection, garantir la qualité des résultats, favoriser la coordination organisationnelle et promouvoir l'application des résultats.

7. Cas d'application typiques des grands modèles

• Domaine médical : le grand modèle pathologique RuiPath de l'hôpital Ruijing en collaboration avec Huawei améliore considérablement l'efficacité du diagnostic pathologique.

• Industrie manufacturière : le centre de grands modèles d'IA de la ville de Dongguan fournit des services algorithmiques prêts à l'emploi et une plateforme de développement IA, contribuant à la modernisation de l'industrie manufacturière.

• Applications d'entreprise : le groupe Yunnan Baiyao construit une plateforme de développement d'applications de grands modèles, améliorant significativement l'efficacité du traitement des données.

• Bureau intelligent : Yunhe·AI Industry Consultant fournit des outils de bureau efficaces pour le personnel en charge de l'investissement et des industries.

8. AIGC (contenu généré par l'IA) et applications pratiques en entreprise

• Présentation de l'AIGC : utilisation de la technologie IA pour générer du texte, de la musique, des images, des vidéos et d'autres contenus, favorisant la création de contenu, l'amélioration de la productivité et l'enrichissement de l'expérience utilisateur.

• Scénarios d'application : couvre de nombreux domaines tels que le e-commerce, le bureau, les jeux, le divertissement, le cinéma et la télévision, l'animation, l'art, l'éducation, le design, les médias et la vie quotidienne.

• Outils de grands modèles AIGC : tels que ChatGPT, DeepSeek, iFlytek Spark, Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Doubao, Kimi, etc.

• 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。

• Applications pratiques : incluant les applications AIGC de type texte, image, voix et vidéo, ainsi que les applications de l'AIGC dans la programmation assistée, la recherche IA, et le bureau intelligent.

9. Tendances futures de développement des grands modèles

• Fusion multimodale et amélioration des capacités de raisonnement : les grands modèles intégreront des données textuelles, visuelles, audio et vidéo, renforçant les capacités de raisonnement logique.

• IA générative et intelligence incarnée : l'IA générative s'étendra de la création de contenu à l'interaction avec le monde physique, favorisant la mise en œuvre de la technologie des robots.

• Montée en puissance des petits modèles et efficacité : les petits modèles légers atteignent des performances élevées grâce à l'architecture de mélange d'experts et aux techniques de distillation des connaissances.

• Grands modèles côté terminal : la pénétration accélérée de la puissance de calcul terminal favorise les applications généralisées de l'IA dans l'électronique grand public et les domaines industriels.

• Amélioration continue des capacités des modèles : progrès continus dans les capacités textuelles, les capacités multimodales, la latence des conversations en temps réel, la compréhension d'images et la génération vidéo.