하문대학: 「DeepSeek 대규모 모델과 기업 적용 사례」 150페이지 PPT 다운로드 — 기업 사용자를 위한 대규모 모델 필독서 178

《DeepSeek大模型及其企业应用实践》은 샤먼대학교(厦门大学) 부교수 임자위(林子雨)와 그의 빅데이터 교육 팀이 집필한 DeepSeek 대규모 모델 및 기업 적용 사례에 관한 상세 보고서로, 기업 담당자에게 대규모 모델 기술의 대중적 이해와 적용 지침을 제공하는 것을 목적으로 합니다. 본 보고서는 대규모 모델의 기본 개념, 발전 과정, 분류부터 국내외 대규모 모델 제품, 산업 적용, 기업 구현 방안, 에이전트(智能体) 응용, 벤더 서비스, 그리고 미래 발전 동향까지 종합적으로 소개하고 있으며, 내용이 풍부하고 사례가 상세하여 기업이 AI 대규모 모델 기술을 이해하고 적용하는 데 중요한 참고 자료입니다.

바이두 넷디스크 링크: https://pan.baidu.com/s/1pGicv8p_Jh5AdenPjl4Ckg?pwd=7awy 추출 코드: 7awy

1. 대규모 모델의 기본 개념 및 발전 과정

정의: 대규모 모델은 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 막대한 파라미터와 강력한 학습 및 일반화 능력을 갖춘 인공지능 모델로, 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다.

특징: 파라미터 수가庞大하고, 훈련 데이터 양이 많으며, 컴퓨팅 리소스 수요가 높습니다.

발전 과정: 발아기, 침전기, 폭발기로 구분되며, 근년 기술 진보에 따라 대규모 모델의 파라미터 규모가 계속 돌파하고 있습니다. 예: GPT-3(1750억 개 파라미터), GPT-4(1.8조 개 파라미터), 알리바바 M6(10조 개 파라미터).

분류: 언어 대규모 모델, 비전 대규모 모델, 멀티모달 대규모 모델; 적용 분야에 따라 일반 대규모 모델(L0), 산업 대규모 모델(L1), 수직 대규모 모델(L2)로 구분됩니다.

2. 국내외 대규모 모델 제품

해외 제품:

• ChatGPT: Transformer 아키텍처를 기반으로 자연어 텍스트를 생성할 수 있으며, 고객 서비스, 질의응답 시스템 등 분야에 널리 활용됩니다.

• Gemini: 구글이 출시했으며, 멀티모달 데이터 처리를 지원하고 질의응답, 요약 생성 등에 활용됩니다.

• Sora: OpenAI가 출시한 텍스트 생성 비디오 대규모 모델로, AI 비디오 생성 분야의 중대한 돌파를 상징합니다.

• OpenAI o3: 추론 모델로, 복잡한 논리 추론과 다단계 문제 해결에 능합니다.

국내 제품:

• DeepSeek: 수학적 추론과 성능에서 뛰어난 성과를 보이며 비용 효율이 높아 "동방에서 온 신비한 힘"으로 불립니다.

• 通义千问(통의천문): 알리바바 클라우드가推出的한 멀티모달 언어 모델로, 다국어 및 다영역 응용을 지원합니다.

• 豆包AI(두바오AI): 바이트댄스가 개발했으며, 사용자 수에서 선두를 달리고 있고 텍스트 창작과 언어 상호작용에 능합니다.

• 文心一言(원심일언): 바이두의 지식 증강 대규모 모델로, 지능형 고객 서비스, 스마트 홈 등 분야에 널리 활용됩니다.

• Kimi: 월즈어데이먼트(月之暗面) 테크놀로지스가推出的한 AI 어시스턴트로, 다중 형식 파일 처리와 장문 텍스트 처리를 지원합니다.

3. 대규모 모델의 산업 적용

• 적용 분야는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 추천 시스템, 의료 헬스케어, 금융 리스크 관리, 산업 제조, 생물정보학, 자율주행, 기후 연구 등 광범위하게 걸쳐 있습니다.

• DeepSeek의 적용 시나리오: 고객 서비스 및 지원, 개인화 추천, 교육 및 훈련, 의료 및 헬스케어, 금융 및 투자, 콘텐츠 창작 및 미디어, 스마트 홈 및 사물인터넷, 법률 및 컴플라이언스, 게임 및 엔터테인먼트 등을 포함합니다.

• 기타 기술과의 융합: RPA(자동화 프로세스 기술), 지식 그래프, 사물인터넷, 데이터 분석 및 시각화 기술 등과 융합하여 더욱 지능적인 비즈니스 프로세스 자동화와 의사 결정 지원을 실현합니다.

《大模型及其企业应用实践》150페이지 PPT 다운로드, 기업 인력의 대모델 보물창고 (그림 9)" />

4. 企业大模型落地方案

• 赋能企业的方式：降低成本、提高效率、优化业务流程、提高产品质量。

• 落地场景：对话助手、报告生成、审核与合规、智能运维与制造优化、知识管理、数据分析、编码助手等。

• 部署方式：云端部署、本地/内网部署、边缘部署、混合部署、容器化/微服务部署、联邦部署。

• 规划路线：短期构建企业内部知识库，中期开发行业专属大模型，长期搭建AI Agent工作流。

• 集成AI大模型的关键步骤：需求场景定义、模型选型、模型优化、应用集成、模型部署。

• 技术架构设计：包括数据源层、数据采集与预处理层、模型训练与评估层、模型部署与服务层、业务逻辑与用户界面层、安全与合规层。

5.智能체의 기업 적용

• 개념: 스마트 에이전트(AI Agent)는 인간의 지능적 행동을 모방하여 환경을 인지하고 자율적으로 의사결정을 내리는 시스템입니다.

• RAG와의 차이점: RAG는 지식 검색 및 생성에 중점을 두는 반면, 스마트 에이전트는 자율적인 계획 수립 및 의사결정 능력을 갖추고 있습니다.

• 대표 유형: 생산성 스마트 에이전트, 에이전트 프레임워크, 음성 AI 에이전트, 데이터 분석 에이전트, 개인 비서 에이전트, 프로그래밍 AI 에이전트, 고객 서비스 에이전트, 디지털 워커.

• 제품 사례: OpenAI의 Operator 및 Deep Research, 그리고 국내의 Coze(扣子) 등 스마트 에이전트 개발 플랫폼.

6. 공급업체가 제공하는 엔터프라이즈급 대형 모델 서비스

• 엔터프라이즈급 대형 모델 구현 솔루션: 클라우드 공급업체, AI 애플리케이션 기업, 신흥 대형 모델 애플리케이션 개발 서비스 제공업체 등이 종합적인 서비스를 제공합니다.

• DeepSeek 대형 모델 올인원 머신: 전 규모 모델 지원, 동적 리소스 스케줄링, 산업 현장 심층 맞춤, 전生命周期 관리, 데이터 보안 및 로컬 배포를 제공합니다.

• 기업이 대형 모델 제품을 선택할 때 고려해야 할 요소: 응답 속도, 입력 길이 및 다중 라운드 상호작용 능력, 질의응답 정확도, 답변 신뢰도, 언어 개인화 수준, 지식 베이스 구축 난이도, 정보 보안 계수, 수직 영역 학습 능력, 비용 효율, 통합 확장 능력.

• 전문 컨설팅 서비스: 기업이 목표 시나리오를 설정하고, 선정 방법을 최적화하며, 성과 품질을 보장하고, 조직 협력을 촉진하며, 전환 성과를推广하는 데 도움을 줍니다.

7. 대형 모델의 대표 적용 사례

• 의료 분야: 루이진 병원과 화웨이가 협력한 루이즈 병리 대형 모델 RuiPath, 병리 진단 효율을 현저히 향상시킵니다.

• 제조업: 둥관시 인공지능 대형 모델 센터, 즉시 사용 가능한 알고리즘 서비스와 AI 개발 플랫폼을 제공하여 제조업의 업그레이드를 지원합니다.

• 엔터프라이즈급 적용: 윈난 바이야오 그룹이 대형 모델 애플리케이션 개발 플랫폼을 구축하여 데이터 처리 효율을 현저히 향상시켰습니다.

• 스마트 오피스: 윈허(云合)·AI 산업 컨설턴트,招商引资 및 산업 관계자에게 효율적인 업무 도구를 제공합니다.

8. AIGC(인공지능 생성 콘텐츠)와 기업 적용 사례

• AIGC 개요: AI 기술을 활용하여 텍스트, 음악, 이미지, 비디오 등의 콘텐츠를 생성하여 콘텐츠 제작, 생산성 향상 및 사용자 경험 업그레이드를 추진합니다.

• 적용 시나리오: 전자 상거래, 사무, 게임, 엔터테인먼트, 영화·텔레비전, 애니메이션, 예술, 교육, 디자인, 미디어, 생활 등 다양한 분야를 포괄합니다.

• AIGC 대형 모델 도구: ChatGPT, DeepSeek, 讯飞星火, 通义千问, 文心一言, 豆包, Kimi 등.

• 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。

• 응용 실천: 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 AIGC 응용 분야, 그리고 보조 프로그래밍, AI 검색, 지능형 사무 환경에서의 AIGC 응용을 포함합니다.

9. 대모델 미래 발전 동향

• 멀티모달 융합 및 추론 능력 향상: 대모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 데이터를 융합하여 논리적 추론 능력을 강화할 것입니다.

• 생성형 AI와 구체화된 지능: 생성형 AI는 콘텐츠 제작에서 물리적 세계와의 상호작용으로 확장되어 로봇 기술의落地(落地)를 촉진할 것입니다.

• 소형 모델의 부상과 고효율화: 경량화된 소형 모델은 혼합 전문가(MoE) 아키텍처와 지식 증류 기술을 통해 고효율 성능을 구현합니다.

• 단말기 측 대모델: 단말기 연산 능력의 가속적 침투로 인해 소비 전자 및 산업 분야에서의 AI 광범위한 응용이 추진됩니다.

• 모델 능력의 지속적 향상: 텍스트 능력, 멀티모달 능력, 실시간 대화 지연, 이미지 이해, 비디오 생성 등의 분야에서 지속적으로 발전합니다.