Сямэньский университет: Скачать 150-страничную презентацию «DeepSeek — большая модель и практика корпоративного применения» — незаменимое руководство для бизнеса 182

«DeepSeek: большая модель и её практическое применение на предприятиях» — это подробный доклад, подготовленный доцентом Сямэньского университета Лин Цзыюй и его командой по обучению работе с большими данными, посвящённый большой модели DeepSeek и её практическому применению на предприятиях. Цель доклада — предоставить специалистам компаний научно-популярное и практическое руководство по технологиям больших моделей. В докладе всесторонне рассматриваются основные понятия, история развития и классификация больших моделей, отечественные и зарубежные продукты на их основе, отраслевые приложения, корпоративные решения по внедрению, приложения на основе интеллектуальных агентов, услуги производителей, а также будущие тенденции развития. Материал богат содержанием, подробные примеры делают его важным справочным ресурсом для предприятий, стремящихся понять и применить технологии больших ai-моделей.

Ссылка на Baidu Cloud: https://pan.baidu.com/s/1pGicv8p_Jh5AdenPjl4Ckg?pwd=7awy Код извлечения: 7awy

1. Основные понятия и история развития больших моделей

Определение: большая модель — это модель искусственного интеллекта, основанная на технологиях глубокого обучения, обладающая огромным количеством параметров и мощными способностями к обучению и обобщению, способная обрабатывать различные типы данных.

Особенности: огромное количество параметров, большой объём обучающих данных, высокие требования к вычислительным ресурсам.

История развития: подразделяется на период зарождения, период накопления и период бурного роста. В последние годы, благодаря технологическому прогрессу, масштаб параметров больших моделей постоянно растёт — например, GPT-3 (175 миллиардов параметров), GPT-4 (1,8 триллиона параметров) и Alibaba M6 (10 триллионов параметров).

Классификация: языковые большие модели, визуальные большие модели, мультимодальные большие модели; по области применения делятся на универсальные большие модели (L0), отраслевые большие модели (L1) и вертикальные большие модели (L2).

2. Отечественные и зарубежные продукты больших моделей

Зарубежные продукты:

• ChatGPT: основан на архитектуре Transformer, способен генерировать текст на естественном языке, широко применяется в службах поддержки, вопросно-ответных системах и других областях.

• Gemini: продукт Google, поддерживает обработку мультимодальных данных, используется для ответов на вопросы, составления кратких обзоров и т. д.

• Sora: модель генерации видео по тексту, выпущенная OpenAI, знаменующая значительный прорыв ИИ в области генерации видео.

• OpenAI o3: модель логического вывода, хорошо справляющаяся со сложной логической аргументацией и многоэтапным решением задач.

Отечественные продукты:

• DeepSeek: демонстрирует выдающиеся результаты в математических рассуждениях и производительности, обладает высокой экономической эффективностью и заслужил прозвище «загадочная сила с Востока».

• Tongyi Qianwen: мультимодальная языковая модель от Alibaba Cloud, поддерживающая многоязычные и межотраслевые приложения.

• Doubao AI: разработка ByteDance, лидирует по числу пользователей, специализируется на создании текстов и языковом взаимодействии.

• Wenxin Yiyan: большая модель Baidu с усиленным знаниями, широко применяемая в интеллектуальных службах поддержки, системах умного дома и других областях.

• Kimi: Ai-ассистент, разработанный компанией Moonshot AI, поддерживает обработку файлов различных форматов и работу с длинными текстами.

3. Отраслевые приложения больших моделей

• Сферы применения обширны и охватывают обработку естественного языка, компьютерное зрение, распознавание речи, рекомендательные системы, здравоохранение, финансовое управление рисками, промышленное производство, биоинформатику, автономное вождение, климатические исследования и др.

• Сценарии применения DeepSeek: обслуживание клиентов и поддержка, персонализированные рекомендации, образование и обучение, медицина и здравоохранение, финансы и инвестиции, создание контента и медиа, умный дом и Интернет вещей, юриспруденция и комплаенс, игры и развлечения и др.

• Интеграция с другими технологиями: например, RPA (технология автоматизации процессов), графами знаний, Интернетом вещей, технологиями анализа данных и визуализации и т. д., что обеспечивает более интеллектуальную автоматизацию бизнес-процессов и поддержку принятия решений.

大模型及其企业应用实践》150页PPT下载，企业人员的大模型宝典(图9)" />

4. Решения по внедрению больших моделей на предприятиях

• Способы расширения возможностей предприятий: снижение затрат, повышение эффективности, оптимизация бизнес-процессов, повышение качества продукции.

• Сценарии внедрения: диалоговые ассистенты, генерация отчётов, аудит и комплаенс, интеллектуальная эксплуатация и оптимизация производства, управление знаниями, анализ данных, ассистенты для программирования и др.

• Способы развёртывания: облачное развёртывание, локальное/внутрисетевое развёртывание, граничное развёртывание, гибридное развёртывание, контейнеризация/микросервисное развёртывание, федеративное развёртывание.

• План внедрения: в краткосрочной перспективе — создание корпоративной базы знаний, в среднесрочной — разработка отраслевых специализированных больших моделей, в долгосрочной — построение рабочих процессов на основе AI-агентов.

• Ключевые этапы интеграции больших ИИ-моделей: определение сценариев и потребностей, выбор модели, оптимизация модели, интеграция приложений, развёртывание модели.

• Проектирование технической архитектуры: включает уровень источников данных, уровень сбора и предварительной обработки данных, уровень обучения и оценки модели, уровень развёртывания и обслуживания модели, уровень бизнес-логики и пользовательского интерфейса, уровень безопасности и комплаенса.

5. Корпоративное применение интеллектуальных агентов

• Понятие: интеллектуальный агент (AI Agent) — это система, имитирующая интеллектуальное поведение человека, способная воспринимать окружающую среду и принимать автономные решения.

• Отличие от RAG: RAG ориентирован на поиск информации и генерацию, тогда как интеллектуальный агент обладает способностью к автономному планированию и принятию решений.

• Типичные виды: агенты для повышения производительности, фреймворки для агентов, голосовые AI-агенты, агенты для анализа данных, персональные ассистенты, агенты для программирования, агенты для клиентского сервиса, цифровые работники.

• Примеры продуктов: такие как Operator и Deep Research от OpenAI, а также отечественные платформы для разработки агентов, например Coze (Коуцзы) и др.

6. Корпоративные сервисы больших моделей от вендоров

• Решения по внедрению корпоративных больших моделей: облачные провайдеры, компании, разрабатывающие ИИ-приложения,新兴服务商 по разработке и применению больших моделей предоставляют комплексные услуги.

• Устройство «всё в одном» на базе DeepSeek: поддержка моделей всех размеров, динамическое распределение ресурсов, глубокая адаптация к отраслевым сценариям, управление полным жизненным циклом, безопасность данных и локальное развёртывание.

• Критерии выбора корпоративных продуктов на базе больших моделей: скорость отклика, длина ввода и возможности многотурового взаимодействия, точность ответов, достоверность ответов, степень языковой персонализации, сложность построения базы знаний, коэффициент информационной безопасности, возможности дообучения под предметную область, экономическая эффективность, возможности интеграции и расширения.

• Услуги профессиональных консультантов: помощь в определении целевых сценариев, оптимизация методов выбора, обеспечение качества результатов, содействие организационной координации, продвижение и тиражирование результатов.

7. Типичные примеры применения больших моделей

• Медицинская отрасль: RuiPath — большая патоморфологическая модель, созданная больницей Жуйцзинь совместно с Huawei, значительно повышающая эффективность патоморфологической диагностики.

• Производство: центр больших ИИ-моделей в Дунгуане предоставляет готовые к использованию алгоритмические сервисы и платформу для разработки ИИ, способствуя модернизации производства.

• Корпоративные приложения: группа Yunnan Baiyao построила платформу для разработки приложений на базе больших моделей, значительно повысив эффективность обработки данных.

• Интеллектуальный офис: «Юньхэ · AI Industry Consultant» — эффективный офисный инструмент для специалистов по привлечению инвестиций и отраслевому консалтингу.

8. AIGC (контент, генерируемый ИИ) и практика корпоративного применения

• Обзор AIGC: использование технологий ИИ для генерации текста, музыки, изображений, видео и другого контента, способствующее созданию контента, повышению производительности и улучшению пользовательского опыта.

• Сценарии применения: охватывают электронную коммерцию, офисную работу, игры, развлечения, кино и телевидение, анимацию, искусство, образование, дизайн, медиа, быт и многие другие сферы.

• Инструменты больших моделей AIGC: например, ChatGPT, DeepSeek, iFlytek Spark, Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Doubao, Kimi и др.

• 提示词技巧: краткость и ясность, учёт целевой аудитории, разбиение сложных задач на части, использование утвердительных инструкций, примерный подход, чёткое определение роли, соблюдение правил, ответы на естественном языке.

• Практическое применение: включает приложения AIGC для работы с текстом, изображениями, голосом и видео, а также применение AIGC во вспомогательном программировании, AI-поиске и интеллектуальном офисе.

9. Тенденции будущего развития больших моделей

• Мультимодальное слияние и развитие логического мышления: большие модели будут объединять текстовые, графические, аудио- и видеоданные, усиливая способности к логическому выводу.

• Генеративный ИИ и воплощённый интеллект: генеративный ИИ расширится от создания контента до взаимодействия с физическим миром, способствуя внедрению технологий в области робототехники.

• Рост малых моделей и повышение эффективности: облегчённые малые модели обеспечивают высокую производительность благодаря архитектурам «смесь экспертов» (MoE) и технологиям дистилляции знаний.

• Большие модели на стороне устройства: ускоренное распространение вычислительных мощностей на терминальных устройствах способствует широкому применению ИИ в потребительской электронике и промышленности.

• Постоянное развитие возможностей модели: продолжающееся совершенствование в работе с текстом, мультимодальностью, снижении задержки диалога в реальном времени, понимании изображений, генерации видео и других аспектах.