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【报告】AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书-2023(附PDF下载)

   日期:2024-03-06 18:48:11     来源:网络整理    作者:本站编辑    浏览:15    评论:0    

 


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清华大学智能产业研究院&亚信科技
AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书(2023)
(完整版.pdf )
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❑ 导 读


下一个GPT是什么?

通信行业GPT如何构建?AIGC如何赋能通信行业应用层各种业务场景?

2022年被誉为人工智能生成内容(AIGC)的元年,ChatGPT作为自然语言领域的代表,一经推出便掀起了一场全球热潮,可能影响到各行各业。到了2023年3月,GPT-4的发布更是推动了这股“浪潮”的进一步升级。

ChatGPT和GPT-4所引发的全球关注,令许多人回想起2016年AlphaGo战胜人类围棋世界冠军的时刻。如果说AlphaGo代表了AI在专业领域战胜人类的起点,那么ChatGPT/GPT-4似乎迈出了通用人工智能的第一步。这是第三次AI浪潮以来所有技术积累的硕果,AI技术正处于一个即将大规模产业化的临界点。

日前,亚信科技携手清华大学智能产业研究院(AIR)联合发布业内首部《AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书》。通信行业GPT如何构建?AIGC如何赋能通信行业应用层各种业务场景?这部业界首发的白皮书给出了初步回答。

白皮书以系统性阐述、场景化分析的形式介绍了GPT-4赋能通信业IT领域和网络领域的各种典型应用场景,以及构建通信行业专有GPT(TelcoGPT)的创新思路。

GPT-4研究

AIGC 是继专业生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后,利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。

ChatGPT 是由人工智能研究公司OpenAI 在发布的对话型大语言模型,是人工智能技术驱动的自然语言处理工具和应用。它提供了前所未有的高效、自然的人机交互体验和极富创造力的内容生成能力,成为了 AI 时代的第一个“杀手级”应用。

GPT-4 展示了四个极为重要的能力:为人类提供世界知识;为人类与大语言模型之间提供了符合人类习惯的交互方式;为人类提供了跨语言及多模态交流能力;具备了自我学习,自我进化的能力。

GPT-4赋能通信行业应用

通信技术与人工智能技术在3G阶段开始融合发展,到5G阶段开始深度融合发展。“5G与人工智能”已被业界视为一组最新的通用目的技术组合,对垂直行业的发展起到提振生产力与赋能的作用。

白皮书指出,以 ChatGPT/ GPT-4 为代表的 AIGC 迈出了通用人工智能的第一步,开启了AI 新代际,打开了诸多行业变革的想象天窗。

AIGC 大模型将使机器可以大规模参与知识类和创造性工作,成为继移动互联网之后未来最大的技术平台。

ChatGPT 首次实现了人与机器之间自然的交互界面,GPT-4 具备更高的交互理解力和准确率。通信行业作为人与人、人与自然、人与机器之间进行信息交流与传递的行业,天然具有与 ChatGPT/ GPT-4 的结合力。

基于白皮书的分析可以看到,AIGC 可作为先进生产力工具改进信息通信服务能力,从各个层面深度赋能通信业,构建为千行百业数字化转型赋能的智慧通信。与此同时,AIGC 也将推动通信业从人与人之间的沟通交流扩展到人与机器之间的沟通交流,支撑人机物三元融合。从内涵和外延看,通信行业必须积极拥抱大模型。

构建通信行业TelcoGPT

GPT-4具有优异的通用场景支撑能力,但是对于行业专业知识掌握不足。结合通信行业的特点优势,构建通信行业 GPT 大模型(简称 TelcoGPT),才能够深度赋能通信行业。

通信行业构建 TelcoGPT 具有以下优势:

行业数据的优势:通信行业基于标准化的体系架构,已经沉淀历史多年的数据,经过场景业务梳理和对数据的处理,可以转化为大规模、多样性、高质量的有效训练数据集,能够更好地提升行业应用模型的精度。

行业算力的优势:通信行业负责信息通信基础设施的建设和运营,具有云计算、数据中心、边缘计算等一系列算力设施,承载海量数据,在构建大模型方面具备显著的算力资源行业优势。

行业算法模型的优势:通信行业是新型信息技术的重要策源地和率先应用领域。在 ChatGPT/GPT-4 公布之前,通信行业在网络智能化、营销、计费、客服等方面已经具备大量的 AI 模型沉淀,涵盖文本生成、图片生成、图像生成、视频生成以及多模态生成等场景,标注数据和模型方面的沉淀为通信行业GPT 的构建提供了基础。

行业专家的优势:行业 GPT 更需要业务专家的参与,在通信行业拥有大量具备行业知识的 AI 科研工作者,有利于深度打造适合行业场景的大模型。针对通信业务的多样场景,通信行业 GPT 应是包含文本、语音、图像等的跨领域多模态大模型,可帮助通信行业内 IT 域、网络域、政企等不同的业务领域实现自动化与智能化的生产力提升。

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