【整体介绍】?
Hi?！今天继续4月份专题分享——腾讯研究院《行业大模型调研报告》。这份报告深入剖析了AI大模型在不同行业中的应用现状、必要性、实现方式以及未来发展趋势。基于大量一线访谈和调研，访谈了超过百位的各界专家，系统归纳解答了一系列共性问题，为我们了有益借鉴。
【报告大纲】?
一、发展背景
• 大模型引发的智能革命：大模型展现出强大的通用智能能力，推动科技产品工作方式变革，创造新类别并重组行业。
• 大模型的特点：参数规模大，展现“规模定律”特征；泛化能力强，能处理多种未见过的数据或新任务；支持多模态，可处理多种模态数据。
二、发展行业大模型的必要性
• 大模型存在“不可能三角”问题
• 行业对大模型有内生需求
• 行业大模型是落地“人工智能+”的最后一公里
三、行业大模型的特点
• 既有模型，也含应用
• 大多生长于通用大模型之上
• 本质是解决方案
四、应用进展
• 行业大模型应用阶段划分
• 行业大模型应用场景分析
• 不同行业的大模型应用快慢有别
五、实现方式
• 引导：提示工程，通过设计提示词引导大模型产生特定输出，适合快速探索应用。
• 外挂：检索增强生成，通过外挂知识库为模型提供特定领域数据信息输入，提高专业准确性。
• 优化：精调，基于特定数据集调整大模型部分参数，提升模型在特定任务上的性能。
• 原生：预训练，构建专门为特定行业定制的大模型，适用于与现有大模型差异较大的场景。
六、安全与治理
• 行业大模型治理的三项原则
• 价值对齐是行业大模型可信应用的基础保障
• 行业大模型更需重视全生命周期的安全保障机制
七、未来展望
• “人工智能+”促进行业大模型应用提速
• 多模态大模型为数实融合打开新空间
• AlAgent有望为各行业注入生产力
• 行业大模型将出现更多的端侧形态
• 云智能一体支持行业大模型加速落地
【主理人分享】?
大模型技术的快速发展带来了巨大的可能性，行业大模型应运而生，基于一线的大量实践反馈，系统归纳总结了行业大模型发展的现状、关键问题和未来趋势。人工智能发展的根本目标是落地于行业、服务于人，能真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。同时，安全、可信、负责任的发展对于行业大模型的重要性，提出了相关的治理原则和安全保障机制。
好啦，后续干货分享详见【飞哥的慢阅读】。
#AI #数字化转型 #趋势 #大模型 #行业大模型 #干货分享 #学习分享
Hi?！今天继续4月份专题分享——腾讯研究院《行业大模型调研报告》。这份报告深入剖析了AI大模型在不同行业中的应用现状、必要性、实现方式以及未来发展趋势。基于大量一线访谈和调研，访谈了超过百位的各界专家，系统归纳解答了一系列共性问题，为我们了有益借鉴。
【报告大纲】?
一、发展背景
• 大模型引发的智能革命：大模型展现出强大的通用智能能力，推动科技产品工作方式变革，创造新类别并重组行业。
• 大模型的特点：参数规模大，展现“规模定律”特征；泛化能力强，能处理多种未见过的数据或新任务；支持多模态，可处理多种模态数据。
二、发展行业大模型的必要性
• 大模型存在“不可能三角”问题
• 行业对大模型有内生需求
• 行业大模型是落地“人工智能+”的最后一公里
三、行业大模型的特点
• 既有模型，也含应用
• 大多生长于通用大模型之上
• 本质是解决方案
四、应用进展
• 行业大模型应用阶段划分
• 行业大模型应用场景分析
• 不同行业的大模型应用快慢有别
五、实现方式
• 引导：提示工程，通过设计提示词引导大模型产生特定输出，适合快速探索应用。
• 外挂：检索增强生成，通过外挂知识库为模型提供特定领域数据信息输入，提高专业准确性。
• 优化：精调，基于特定数据集调整大模型部分参数，提升模型在特定任务上的性能。
• 原生：预训练，构建专门为特定行业定制的大模型，适用于与现有大模型差异较大的场景。
六、安全与治理
• 行业大模型治理的三项原则
• 价值对齐是行业大模型可信应用的基础保障
• 行业大模型更需重视全生命周期的安全保障机制
七、未来展望
• “人工智能+”促进行业大模型应用提速
• 多模态大模型为数实融合打开新空间
• AlAgent有望为各行业注入生产力
• 行业大模型将出现更多的端侧形态
• 云智能一体支持行业大模型加速落地
【主理人分享】?
大模型技术的快速发展带来了巨大的可能性，行业大模型应运而生，基于一线的大量实践反馈，系统归纳总结了行业大模型发展的现状、关键问题和未来趋势。人工智能发展的根本目标是落地于行业、服务于人，能真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。同时，安全、可信、负责任的发展对于行业大模型的重要性，提出了相关的治理原则和安全保障机制。
好啦，后续干货分享详见【飞哥的慢阅读】。
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