前言近年來大模型成為人工智能領(lǐng)域的最大熱點(diǎn)。如何有效將大模型技術(shù)融入各行各業(yè)的實(shí)際應(yīng)用助力生產(chǎn)力革新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)成為業(yè)界越來越關(guān)注的核心問題也促進(jìn)了行業(yè)大模型的發(fā)展。2024年政府工作報(bào)告明確提出要“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用開展‘人工智能’行動(dòng)打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。騰訊研究院發(fā)布發(fā)布《向 AI 而行共筑新質(zhì)生產(chǎn)力——行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告》深入探討了行業(yè)大模型的發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用前景及未來趨勢。報(bào)告指出大模型技術(shù)通過其龐大的參數(shù)規(guī)模和強(qiáng)大的泛化能力展現(xiàn)出了類似人類的通用智能“涌現(xiàn)”能力能夠處理多個(gè)領(lǐng)域知識(shí)和多種數(shù)據(jù)類型。大模型的“規(guī)模定律”顯示模型性能隨規(guī)模、數(shù)據(jù)集大小和計(jì)算量的增加而顯著提升引領(lǐng)著AI領(lǐng)域向通用人工智能AGI的邁進(jìn)。有需要完整報(bào)告的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取行業(yè)大模型的興起源于通用大模型在**專業(yè)性、泛化性和經(jīng)濟(jì)性**之間的“不可能三角”問題。行業(yè)大模型通過針對特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)和任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練或優(yōu)化旨在提高模型的專業(yè)性、性價(jià)比并保障數(shù)據(jù)安全。它們在數(shù)字原生行業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)如廣告、金融等領(lǐng)域應(yīng)用進(jìn)展較快而在重資產(chǎn)行業(yè)如建筑、制造和能源領(lǐng)域進(jìn)展相對較慢。行業(yè)大模型的應(yīng)用場景呈現(xiàn)出“微笑曲線”特征即在研發(fā)/設(shè)計(jì)和營銷/服務(wù)等高附加值環(huán)節(jié)應(yīng)用落地較快而在生產(chǎn)、組裝等低附加值環(huán)節(jié)進(jìn)展較慢。營銷/服務(wù)環(huán)節(jié)因跨行業(yè)通用性強(qiáng)而進(jìn)展最快研發(fā)/設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)則依賴于高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)集的可用性。生產(chǎn)/制造環(huán)節(jié)則主要利用大模型對人的輔助增強(qiáng)功能如西門子與微軟合作推出的Siemens Industrial Copilot。不同行業(yè)雖應(yīng)用大模型的重點(diǎn)和進(jìn)展各異但仍存在共性需求包括內(nèi)容生成與創(chuàng)意設(shè)計(jì)、信息提煉與專業(yè)輔助以及任務(wù)調(diào)度與智能交互。衡量行業(yè)大模型應(yīng)用成功的關(guān)鍵在于避免片面追求技術(shù)性能或短期收益應(yīng)關(guān)注降本提效、業(yè)務(wù)創(chuàng)新和體驗(yàn)增強(qiáng)的價(jià)值并構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪模式。行業(yè)大模型的實(shí)現(xiàn)方式主要包括提示工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)和預(yù)訓(xùn)練這些方法通常組合使用以達(dá)到最佳效果。而其負(fù)責(zé)任的部署和應(yīng)用則需面對安全、治理及特定行業(yè)的監(jiān)管要求可通過AI沙盒等監(jiān)管創(chuàng)新機(jī)制給予創(chuàng)新空間確保AI技術(shù)的健康發(fā)展。未來行業(yè)大模型的發(fā)展將朝著更專業(yè)、更經(jīng)濟(jì)、更安全的方向前進(jìn)進(jìn)一步促進(jìn)人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用和普及為產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新質(zhì)生產(chǎn)力的形成注入動(dòng)力。由于文章篇幅有限有需要完整報(bào)告的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取