前言近年來大模型成為人工智能領域的最大熱點。如何有效將大模型技術(shù)融入各行各業(yè)的實際應用助力生產(chǎn)力革新和產(chǎn)業(yè)升級成為業(yè)界越來越關注的核心問題也促進了行業(yè)大模型的發(fā)展。2024年政府工作報告明確提出要“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用開展‘人工智能’行動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)研報告》深入探討了行業(yè)大模型的發(fā)展現(xiàn)狀、應用前景及未來趨勢。報告指出大模型技術(shù)通過其龐大的參數(shù)規(guī)模和強大的泛化能力展現(xiàn)出了類似人類的通用智能“涌現(xiàn)”能力能夠處理多個領域知識和多種數(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)集大小和計算量的增加而顯著提升引領著AI領域向通用人工智能AGI的邁進。有需要完整報告的朋友可以掃描下方二維碼免費領取行業(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)濟性**之間的“不可能三角”問題。行業(yè)大模型通過針對特定領域數(shù)據(jù)和任務進行訓練或優(yōu)化旨在提高模型的專業(yè)性、性價比并保障數(shù)據(jù)安全。它們在數(shù)字原生行業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)如廣告、金融等領域應用進展較快而在重資產(chǎn)行業(yè)如建筑、制造和能源領域進展相對較慢。行業(yè)大模型的應用場景呈現(xiàn)出“微笑曲線”特征即在研發(fā)/設計和營銷/服務等高附加值環(huán)節(jié)應用落地較快而在生產(chǎn)、組裝等低附加值環(huán)節(jié)進展較慢。營銷/服務環(huán)節(jié)因跨行業(yè)通用性強而進展最快研發(fā)/設計環(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功能如西門子與微軟合作推出的Siemens Industrial Copilot。不同行業(yè)雖應用大模型的重點和進展各異但仍存在共性需求包括內(nèi)容生成與創(chuàng)意設計、信息提煉與專業(yè)輔助以及任務調(diào)度與智能交互。衡量行業(yè)大模型應用成功的關鍵在于避免片面追求技術(shù)性能或短期收益應關注降本提效、業(yè)務創(chuàng)新和體驗增強的價值并構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)飛輪模式。行業(yè)大模型的實現(xiàn)方式主要包括提示工程、檢索增強生成、精調(diào)和預訓練這些方法通常組合使用以達到最佳效果。而其負責任的部署和應用則需面對安全、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、更安全的方向前進進一步促進人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的應用和普及為產(chǎn)業(yè)升級和新質(zhì)生產(chǎn)力的形成注入動力。由于文章篇幅有限有需要完整報告的朋友可以掃描下方二維碼免費領取