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清华同方大模型技术白皮书V1.0.pdf

清华同方大模型技术白皮书V1.0.pdf
这份白皮书主要介绍了大模型技术及其在同方计算机有限公司的应用。 首先，白皮书概述了大模型行业的发展趋势。随着AI技术的快速成熟，特别是大模型技术的突破，AI算法与应用开发、部署变得更加简化，从而加速了AI在各行各业的渗透。小模型时代主要侧重场景专属化，而大模型时代则更倾向于通用化，能在一套AI系统上实现全业务流的创新。大模型正在跨越可用性及可落地拐点，并朝着垂直领域大模型和场景深度融合的方向发展。 白皮书接着探讨了ChatGPT等技术对行业智能化的影响，强调了算法工程师和智能化解决方案顾问的重要性。目前，大模型在多个行业都有应用潜力，例如律师、能源、文创和金融等。这些行业希望通过大模型实现业务流程的优化、提高效率、降低成本，并提升服务的智能化水平。 然后，白皮书深入分析了大模型的技术架构、关键技术以及发展趋势，包括了模型基础架构收敛、主流模型数量收敛、客户自定义算子收敛以及主流开发框架收敛。介绍了大模型产业链，包括了上游的算力、算法、数据和模型地基，以及下游的细分市场应用。同时，白皮书还阐述了通用化与专用化并进，以及平台化与简易化并进的下游发展方向，这有助于加速大模型的落地和应用。 白皮书还提到了大模型应用所面临的风险，例如技术风险、社会风险、经济风险和政治风险，并提出了相应的应对措施，包括增强数据治理、保障隐私安全、模型自建自用和符合法律法规。 同方计算机也展示了自身在大模型方面的能力，包括大模型研究、咨询规划、应用方案落地、算力基础设施、数据服务和安全服务等。白皮书介绍了技术深度研究，总结了ChatGPT相关的大模型研究进展，包括GPT3、GPT4等模型。 在应用案例方面，白皮书详细介绍了AI虚拟数字人、AI数字孪生建模、AI咨询业务的应用，以及大模型在银行、保险、电力、工业、文创和专业服务等行业的应用前景。具体包括：AI虚拟数字人的展厅讲解、基于语义分割照片阵列建模的3D自动建模、AI咨询业务的资料采集、信息提炼和编写文档。 此外，白皮书还介绍了算力基础设施，包括了训练服务器和推理平台，以及CANN、MindSpore等平台组件。特别强调了一站式AI开发平台，以及AI开发平台在模型持续迭代方面的优势。 最后，白皮书介绍了大模型数据服务全景，数据安全及隐私，大模型安全服务能力，以及企业大模型的实施方法论，这其中涵盖了从数据收集、清洗、存储，到模型训练、微调、部署和发布的全流程。还介绍了编写测试用例，代码检索等软件工程实践，并展示了律师事务所行业大模型实施方案以及软件工程行业大模型案例。通过这些内容，白皮书全面展现了大模型技术的潜力和应用，以及同方计算机在这一领域的技术积累和实践经验。
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