中国人工智能学会发布——人工智能白皮书！

由中国人工智能学会发布。该书内容丰富全面，涵盖大模型技术的多个方面。在技术概述部分，详细阐述了大模型技术的发展历程，从 2017 年 Transformer 结构的提出开始，见证了大模型从“定制化、场景化”开发方式向具有通用性和泛化能力的模型底座转变，打破了原有 AI 技术发展的限制，呈现出数据巨量化、模型通用化、应用模式中心化等特点。

Python-搬运工

635人浏览 · 2024-11-04 10:40:34

Python-搬运工 · 2024-11-04 10:40:34 发布

由中国人工智能学会发布。该书内容丰富全面，涵盖大模型技术的多个方面。

在技术概述部分，详细阐述了大模型技术的发展历程，从 2017 年 Transformer 结构的提出开始，见证了大模型从“定制化、场景化”开发方式向具有通用性和泛化能力的模型底座转变，打破了原有 AI 技术发展的限制，呈现出数据巨量化、模型通用化、应用模式中心化等特点。

书中对语言大模型技术和多模态大模型技术进行了深入剖析。语言大模型由于在大规模通用领域数据预训练通常缺乏对特定任务或领域的知识，因此需要适配微调，如指令微调等关键技术。指令微调可以帮助语言大模型实现人类语言指令遵循的能力，在零样本设置中泛化到未见任务上。多模态大模型技术则为不同领域的应用带来了更多可能性。

在大模型技术生态方面，该书呈现了大模型在工业、医药、办公、教育、金融等 10 多个领域的应用情况。 例如，在智慧金融部分，重点分析了马上消费“天镜”大模型，指出其具有知识汇集、唤醒数据价值等能力，可助力零售金融机构实现智能客服、精准营销、风险控制等。同时，阿里巴巴多模态大模型 M6、华为云盘古大模型等众多知名企业及大模型也被深入分析。

此外，书中还涉及大模型的开发训练与推理部署等内容，为相关领域的研究和实践提供了宝贵的参考。 是一本对大模型技术进行全面深入阐述的重要书籍。它系统地梳理了大模型技术的发展历程，从早期的理论探索到如今的蓬勃发展，让读者清晰地了解大模型技术的演进脉络。

书中详细介绍了多模态大模型技术的原理和应用场景，通过丰富的案例展示了其在不同领域的强大潜力，为读者提供了实际应用的参考。 在智慧金融领域的阐述尤为深入，分析了大模型在银行、保险、证券等行业的具体应用，为金融从业者提供了宝贵的思路和方法。这本书不仅适合人工智能领域的专业人士阅读，也适合对人工智能技术感兴趣的普通读者，是了解大模型技术的绝佳读物。