關于產(chǎn)業(yè)大模型應用的白皮書，由質(zhì)量認證中心、中關村智用人工智能研究院等單位聯(lián)合發(fā)布。白皮書分為五個主要部分，涵蓋了產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展、應用、評價標準、實踐案例以及未來的展望與挑戰(zhàn)。

一、需求推動大模型進入第二階段：

描述了大模型從技術驅(qū)動向需求驅(qū)動轉(zhuǎn)變的過程。

強調(diào)了大模型在各個行業(yè)中的廣泛應用，包括能源、金融、制造、交通物流、文娛等。

提到了大模型在戰(zhàn)略中的重要性，以及資本對大模型產(chǎn)業(yè)應用的推動作用。

二、以“生成”能力賦能產(chǎn)業(yè)智慧化：

討論了產(chǎn)業(yè)大模型應用的特征和技術關鍵環(huán)節(jié)。

（1）特征：

行業(yè)定制化：產(chǎn)業(yè)大模型針對特定行業(yè)進行知識增強，以滿足行業(yè)特定的需求和解決行業(yè)特有的問題。

多模態(tài)處理能力：產(chǎn)業(yè)大模型能夠處理和分析多種類型的數(shù)據(jù)，如文本、圖像、聲音等，以提供更多面的解決方案。

知識增強：通過引入行業(yè)知識圖譜、特定數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗等內(nèi)容，增強模型的行業(yè)理解和應用能力。

場景適應性：產(chǎn)業(yè)大模型能夠根據(jù)不同的應用場景進行專項訓練和提升，以更好地適應特定任務。

智能化決策支持：產(chǎn)業(yè)大模型能夠提供輔助決策支持，幫助企業(yè)提G決策效率和準確性。

（2）技術關鍵環(huán)節(jié)：

基礎大模型的選擇：選擇合適的基礎大模型作為支撐，提供通用能力如理解、生成、邏輯推理等。

知識增強：對基礎大模型進行行業(yè)知識增強，包括微調(diào)訓練和向量數(shù)據(jù)庫等方式，以適應特定行業(yè)需求。

任務拆解與協(xié)同：針對不同任務進行模型拆解和協(xié)同，確保模型在特定任務上的表現(xiàn)。

模型瘦身：對大模型進行壓縮和蒸餾，以降低對計算資源的需求，提G模型的部署可行性。

評價與優(yōu)化：建立科學的評價體系，包括可控性、能力增強、算力性價比、安全性和部署可行性等指標，以持續(xù)優(yōu)化模型性能。

應用落地：將大模型技術應用于實際產(chǎn)業(yè)場景中，解決實際問題，提升產(chǎn)業(yè)效率和競爭力。

這些特征和技術關鍵環(huán)節(jié)共同構成了產(chǎn)業(yè)大模型應用的核心，使其能夠有效地服務于各個行業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)智能化、G端化、綠色化的發(fā)展。

強調(diào)了大模型在內(nèi)容生成、知識問答、輔助決策等方面的能力。

三、大模型產(chǎn)業(yè)應用正待標準形成：

提出了產(chǎn)業(yè)大模型應用需要評價標準的觀點。

介紹了產(chǎn)業(yè)大模型應用的五大核心指標：可控性、能力增強、算力性價比、安全性和部署可行性。

提出了產(chǎn)業(yè)大模型應用評價工具箱，幫助產(chǎn)業(yè)和企業(yè)篩選適合的模型應用。

四、大模型產(chǎn)業(yè)應用的進行時：

介紹了在大模型產(chǎn)業(yè)應用方面的進展，包括案例征集和分析。

討論了大模型在各行業(yè)中的應用情況，以及大模型應用的共性分析。

五、大模型產(chǎn)業(yè)應用的展望與挑戰(zhàn)：

對未來大模型在產(chǎn)業(yè)中的應用進行了展望，并指出了面臨的技術和非技術挑戰(zhàn)。

提出了大模型在產(chǎn)業(yè)應用中需要解決的問題，包括技術提升、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)協(xié)同等。

附錄部分提供了產(chǎn)業(yè)大模型典型案例的簡介，涵蓋了政務、金融、醫(yī)療、工業(yè)、文娛、交通、法律、建筑、教育等多個行業(yè)，展示了大模型在不同場景下的應用實例。

白皮書還強調(diào)了政產(chǎn)學研用各方通力合作的重要性，以推動大模型技術的研究與應用，促進產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。同時，白皮書也期待與廣大讀者共同探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻力量。

附件：產(chǎn)業(yè)大模型應用白皮書2023：融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來，探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景