大模型探秘與學習目標數智化技術應用與創新4.1大模型技術發展4.1Developmentoflargemodeltechnology4.2大模型應用-以DeepSeek為例4.2Applicationsoflargemodels-TakingDeepSeekasanexample4.3提示詞技術4.3Promptengineeringtechnology4.4大模型技術的行業應用-以DeepSeek為例4.4Industryapplicationsoflargemodeltechnology-TakingDeepSeekasanexampleCONTENT目錄4.5典型案例-中關村科金大模型+“醫保小智”4.5Atypicalcase:ZhongguancunKejin'slargemodel+"MedicalInsuranceXiaozhi"知識目標概覽PART01從萌芽到成熟，具有時代意義技術突破歷程不同階段技術特點各異，推動AI變革不同階段特點大模型發展對AI領域有重要意義時代意義大模型發展歷程不同階段技術特點顯著，推動變革技術特點成員特點各異，架構功能多樣，有優勢也有局限性大模型家族0201大模型應用于多領域，解決實際問題應用領域03技術特點與家族介紹原理明確，作用于文本生成、問答等系統提示詞技術應用于文本生成、問答、對話系統大模型應用于各行業，創造價值實際應用場景提示詞技術原理應用領域實際應用與提示詞技術能力目標培養PART02基于技術特點與市場趨勢預測應用前景考慮大模型在各行業的潛力分析發展方向評估變革影響評估對AI領域的長遠影響預測大模型發展方向定制化開發與技術應用0102選擇合適大模型根據行業需求匹配最佳模型解決行業問題利用大模型優化行業流程03提升用戶體驗通過提示詞技術提高響應速度學習成功案例的策略與方法成功案例分析分析失敗原因，避免重蹈覆轍失敗教訓總結整合案例經驗，形成實用策略提煉可借鑒經驗案例分析與經驗提煉素質目標提升PART03技術前瞻與創新意識敏銳洞察新技術趨勢技術前瞻勇于探索未知領域創新意識推動技術創新與應用推動創新整合知識整合不同領域知識應用知識應用于實際問題解決跨學科能力培養跨學科學習與思考能力跨學科學習能力培養010203面對復雜問題面對復雜問題與挑戰獨立思考獨立思考與分析問題提出解決方案提出有效解決方案并批判性審視解決實際問題能力4.1大模型技術應用大模型變革與演講概述presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield大模型時代開啟presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield大模型發展階段presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield大模型家族進化presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield目錄大模型開發路徑presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield大模型評測方法presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield大模型商用之路presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield總結與展望presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield目錄大模型變革與演講概述PART01演講主題與地點0102演講主題大模型帶來的變革和機會演講地點上海、深圳、北京等演講目的引發業界思考思考大模型技術的未來趨勢引發業界關注關注大模型技術及其影響0102大模型時代開啟PART02大模型處理信息并指導行動技術和社會層面的重大進步進入大模型新時代信息社會進化信息-模型-行動框架云時代到大模型躍遷云時代到大模型時代技術實現從專用到通用的跨越弱AI到通用AI生產力因大模型而大幅提升算力到機器智能躍升數字到智能社會躍升社會形態因大模型而深刻變革三大革命性變化大模型發展階段PART03萌芽期（1950-2005年）1950年代起開始發展傳統神經網絡模型在萌芽期內逐步成型CNN的誕生發展為后續發展奠定基礎技術基礎積累2006年后開始探索Transformer架構出現推動大模型技術沉淀GPT-1和BERT發布0201奠定大模型發展基礎技術框架初步形成03探索沉淀期（2006-2019年）2020年后迅猛發展GPT-3及以上大模型成為大模型發展里程碑ChatGPT和GPT-4成功開啟大模型商用新時代技術商用加速推進迅猛發展期（2020年至今）大模型家族進化PART04從億級到百萬億級參數規模突破Transformer架構技術架構主流GPT和BERT兩條路線技術路線參數規模與技術架構應用場景從單一到多模態模態多樣性通用大模型與行業大模型模態與應用場景大模型開發路徑PART05訓練基座模型構建大模型基礎框架策略精調與判別訓練優化模型性能與準確性獎勵機制優化利用強化學習提升模型效果從頭構建完整大模型開源模型調優低成本選擇開源模型選用成熟模型降低開發成本LoRA技術微調利用LoRA技術實現參數高效調整大模型評測方法PART06目前業界沒有權威評測標準缺乏統一評測方法呼喚建立統一的評測體系需標準化不同評測方法結果差異大評測結果多樣010203評測現狀0102語言理解數據集通過特定數據集評估模型理解力評測指標體系包括人工評測和裁判大模型評測等手段主要評測手段大模型商用之路PART07互聯網、SaaS、插件等MaaS應用形式提供開放API，大模型云服務開放API與云服務提供定制化解決方案解決方案模型即服務（MaaS）行業應用前景長期潛力領域醫療、交通、制造等領域快速滲透行業互聯網、金融、傳媒、教育總結與展望PART08帶來革命性變化開啟新時代參數規模達百萬億級重要技術突破廣泛應用前景互聯網、金融等行業快速滲透大模型重要性未來展望0102持續技術進化技術架構、模態不斷升級廣泛商用趨勢MaaS模式推動行業應用03構建智能社會推動從數字社會到智能社會躍升4.2大模型應用-以Deepseek為例大模型應用場景PART01NLP應用場景實現語音識別與回復聊天機器人自動翻譯多種語言文章文本翻譯自動生成高質量文章內容文章生成識別圖像中特定對象對象識別監控視頻中異常行為檢測異常檢測圖像分類對圖像進行自動分類處理圖像視頻分析應用推薦系統應用0102用戶行為分析分析用戶行為提升推薦精度個性化推薦根據用戶喜好推薦內容03提升用戶體驗優化推薦策略提高用戶滿意度預測和管理金融風險風險管理利用模型預測股票價格走勢股價預測0201自動化交易策略提高收益交易算法03金融分析應用智能運維應用自動檢測系統故障故障檢測分析系統日志定位問題日志分析自動化執行運維任務提高效率自動化運維24小時自動回答客戶問題全天候回答快速解決客戶問題問題解決提升客戶服務響應速度提高服務效率智能客服應用自動評估作業和考試根據學生學習情況定制路徑提供個性化學習方案智能教育平臺自動化評估個性化學習教育培訓應用生物醫學數據分析生物醫學數據藥物發現加速新藥研發進程疾病診斷輔助醫生進行疾病診斷生物醫學研究應用自動生成音樂旋律音樂創作輔助繪畫和設計工作繪畫設計提供創作靈感和設計方案創新靈感創作設計應用處理傳感器數據實現自動駕駛傳感器數據處理根據環境數據制定行駛策略決策制定理解周圍環境做出決策環境理解010203自動駕駛機器人應用AI模型推理工作內容PART02接收輸入處理文本圖片輸入接收文本或圖片形式的輸入多模態處理支持多種形式的輸入數據綜合處理輸入內容處理輸入檢測預篩檢測并預處理輸入，過濾有害問題文本編碼為向量將文本轉換為數字向量以便處理0102010203使用訓練模型應用預先訓練好的AI模型進行推理自回歸生成如ChatGPT，生成連貫文本序列束搜索優化使用束搜索算法優化生成結果模型推理過程將推理結果轉化為可理解的語言轉換為自然語言對輸出進行合規性檢查合規性檢測生成并輸出最終回答結果輸出最終回答輸出結果生成4.3提示詞技術提示詞技術與自然語言處理presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield文本生成技術presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield問答系統概述presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield對話系統介紹presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield目錄提示詞技術與自然語言處理PART01語言在AI中的重要性語言是人與AI交互的關鍵溝通橋梁AI通過語言理解人類知識與經驗理解世界語言處理能力是衡量AI智能水平的重要指標智能表現自然語言復雜多變，語義理解是NLP的核心挑戰語義理解難題深度學習技術顯著提升了NLP的性能與效果深度學習突破0201持續推動NLP模型向更高效、更精準方向發展模型優化需求03NLP的挑戰與深度學習推動文本生成技術PART02文本生成的意義與應用0102文本生成意義提升內容創作效率應用領域廣泛寫作、翻譯、摘要生成03創新價值激發新創意，豐富內容形式預測文本序列概率語言模型基礎循環神經網絡處理序列數據神經網絡架構模型訓練通過大量文本數據學習語言規律語言模型與神經網絡基礎通過溫度參數、Top-k采樣增加多樣性在多樣性與準確性間尋求最佳平衡如貪心、束搜索、隨機采樣采樣策略多樣性提升文本質量平衡采樣策略與文本多樣性提升問答系統概述PART03自動回答用戶問題的系統問答系統定義自然語言處理、信息檢索、知識庫系統組成深度學習、自然語言理解技術基礎問答系統定義與組成針對特定領域或問題集限定域系統面向廣泛主題，無特定限制開放域系統知識范圍、訓練數據及算法差異區分標準限定域與開放域系統區分應用挑戰與解決方案解決方案深度學習優化、實時知識更新、對話管理策略應用挑戰語義理解、知識更新、多輪對話0102對話系統介紹PART04010203對話系統定義模擬人類對話的系統系統組成自然語言處理、知識庫等交互方式文本、語音、圖形等多種方式對話系統定義與組成生成式系統基于模型生成回復，靈活性強檢索式系統從預設庫中匹配回復，準確率高對比生成式靈活但可能不準確，檢索式準確但缺乏靈活性生成式與檢索式系統對比對話系統評價方法用戶對話體驗的直觀反饋用戶滿意度系統完成用戶請求的比例任務完成率系統維持連貫對話的能力多輪對話能力提示詞技術實施要點PART05分析用戶場景與需求背景深入理解用戶意圖根據用戶反饋調整優化策略持續跟蹤反饋通過對話挖掘用戶未明確表達的需求挖掘潛在需求010203洞察用戶需求提示詞精心設計設計清晰、具體的提示詞引導模型明確指導意圖采用不同表述方式提高模型理解力多樣化表達確保提示詞準確無歧義，提升模型輸出質量避免歧義根據訓練情況調整學習率以優化模型性能調整學習率01調整模型層數與節點數，提升模型泛化能力優化模型結構02采用L1、L2正則化防止模型過擬合正則化策略03模型參數精細化調整定期評估模型性能，發現潛在問題定期評估性能持續引入新數據，提升模型適應性引入新數據關注最新算法進展，適時升級模型算法算法升級迭代與優化策略4.4大模型技術的行業應用—以DeepSeek為例大模型技術概述presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield跨領域知識融合應用presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield自然語言處理能力presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield圖像識別能力presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield目錄大模型技術概述PART01融合多領域知識，應用廣泛在自然語言處理等方面表現突出大規模預訓練模型大模型定義特點一：跨領域融合特點二：處理能力強大模型定義與特點跨領域知識融合應用PART02結合多領域數據進行學習跨領域知識整合提升模型綜合理解能力知識融合應用0201增強AI系統實用性與適應性概念意義03跨領域知識融合概念智能客服系統案例0102用戶意圖識別準確理解用戶問題需求精準匹配與回答基于知識庫快速提供解決方案03交互優化與反饋持續優化提升用戶體驗自然語言處理能力PART03強大的自然語言生成GPT-3特點廣泛應用于文本創作GPT-3應用BERT在搜索應用提升搜索結果的準確性GPT系列及BERT模型T5與DeepSeek模型支持多種NLP任務T5多任務處理高效代碼生成工具DeepSeekCoder智能對話系統DeepSeekChat圖像識別能力PART04圖像識別應用領域智能識別在自動駕駛、醫療影像中廣泛應用安防監控用于人臉識別、異常行為檢測0102大模型在圖像識別優勢精準度和效率高利用深度學習，提高識別精度和速度深度特征提取能提取圖像深層特征，增強識別能力個性化推薦與預測PART05收集并分析用戶行為數據用戶行為分析深度挖掘用戶偏好信息偏好分析應用機器學習算法分析數據機器學習算法數據收集與分析方式基于用戶數據生成個性化推薦個性化推薦方式推薦精準，滿足用戶個性化需求精準性與個性化大模型提升推薦效率與質量大模型優勢個性化推薦生成及優勢大模型技術應用案例PART06數字化員工“崔筱盼”案例背景介紹高效、準確，獲同事認可與喜愛員工評價涵蓋財務、人力、運營等多領域工作內容擴展010203“崔筱盼”數字化員工介紹010203工作內容自動化處理財務、人力等事務員工評價正面提高工作效率，減少錯誤率同事認可獲得同事高度評價與喜愛工作內容及員工評價總結與展望PART07多方面能力強涵蓋NLP、圖像識別等精準高效圖像識別精準度高，NLP處理能力強應用廣泛跨領域知識融合，個性化推薦大模型多方面能力未來科技發展作用大模型引領AI技術前沿推動技術創新在各行業實現智能化升級提升行業效率個性化推薦提升用戶體驗改變生活方式4.5典型案例-中關村科金大模型+“醫保小智”醫保服務數字化轉型背景presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield醫保服務問題與新質生產力presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield新質生產力應用與成效presentationandmakeitintoafilmtousedwiderfieldpresentationandmakeitintoafilmtousedwiderfield總結與展望presentationandmakeitintoafilmto