大模型深入行业,正从“星星之火”走向“燎原之势”

2024年,当越来越多的企业从赶大模型的潮流与炫大模型的参数规模开始转移到行业落地时,华为携生态伙伴用大模型深耕行业的成果俨然遍地开花。

在9月19日华为全联接大会2024大会上同期举办的华为云AI用户峰会上,华为云为28个创新项目颁发了“AI先锋奖”,涵盖了包括医疗、教育、交通、物流、钢铁、矿山、汽车、环保、政务、金融、运营商等16个重点行业。

在面对大模型热潮,能够有这么多行业企业与政府组织静下心来,抵住诱惑,战胜各种困难,找到大模型应用的真正价值,实属不易。众所周知,应用大模型的成本高投入大,如何将有限的资源投入到真正能够产生价值的地方中,就显得非常关键。

不过,正如华为云大数据与人工智能领域总裁尤鹏所说,从实践中来到实践中去,共同探索才能走出企业智能化的蜕变之路。

大模型不应局限“对话框”,已深入千行万业

发展新质生产力实现产业升级并且推动高质量发展是国家的战略。大模型技术作为新质生产力的典型代表,为企业赋能是根本。但是,对于企业而言,需求复杂且多样,大模型训练与微调既需要强大算力,又要有众多的企业数据与行业知识等,因此,大模型的应用不应该局限于“对话框”这种相对单一的模式, 而是要面向产业,尤其是重点行业,挖掘需求痛点,为产业创造价值

在传统行业中,能源是一个大行业,中国矿产资源丰富,如果能够利用大模型技术提升生产效率,既能产生巨大的经济效益,又保证了生产的安全,意义重大。

山东能源集团作为行业领军企业,其旗下云鼎科技依托华为公司盘古大模型建设了集团人工智能训练中心,探索和发掘煤矿生产领域的采、掘、机、 运、通、洗选等全场景的人工智能应用。在洗选煤和配煤场景中,由于相关生产的工艺数据输入因素关系复杂,无法完全凭人工经验来确定。项目团队就利用山东能源厂矿的实际数据进行建模,协助解决相关参数准确预测和控制的问题,在新模型中应用效果产生了明显改变。以焦化配煤优化场景为例,项目团队利用图网络技术训练配煤优化模型,经过训练,不但配比更精准,而且提高了配比输出效率,将人工耗时从1-2天缩短到分钟级,大大提高了生产效率。再以安全巡检场景为例,通过盘古矿山大模型和AI应用的视觉识别能力,使得在恶劣作业环境下每天巡检改为每周巡检一次,节省人力的同时,还减少了安全事故率。而且,山东能源集团在实现这些场景应用后,不但将其复制到集团其他矿井厂区,也开始为其他能源矿山企业提供服务,真正实现内部规模复制,内生外化向外输出。

中国电子商务快速发展,出海与全球化成为众多企业的新蓝海,物流已经成为中国国民经济的基础设施之一。‌据相关数据显示,在2023年全国社会物流总额达到352.4万亿元‌,具体到2024年1至7月份的数据,全国社会物流总额为197.7万亿元。面对如此规模,即使效率提升几个百分点,对整个社会与企业产生的价值也是巨大的。

顺丰作为物流行业的龙头企业,借助华为昇腾AI云服务,利用物流行业知识及物流供应链的数据,构建了自己的丰语大语言模型,经过预训练、监督微调以及基于人工反馈的强化学习后,将大模型渗透到顺丰物流的员工服务、客户服务、物流下单、物流审单以及清关等众多环节中。**在客服工作台,实时获取和反馈物流信息是保障服务效率的关键,在丰语大模型的帮助下,通过优化信息抽取功能,使实时物流信息抽取错误率降低了52%;在国际物流中配送,针对不同国家对收寄物品有不同的标准和要求,借助丰语大模型改进对物品名称的改写功能,使收寄物品名改写错误率降低了42%。**这些看似微小的变化,放到在巨大的产业产值面前,就是巨大的经济效率。

其实,不只是能源矿山和物流行业,中国产业门类齐全,产业链条完善,拥有全面的各种类型的海量数据,这就要在千行万业中找到机会,全面推进大模型创新与深度赋能。

据华为公司副总裁、华为云中国区总裁张修征介绍,华为已经携手客户、伙伴将盘古大模型落地到了医疗、电力、气象等30多个行业,400多个模型应用场景,为各行各业的生产场景“解难题、做难事”,为各行各业的客户带来实际的经济效益和生产价值。

人工智能行业发展之难,技术场景应用是关键

将大模型与行业深度融合,不同行业有不同的需求,而且涉及到企业的研发、营销、生产、制造、供应链、经营与管理等众多环节,每个环节的业务场景对模型的精度要求也不同。要找到合适的技术应用场景成为关键,需要产业中的技术服务商与愿意探索创新的先锋客户共同努力。

天士力作为中国生物医药的领先创新企业,在华为云盘古NLP大模型和盘古药物分子大模型的基础上,学习训练了4000多万篇文献、1000多本古籍等中医药数据,从古方古籍和现代文献中总结出知识和经验,开发出了中医药语言大模型和计算大模型“数智本草”。并且,在盘古17亿化合物的药物分子大模型基础上,增训了350万天然产物分子数据,首次构建了中药材天然产物分子计算大模型,基于数智本草平台快速精准的文本挖掘算法、整合的疾病基因和药物靶点信息,系统诠释了多个复方中成药的作用机制,有望更好地优化方剂和发现新药,提升中医药研发创新效率。同时,还将中医名医专家经验的数据整理,对大模型进行微调,构建了名医辅助诊疗开方模型,进而实现名医经验的传承。

高铁网络作为我国交通的大动脉,截至2023年底,其运营里程已经达到4.5万公里,确保安全运营的日常运维成为一项非常重要的工作。当前已投入数万人从事故障检测识别工作,但是,由于劳动强度高,导致人员流动大、检修质量难保证,而且成本极高。

因此,北京铁道工程机电技术研究所股份有限公司将华为云盘古铁路大模型应用在北铁所巡检机器人动车一级修项目上,以便改变检修方式。不过,对于这个场景的数据,由于这些故障很多都拍摄成了图片,要识别故障,就要采用多模态融合诊断技术对采集到的多模态数据进行学习。并且要将行业know how转换为车辆故障标准定义、车辆图像样本标注数据,才进行训练学习。同时,对于图像重构算法则利用图像分割、擦除、生成、融合等方式,还要尽可能构造出多种罕见的故障形态,以解决罕见故障的识别难题。这样,才能在随后在推理过程中,采用图片+3D point cloud+laser spectrum的MFD解码技术和多维度空间特征对齐算法,对故障进行多模态诊断

另外,项目开发周期也是一个考验。为了推运进度,结合华为开放的盘古CV大模型工作流和华为的技术支持服务,自行进行算法开发,算法精准度提升了5%到20%,开发周期减少50%。正式上线后,目前,动车一级修项目已经能够覆盖8大类型、350多种故障,故障识别准确率大幅提高,在多个细分场景实现了98%以上的准确率成绩,而且具有识别的故障“全”,“准”的特点

可以看到,在这些新场景上的创新,反映出大模型创新不是一家企业的创新,每个场景都有其所在领域独特的需求和挑战,需要定制化的AI解决方案,是集众智的创新,包括完善能够聚集各行各业的专家和资源的生态系统。这种场景创新不但为企业创造了巨大价值,而且带来了行业的变革,意义得大。因此,要为人工智能时代呼唤更多的先锋,才能将更多场景打造出来,真正推动大模型的应用。

持续完善AI基础设施能力,创造无限可能的价值

其实,以大模型为代表的人工智能不只是一项技术,它更是推动经济发展的重要引擎。IDC在9月18日发布的《人工智能对经济和就业的全球影响》的新研究预测中提到,到2030年,采用人工智能、在现有业务运营中使用人工智能以及为企业和消费者客户提供更好的产品/服务的商业支出将带来19.9万亿美元的产值,并且在2030年推动全球GDP的 3.5%。

因此,要抢占人工智能全球制高点,除了寻找创新场景,还要解决算力、数据、行业等诸多基础难题。中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯认为,大模型工程实践复杂,需要有系统落地路线图作为参考,尤其是硬实力建设,在基础设施层面,要有算力、数据、平台,模型服务架构以及模型应用生态,才能系统推动大模型快速在行业落地。

目前,华为云作为国内唯一拥有AI端到端的全栈能力的服务商,拥有包括昇腾云服务、盘古大模型、大模型应用一站式开发平台ModelArts、数据开发与治理平台DataArts等。

其中,华为昇腾AI云服务已全面适配行业主流的100多个开源大模型,可以为百模千态的发展提供了强劲动力。而且,在芯端算力上云方面,华为将端侧的AI算力需求通过光纤和无线网络释放到云上,可以让客户通过端云协同获得无缝的AI算力。

最新发布的华为盘古大模型版本,是包含了不同参数规格的模型,可以支持不同的业务场景。同时支持文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更多模态的识别,具备了精准理解物理世界的能力。华为云ModelArts作为云上一站式AI开发平台,为企业提供数据处理、算法开发、模型训练、模型管理、模型部署等AI应用开发全流程技术能力,能够让AI应用开发更快捷、落地更简单。

另外,华为还将构建企业大模型应用场景的经验总结成最佳实践方法论,从场景调研分析、方案设计、算法开发、应用开发、交付服务、常态化使用以及复制推广等,涵盖了让AI应用起来的全生命周期环节。

相信,在以华为为代表的产业界努力下,做好中国大模型百花园的黑土地,将大模型引入更多行业场景中,在政府、企业、产学研等多方共同协作下,AI+行业必将迎来新的百花齐放的增长拐点。

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大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

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(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。
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4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。
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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
😝有需要的小伙伴,可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓

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