行业大模型标准体系及能力架构研究报告

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今天分享的是：行业大模型标准体系及能力架构研究报告

报告共计：50页

《行业大模型标准体系及能力架构研究报告》探讨了行业大模型的发展，包括构建路线、标准体系和应用案例等方面。

行业大模型的发展背景与机遇

- 背景：通用大模型存在不足，行业大模型应运而生，可满足特定行业需求。

- 机遇：技术演进、MaaS支持、场景需求推动行业大模型发展，但应用落地面临资源少、数据质量差、成本高、人才缺等痛点。

构建路线图

- 需求分析与资源评估

- 业务需求评估：明确数据模态、业务指标和服务方式。

- 算力层评估：考虑计算、存储和网络资源。

- 算法层评估：选择合适的大模型和精调算法。

- 数据层评估：确定数据规模、质量和安全隐私。

- 工程层评估：选择配套工具或平台。

- 数据与大模型共建

- 明确场景目标：确定应用场景和评价目标。

- 模型选择：根据应用领域选NLP、CV、多模态大模型。

- 训练环境搭建：包括硬件和软件环境。

- 数据处理：原始数据处理、标注和数据集划分。

- 模型训练共建：采用分布式并行训练技术。

- 精调与优化部署

- 模型精调：选择精调算法进行训练。

- 模型评估：功能和性能评估。

- 模型重训优化：根据评估结果迭代训练。

- 模型联调部署：加密、封装和部署。

- 模型应用运营：监控、管理和运营维护。

标准体系

- 基础能力标准：从模型开发、能力、应用、运营、安全可信五个维度评估。

- 服务能力标准：针对不同行业，围绕应用场景、能力指标、应用成熟度评估。

应用案例

介绍了文旅、金融、传媒等行业的应用案例，展示了行业大模型在提升效率、优化服务等方面的价值。

以下为报告节选内容