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规模竞赛2019-2022研究显示扩大模型规模数据、参数、算力能显著提升性能。GPT-31750亿参数展现了惊人的上下文学习和“涌现能力”推动千亿级模型竞赛。开源模型如BLOOM、LLaMA兴起促进生态繁荣。4. 应用与智能体时代2022年至今ChatGPT基于GPT-3.5通过RLHF技术实现对齐人类意图引爆全球AI应用浪潮。多模态成为核心GPT-4等模型融合图像、文本等多维度信息。重心转向智能体Agent模型能自主规划、调用工具、完成复杂任务。开源DeepSeek、LLaMA与闭源GPT-4、Gemini模型共同推动技术民主化与商业化。3、产业链全景大模型产业链可以划分为基础层、模型层、应用层三大核心层级以及贯穿各层的支撑服务。图 / 大模型生态关键要素来源大模型 2.0 产业发展报告图 / 产业链图谱来源亿欧智库1、基础层 (The Foundation Layer)定位 整个产业的“卖水人”和“军火商”提供训练和运行大模型所必需的底层资源。在大模型的发展过程中数据、算力、算法和工具是大模型发展的基础和支撑。AI训练芯片英伟达/华为昇腾/寒武纪、存储芯片、服务器集群占大模型成本40%以上。●算力硬件算力是大模型落地的物质基础,大模型对算力的强需求推动异构算力技术发展。据预测2022-2027 年中国智能算力规模年复合增长率将达到33.9%同期通用算力规模年复合增长率为 16.6%。我国智能算力需求的增长速度远超过通用算力增加速度。- AI芯片提供训练和推理所需的计算能力。如英伟达NVIDIA的GPUA100/H100、AMDMI300X、英特尔Intel等。- 国产算力华为昇腾、寒武纪、海光信息等。智算/超算中心提供大规模集群算力服务。●数据燃料训练集的质量直接影响着大模型训练的成本与结果。随着市场对大模型能力要求的不断增加 , 对高质量、精细化、定制化的数据需求日益凸显。推动构建高质量数据的同时要加强数据治理。从企业来看大部分企业的数据治理工作面临着数据量庞大、数据种类繁多、数据管理效率低的挑战目前尚未出现通用、可靠的数据管理工具数据治理仅是企业的单兵作战。同时加强数据治理也是保障国家安全、社会稳定和公民权益的迫切需要。- 数据集多模态、高质量的专业数据集提供商。- 知识库行业知识库、语料库的构建与治理。●算法算法是大模型的骨架。当前大模型的主流架构仍是Transformer其推理过程的无法解释性与结果的不可控性无法得到完全解决,未来融合检索增强生成(即RAG) 知识图谱的架构或将成为新潮流。图/ LLM 进化图●云服务平台- 公有云AWS, Azure, Google Cloud, 阿里云腾讯云等提供成熟的AI开发平台和算力租赁服务。- 私有化部署为政企客户提供本地化的算力解决方案。2、模型层 (The Model Layer)定位产业的核心引擎通过算法创新和训练产出基础模型。●通用大模型通用大模型General-Purpose Large Language Model是一种通过在海量数据上训练、拥有庞大参数规模通常达数十亿至数万亿的底层人工智能系统。它基于Transformer架构掌握了语言、知识及逻辑推理的通用能力无需针对特定任务重新训练即可通过自然语言交互完成各种开放域任务如问答、创作、代码生成和数据分析成为推动人工智能应用生态发展的核心引擎。受到 GPT的冲击不少科技巨头企业均尝试以其自身的优势构建通用大模型。各家通用大模型在训练数据、参数量、训练框架、任务能力等方面互相比拼整体向更大参数、更高精度、更强能力方向发展。- 闭源阵营OpenAIGPT系列、AnthropicClaude、GoogleGemini、百度文心一言、阿里通义千问 等。通过API提供服务追求极致性能。- 开源阵营MetaLlama系列、Mistral AI、DeepSeek深度求索、智谱AIGLM、百川智能等。推动技术民主化和生态创新。●行业/垂直大模型行业大模型是在通用大模型的基础上通过引入大量专业领域数据如医疗、金融、法律或工业知识进行深度训练和优化而形成的垂直化AI模型。目前制造、金融、医疗、游戏、法律、交通等行业均凭借各自独特的场景需求搭建了行业大模型。这些行业大模型的意义在于深入理解和满足行业的特殊场景为行业智能化、高效化发展提供有力支撑。如科大讯飞星火医疗大模型、恒生电子金融大模型 等。●模型即服务 (MaaS)模型即服务Model-as-a-Service, MaaS是一种云计算服务模式它将训练好的人工智能模型尤其是大模型通过云端平台以API应用程序接口或特定工具的形式提供给开发者与企业用户使其无需自行构建和维护昂贵的算力基础设施及技术团队即可按需调用、集成并付费使用先进的AI能力从而快速实现业务智能化升级。是模型层主要的商业化模式。3、应用层 (The Application Layer)定位 产业的价值出口将模型能力与具体场景结合直接面向用户或企业解决问题。● To B (企业服务)- 办公与效率微软Copilot、金山办公WPS AI、钉钉/企微AI助手、Notion AI等。- 金融智能投顾、风险控制、量化交易、智能客服。- 工业与制造AI质检、生产流程优化、预测性维护。- 医疗辅助诊断、医学影像分析、新药研发。- 教育个性化学习助手、智能批改、虚拟教师。● To C (消费者应用)- 聊天与陪伴ChatGPT、Claude、豆包、文心一言App等。- 内容生成AIGCJasper文案、Midjourney绘画、妙鸭相机照片、Suno音乐等。- 搜索与信息获取New Bing、Perplexity、360AI搜索。- 智能体Agent能够自主完成复杂任务的AI如自动订机票、规划行程等。4、支撑服务 (Supporting Services)**定位贯穿全产业链的“润滑剂”提升产业效率和安全性。大模型的发展离不开坚实的保障措施合规标准的建立是其发展的基础支撑。在推进过程中数据、模型、应用的安全保障必须全面到位同时伦理治理亦不容忽视只有确保价值对齐大模型才能实现可持续发展。- 数据服务数据清洗、数据标注、合成数据生成。- MLOps帮助企业高效地开发、部署、监控和维护AI模型生命周期。- 安全与合规- 内容安全识别和过滤有害内容。- 模型对齐Alignment使模型行为符合人类价值观和意图。- 审计与评估对模型的性能、偏见、安全性进行第三方评估。大模型产业链已形成**“基础资源-模型能力-场景渗透”的完整闭环**2025年竞争焦点从参数规模转向场景渗透率与推理成本控制。4、市场前景大模型市场发展前景广阔无论是全球企业在生成式人工智能领域的支出趋势还是国内大模型解决方案市场规模的增长态势都展现出强劲的发展潜力。据 2024 年 IDC 预计到2028年全球人工智能支出将实现翻倍增长2024-2028年内以29.0%的年均复合增长率(CAGR)攀升至 6320亿美元。企业对生成式人工智能技术的重视程度不断提高。据统计国内大模型解决方案市场规模持续上升预计到 2028 年 AI大模型解决方案市场规模将达 211 亿元未来大模型解决方案将为企业数智化转型注入新活力。企业对大模型的应用需求快速升温大模型在诸多行业逐渐落地应用形成了以头部企业和头部场景为引领的头雁效应。根据2024年公开的大模型中标信息统计显示中标项目数量和金额是2023年的十倍之多且项目数量平均每月以 40%的速率增长。从采购方企业看近六成为大型央国企以运营商、金融和能源三大行业为主中标项目金额超过总金额的一半。从场景分布看高附加值场景更为集中大模型应用场景呈现微笑曲线分布“两端快、中间慢”特征明显。在研发设计、营销运营等高附加值场景率先发力该类场景的应用价值更加明确可有效减少人力投入实现降本增效而中部的生产制造等低附加值场景因落地路径不清晰、投入产出不明确等因素但这也恰恰是大模型落地应用的蓝海。图 / AI 应用产业链分布图来源中国信通院如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 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