中国信通院正式发布《2024大模型典型示范应用案例集》(附文档)

2024年,大型模型技术全面渗透至各行各业,深度融合于实体经济之中,为科技创新注入强大动力。

截至今年五月,国产大型模型的数量已突破300大关,随着国务院政府工作报告首次提出“人工智能+”行动计划,全国各地正加快推动LLM大型模型技术与产业实践的融合进程。

自《2024大型模型典型示范应用案例集》于四月启动征集以来,社会各界给予了极高的关注。中国信通院收到了来自各界的数百份申报案例。

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经过专家团队的全面评审,最终精选出99个杰出案例,包括45个“行业赋能”项目、46个“智能应用”实例以及8个“生态服务”案例。这些案例覆盖了新型工业化、能源、医疗、政务等多个关键应用领域,横跨天文、农业、化学等多个科学领域,并包含了智能数据标注、大型模型评估、云边构融合服务等创新平台的发展。

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2024《案例集》还呈现以下几个特点:

  • 上海成为大模型应用落地热土。《案例集》收到申报案例中,上海占比超过50%。

  • **大中型企业是大模型主要试验场。**占 80%,成为大模型应用创新的主要玩家。

  • 大模型应用场景实现全面开花。

  • **AI 智能体成为大模型应用新热点。**本次案例中,AI Agent(智能体)相关案例占比超 1/5(23%),成为大模型应用热点关键词。

  • **知识库成为大模型落地主要辅助手段。**基于 RAG 技术搭建行业与场景知识库,成为企业提升大模型落地实效的主要手段。

**《2024大模型典型示范应用案例集》**囊括目前国内最新最全的大模型应用实践案例,覆盖工业、医疗、金融、法律、教育、农业等全行业,集结大模型行业最有代表性产业应用案例优秀企业

在这里对这些案例集的参编单位表示感谢:

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应用案例集内容:

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### 关于大模型的典型应用案例 #### 自然语言处理中的翻译服务 大模型在自然语言处理(NLP)方面有着广泛的应用,其中最显著的是机器翻译。预训练的大规模神经网络能够理解上下文语境,并根据目标语言的特点生成高质量的译文[^1]。 ```python from transformers import pipeline translator = pipeline("translation_en_to_fr", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr") print(translator("Artificial intelligence is a wonderful field.")) ``` 这段Python代码展示了如何利用`transformers`库加载一个英文到法文的翻译模型,并执行简单的句子翻译操作。 #### 图像识别与分类 除了NLP外,计算机视觉也是大模型的重要应用场景之一。通过卷积神经网络(CNNs),图像可以被高效地分析和分类。例如,在医疗影像诊断中,医生借助深度学习框架来辅助检测疾病特征[^3]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions model = ResNet50(weights='imagenet') img_path = 'elephant.jpg' img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0]) ``` 此段脚本说明了怎样运用ResNet50架构来进行图片类别预测,特别是针对ImageNet数据上的对象识别任务。 #### 对话系统构建 对话系统的建立同样依赖于大型的语言模型。这些模型不仅限于简单问答形式,还可以支持更复杂的交互模式,比如多轮次聊天、指令跟随等。Prompt Engineering作为一项关键技术,帮助提升了这类应用程序的表现效果[^2]。 ```json { "prompt": "请告诉我今天的天气情况。", "response": "今天晴朗明媚,气温适中,非常适合外出活动哦!" } ``` 上述JSON结构表示了一个典型的对话请求及其预期响应示例,体现了基于提示工程技术实现的人机交流方式。
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