别再空谈！企业如何让大模型真正落地生根？

当前，AI技术迅猛发展，各个行业都掀起了学用AI的热潮，国内多家知名企业已经通过应用AI大模型取得了不俗的业绩。

海尔公司基于3900个机理模型和200个专家模型，赋能家电、汽车等9大行业，生产效率提升30%以上，库存周转率优化25%。

阿里健康基于大模型实现医学影像诊断效率的颠覆性提升，覆盖全国1600余家医院，每天阅片量超4000例。

招商银行的智能客服助理 “小招” 结合大模型与数字人技术，AI坐席服务量占比达80%，日均服务超212万人次，成本节约超10亿元。

这些成功案例与耀眼的数字，正推动越来越多的企业管理者将AI大模型融入业务，期望收获同样的成功。但部分管理者发现采用 AI 工具后未达预期效果，这是为什么？

原因是多方面的，主要有以下这些：

• 数据治理困境：数据孤岛化严重，并且数据质量“垃圾进垃圾出”。

• 技术准备不足：低估了算力需求，对大模型研究不深入，大模型出现“落地短路”问题。

• 业务场景错配：大模型应用未打通业务闭环，价值链路断裂。

其他原因还有人才不到位、组织变革阻力大、成本收益失衡等。对于企业来说，是否存在可靠的AI大模型落地执行方案呢？

有的，答案就在《AI大模型企业落地指南》这本书中！作者对内容精心编排，从基础概念到实战应用，全面介绍AI大模型的知识，详细说明大模型在企业应用中从准备工作到落地步骤的全流程，助力企业稳健实施AI大模型，获得商业成功。

现在，我们来拆解企业落地AI大模型的过程。

Part.2

企业全流程实施AI大模型

本书为企业系统地提供了从认知AI大模型到落地实践的全流程解决方案，围绕六个部分展开，分别是基础知识、落地准备、落地步骤、大模型原理、应用开发、未来展望，下面逐一拆解。

▲AI与人脑思考方式的对比

本部分还指出，大模型的商业价值在于解决企业业务痛点，赋能个人生活与企业场景，通过提升用户体验、企业收入与生产效率，凸显拥抱AI的竞争优势与行业趋势。

落地准备

本部分首先介绍了常见的落地形式，包括员工办公使用、系统集成、AI 原生重构、物联网嵌入等。接着评估大模型能力边界与未来提升方向，解析大模型落地的必备要素，包含数据、算力、模型、人才这四项。

梳理业务链条寻找AI场景，对比分析不同方案的成本、技术框架及适应性，方便企业选择最合适的落地方案。

落地步骤

本部分详细讲解大模型落地全流程，包括数据预处理（采集、标注、清洗）、大模型评测、无缝衔接企业应用、部署上线、效果评估与数据反馈、迭代优化。

还介绍了大模型安全合规方面的知识，包括大模型安全建设，算法备案必要性、流程及合规要点，内容版权问题等。

大模型原理

本部分详细讲解大模型的基础原理，包括大模型的定义、基础结构、参数训练方式等。重点说明Transformer架构相关的知识，还对扩散模型、多模态大模型、推理大模型进行了介绍。

▲Transformer架构的基础单元

接着介绍大模型应用原理，包括大模型微调原理、量化技术和AI Agent，这些内容有助于提升模型性能。

应用开发

本部分内容对读者极具参考价值。对于实战方法，介绍了提示工程（零样本 / 少样本 / 思维链提示），详细讲解了构建私有垂域大模型的方案步骤，还有AI Agent开发框架与部署。

▲AI Agent系统框架

书中提供了四个成功的行业应用案例，分别是B2C电商、CRM、智能音箱对话系统、Runway引领图像视频变革，为企业提供了可借鉴的实践经验。

▲基于大语言模型构建的任务型对话系统架构

未来展望 

本部分首先剖析大模型当前的发展阶段，对未来趋势进行预测，介绍具身智能。畅想新型企业组织架构，包括人机协作方式与企业组织架构。阐述通用人工智能AGI，最后展望人类社会终极形态。

▲人机协作的3个不同阶段

通过这六个部分的学习，读者可以透彻地了解AI大模型本身的能力，掌握实施方法与流程，平稳高效地将AI应用于企业业务，从而驱动业绩增长。

 如何学习AI大模型？

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。

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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。

👉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。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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