2025大模型应用落地白皮书:企业AI转型行动指南(附上PDF版)

在当今数字化时代,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着商业格局。而大模型技术,作为AI领域的一颗明珠,正在加速从实验室走向企业的实际应用。根据最新的《大模型应用落地白皮书:企业AI转型行动指南》,大模型不仅能够大幅提升企业生产力,还能为企业带来前所未有的商业价值。企业如何在这场技术浪潮中乘风破浪,实现AI转型?让我们一探究竟。

一、大模型技术:从探索到落地

大模型技术已经从概念探索走向实际应用。报告显示,64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30%,这表明企业对大模型技术的高度关注和积极投入。大模型通过大规模数据预训练,具备了高效处理复杂语言和多模态信息的能力,为企业提供了强大的认知和决策支持。例如,上汽乘用车通过引入大模型技术,显著提升了用户反馈处理效率,优化了服务体验。

二、企业落地大模型的速度加快

大模型的落地速度远超预期。报告显示,企业实现大模型部署的周期已缩短至平均6-18个月,尤其在数字化领先的企业中,这一过程更为迅速。这表明,大模型技术不仅成熟度高,而且在专业服务商的支持下,企业能够快速实现技术落地。例如,海尔消金通过与火山引擎合作,实现了信贷资产管理的提质增效。

三、大模型为企业带来多维价值

大模型不仅提升了企业的内部运营效率,还在用户体验、产品创新和市场拓展等方面发挥了重要作用。报告通过“AI大模型价值图谱”详细展示了大模型在提升工作效率、优化用户体验、推动业务创新和增强市场竞争力等方面的价值。例如,中手游利用大模型打造了AI NPC生态,提升了游戏体验。

四、选择合适的技术伙伴至关重要

报告强调,选择合适的大模型技术服务商是项目成功的关键。超过47%的企业认为与领先的大模型厂商合作能够加速项目落地。火山引擎作为国内领先的大模型技术服务商,凭借其豆包大模型和火山方舟大模型服务平台,为企业提供了全栈开发能力、丰富的模型及工具,以及行业经验模板,帮助企业快速实现AI转型。

五、大模型应用场景不断扩宽

大模型的应用场景正在不断扩宽。报告梳理了金融、互联网、零售、医药健康等多个行业中的应用场景,展示了大模型在智能客服、内容生成、数据分析等领域的广泛应用。例如,中国飞鹤通过与火山引擎合作,实现了全面的AI转型升级,提升了整体运营效率。

六、未来展望:大模型的无限可能

大模型技术的发展前景广阔。报告预测,未来大模型将在垂类模型、多模态交互和智能体开发等方面取得更大突破。企业将能够通过大模型技术实现更复杂的任务处理和更智能的业务流程优化。例如,智能座舱、智能客服、内容生成等领域将成为大模型技术的重要应用方向。

七、结语:企业AI转型的信赖之选

大模型技术的落地不仅为企业带来了效率的飞跃,还为企业创造了新的商业机遇。企业应积极拥抱大模型技术,选择合适的技术伙伴,加速AI转型,提升市场竞争力。火山引擎凭借其强大的技术实力和丰富的行业经验,将成为企业AI转型的信赖之选。

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。

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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 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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