人工智能商业落地全景指南：从技术突破到万亿变现

人工智能商业落地全景指南：从技术突破到万亿变现

第一章 生成式AI革命：重新定义生产力（12000字）

1.1 多模态大模型实战

行业定制化训练方案：

# 医疗领域垂直模型微调
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/medllama-7b")
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    learning_rate=2e-5,
    fp16=True,
    logging_steps=100,
    optim="adamw_bnb_8bit",
    report_to="wandb",
    run_name="medllama-ft-2024"
)

# 注入专业语料
trainer = CustomTrainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=load_dataset("medical_corpus", split="train"),
    data_collator=MedicalDataCollator()
)
trainer.train()

模型选型决策矩阵：

维度	初创团队	中大型企业	科研机构
算力需求	单卡推理	分布式训练	超算集群
数据敏感度	公开数据集	混合数据湖	机密数据
部署场景	边缘设备	私有云	联邦学习
典型选择	Mistral-7B	GPT-4 Turbo	Falcon-180B

1.2 数字人工业化生产