一本书读懂大模型：技术创新、商业应用与产业变革
内容简介
内容简介 这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！ 无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。 通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识： （1）AI的本质和AI发展的4个阶段； （2）大模型的核心技术和大模型的技术进化路线； （3）大模型的算力基础设施和数据基础设施； （4）基座模型的智能涌现和3大应用模式； （5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会； （6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案； （7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势； （8）大模型带来的风险及其治理思路； （9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。 希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
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作者简介
天翼智库大模型研究团队成立于2023年初，由中国电信股份有限公司研究院战略发展研究所致力于人工智能技术产业研究的数十位专家组成，人才队伍实力雄厚，硕士研究生及以上学历占比为83%。该团队一年多来围绕大模型的技术演进、商业模式、产业格局等关键问题进行深入研究与探索，多份大模型技术及产业相关研究成果被国资委、工信部等国家部委采纳。多篇署名文章在新华社、光明网、光明日报、经济日报、人民邮电报等国家级权威媒体发布。
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目录
前言
第1章 全面认识AI：AI能否超越人类智慧 1
1.1智慧的本质：创造 1
1.1.1 人类早期智慧源自模仿 1
1.1.1 智慧的升级：改变与创造 2
1.2 AI 1.0：规则驱动到数据驱动 3
1.2.1规则驱动：如何帮助机器思考？ 3
1.2.2数据驱动：智能学习的崛起 5
1.3 AI 2.0：决策式VS生成式 6
1.3.1 决策式AI：数据洞察到行动决策 6
1.3.2生成式AI：“模仿游戏”到价值创造 9
1.4 AI 3.0：大模型引领认知智能崛起 11
1.4.1 大模型：人类经验与充足算力 11
1.4.2 大模型的演变与谱系 13
1.4.3 认知智能的崛起 16
1.5 AI 4.0：通用人工智能和硅基生命 18
1.5.1 让机器拥有意识还有多远？ 18
1.5.2 硅基生命的争议与想象 21
第2章 大模型技术：让人工智能走进现实 25
2.1 大模型核心技术：引领人工智能新时代 25
2.1.1 Transformer架构：融入注意力机制的革命性模型 25
2.1.2 模型微调：优化性能以应对具体任务 29
2.1.3 人类反馈强化学习：生成更符合人类偏好的结果 33
2.1.4 模型压缩技术：降低模型大小和部署门槛 36
2.1.5 安全与隐私保护技术：确保模型可靠、有效运行 38
2.2大模型技术进化路线：迈向通用人工智能 40
2.2.1 新算法框架：带来人工智能新的黄金时期 40
2.2.2 多模态和跨模态：更好理解现实世界的多样化 42
2.2.3 AI智能体：拥有自主解决问题的能力 45
2.2.4 具身智能：让大模型走进物理世界 46
2.2.5 生物智能：推动硅基和碳基生命相融合 48
第3章 大模型基础设施：成本高昂的“暴力美学” 52
3.1 算力基础设施 52
3.1.1 智算集群：为大模型提供算力 52
3.1.2 智算中心：为智算集群提供场所 58
3.1.3 大模型一体机：“大模型+算力”融合交付新形态 59
3.1.4 量子数据中心：后摩尔时代的算力基础设施 60
3.2 数据基础设施 61
3.2.1 数据采集：获取大模型所需原始数据 61
3.2.2 数据标注：对原始数据进行加工处理 62
3.2.3 合成数据：弥补真实数据的不足 63
3.2.4 向量数据库：拓宽大模型知识边界 63
《科幻文学中的可持续未来》，刘慈欣 64
《AI芯片：前沿技术与创新未来》，张臣雄 64
第4章 基座模型：硅基智能的涌现与应用探索 65
4.1基座模型的智能涌现 65
4.1.1 语言理解能力：类人表现引发对人类理解能力本质的重新思考 66
4.1.2 生成能力：源于对下一个信息的预测，助力人类发散性思维 68
4.1.3 逻辑推理：思维链技术助力逻辑能力涌现，但仍有许多问题未解决 72
4.1.4 记忆能力：本质是对海量知识的压缩 74
4.2基座模型的三大应用模式 76
4.2.1 嵌入模式：大模型作为“无思想”的工具帮助人类完成具体任务环节 77
4.2.2 副驾驶模式：大模型作为有思想的工具与人类协作完成任务 79
4.2.3 智能体模式：大模型作为有思想的助手承担大部分工作任务 81
4.3基座模型加速消费互联网应用智能化 83
4.3.1 消费互联网应用交互方式将被重塑 83
4.3.2 大模型能力引入将会为消费互联网应用带来三方面价值提升 85
4.4大模型将成为新的互联网流量入口 86
4.4.1超越搜索引擎，大模型将成为新一代入口 86
4.4.2 大模型将引发搜索引擎商业模式变革 88
4.4.3大模型入口的产品形态和市场格局将经历三个发展阶段 90
4.4.4 看向终局，强者恒强是大概率事件 91
第5章 大模型行业应用：关键场景与商业化实践 95
5.1我国大模型行业应用全景 95
5.1.1 行业大模型地图（分行业、分地域分布情况） 95
5.1.2 行业大模型技术、部署路线 97
5.2医疗大模型：最具应用价值的行业大模型 99
5.2.1 医疗大模型产业图谱 99
5.2.2 三大典型应用场景 102
5.2.3 Al+医疗市场前景广阔，一级市场活跃 106
5.2.4 医疗大模型协同融合发展 107
5.3媒体大模型：推动媒体行业智能化升级 108
图5-6 当前媒体行业痛点、需求及大模型能力 109
5.3.1 媒体大模型产业图谱 109
5.3.2六大典型应用场景 112
5.3.3大模型重塑后的媒体行业 117
5.4 金融大模型：有望率先规模化落地 118
5.4.1金融大模型产业图谱 119
5.4.2五大典型应用场景 122
5.4.3大模型重塑后的金融业 127
5.5 政务大模型：紧密相关的新范式 129
5.5.1 政务大模型产业图谱 130
5.5.2 通过典型场景打造智能政务服务新范式 133
5.5.3 展望政务大模型发展趋势 136
5.6工业大模型：长期主义者的胜利 139
5.6.1 从工业小知识到工业大知识 139
5.6.2 工业大模型产业图谱 141
5.6.3 市场红利的三波次释放 144
5.6.4 大模型将和小模型长期共存 148
第6章 大模型产业：全新的产业体系和商业化之旅 150
6.1 快速形成中的大模型产业图谱 150
6.1.2 基础层：算力设施引领新一轮硬件建设 152
6.1.3 大模型层：产业链核心位置，竞争最为激烈 153
6.1.4 应用层：大模型价值的具体体现 154
6.2 大模型商业模式：大模型盈利，任重道远 155
6.2.1 商业模式一：以大模型为原生能力，打造爆款付费应用 157
6.2.2 商业模式二：大模型重构现有应用，提升附加价值 157
6.2.3 商业模式三：打造大模型平台，提供大模型库及通用能力 158
6.3国内大模型产业的趋势 160
6.3.1 百模大战迎来下半场，由“显能力”转向“创价值” 160
6.3.2 产业营收将向应用层与基础设施层倾斜，模型层竞争加剧 161
6.3.3 计算基础设施的增量或将催发新云诞生 162
6.3.4 开源与闭源大模型将持续竞合，或出现分阶段领先局面 162
第7章 大模型治理：“潘多拉魔盒”守护者 164
7.1大模型发展将带来四类风险 164
7.1.1数据、内容与网络攻击风险 164
7.1.2大模型时代下的知识产权问题 167
7.1.3大模型时代的人工智能伦理问题 169
7.1.4大模型对社会公平普惠带来冲击 170
7.2大模型治理体系突飞猛进 171
7.2.1国外大模型监管与治理的重点举措 171
7.2.2我国出台相关标准与法规对大模型开展监管与治理 173
7.3大模型治理的未来发展趋势 174
7.3.1治理主体：激励多元协同治理成为全球共识 175
7.3.2治理方式：敏捷治理成为主流的治理导向 176
7.3.3治理工具：大模型评测工具和平台是治理的关键一环 177
7.3.4治理机制：软硬兼施推进大模型监管与治理工作 178
第8章 大模型时代展望：智慧社会新图景 180
8.1 人工智能成为新质生产力核心引擎，推动智能经济蓬勃发展 180
8.2 人工智能将大幅提升社会治理能力，人们生活更加美好 184
8.3 大模型带来科研新范式，科技创新换挡提速 186
8.4 AI治理体系将加快升级，AI风险得到有效控制 188
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读书文摘
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