隨著人工智能(AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大模型已成為推動各行各業(yè)變革的重要力量。為了幫助企業(yè)管理者和技術(shù)人員更好地理解和應(yīng)用這一前沿技術(shù)，本書精心編排了多個篇章，從基礎(chǔ)概念到實戰(zhàn)應(yīng)用，全面系統(tǒng)地介紹了AI大模型的相關(guān)知識。概念普及篇(第1-2章)簡要概述了人工智能與大模型的基本概念及其對社會經(jīng)濟產(chǎn)生的廣泛影響。企業(yè)落地準備篇(第3-4章)首先介紹企業(yè)大模型應(yīng)用落地的常見形式，評估AI能力邊界，解析大模型落地的必備要素，并梳理公司已有的業(yè)務(wù)鏈條，尋找AI落地場景。接著，進一步細化落地方案的選擇，通過對比分析不同方案的成本、技術(shù)框架及適應(yīng)性，為企業(yè)量身定制最合適的落地方案。企業(yè)落地步驟篇(第5章)聚焦于大模型具體落地步驟，包括數(shù)據(jù)預處理、選擇合適的大模型建設(shè)方案、大模型評測、大模型與企業(yè)應(yīng)用無縫銜接、部署上線、效果評估與數(shù)據(jù)反饋等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，此外，還介紹了大模型迭代、安全、算法備案和版權(quán)等相關(guān)內(nèi)容。大模型原理篇(第6-7章)首先深入剖析大模型基礎(chǔ)原理，涉及核心組件Transformer、擴散模型和多模態(tài)大語言模型等。接著，介紹大模型應(yīng)用原理，包括大模型微調(diào)原理、量化技術(shù)和AIAgent，旨在提升模型性能。應(yīng)用開發(fā)篇(第8-9章)通過豐富的實戰(zhàn)案例，生動展示了大模型在企業(yè)中的實際應(yīng)用效果，為企業(yè)提供了可借鑒的實踐經(jīng)驗。未來展望篇(第10章)預測了AI技術(shù)的發(fā)展趨勢，并深入分析了這些趨勢對社會經(jīng)濟產(chǎn)生的深遠影響，為企業(yè)決策者提供前瞻性的思考角度。