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隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求增長(zhǎng)，AI在企業(yè)中的應(yīng)用也越來(lái)越多，AI開發(fā)門檻高、應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多樣、對(duì)場(chǎng)景標(biāo)注數(shù)據(jù)依賴等問(wèn)題成為AI規(guī)模化落地的挑戰(zhàn)，而預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)則為人工智能帶來(lái)了新的機(jī)遇與希望。大模型作為政府和企業(yè)推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手，在識(shí)別、理解、決策、生成等AI任務(wù)的泛化性、通用性、遷移性方面都表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)和巨大潛力。

大模型具有良好的通用性、泛化性，顯著降低人工智能應(yīng)用門檻。預(yù)訓(xùn)練大模型在海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練后具有良好的通用性和泛化性，用戶基于大模型通過(guò)零樣本、小樣本學(xué)習(xí)即可獲得領(lǐng)先的效果，同時(shí)“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等開發(fā)范式，讓研發(fā)過(guò)程更加標(biāo)準(zhǔn)化，顯著降低了人工智能應(yīng)用門檻，成為AI走向工程化應(yīng)用落地的重要手段。

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)為預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展保駕護(hù)航，兩者結(jié)合夯實(shí)了產(chǎn)業(yè)智能化基座。深度學(xué)習(xí)平臺(tái)是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心載體，為大模型的算法開發(fā)、訓(xùn)練、部署保駕護(hù)航。大模型加上深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，貫通了從硬件適配、模型訓(xùn)練、推理部署到場(chǎng)景應(yīng)用的AI全產(chǎn)業(yè)鏈，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)智能化基座，將加速產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)。

大模型在推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)中已表現(xiàn)出巨大潛力，企業(yè)應(yīng)該盡早關(guān)注。大模型目前的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用包括面向企業(yè)提供AI中臺(tái)基座、深度定制支持產(chǎn)品或生產(chǎn)的優(yōu)化與創(chuàng)新、開放模型服務(wù)等。大模型已經(jīng)在搜索、推薦、智能交互、AIGC、生產(chǎn)流程變革、產(chǎn)業(yè)提效等場(chǎng)景表現(xiàn)出巨大的潛力，企業(yè)應(yīng)該盡早關(guān)注，在業(yè)務(wù)中布局。

未來(lái)還需加強(qiáng)大模型與真實(shí)場(chǎng)景需求匹配，推動(dòng)大模型大規(guī)模落地。目前中國(guó)大模型廠商在模型布局方面較為完善，應(yīng)進(jìn)一步圍繞行業(yè)賦能的廣度和深度持續(xù)探索，不斷夯實(shí)基于大模型的產(chǎn)品建設(shè)，推動(dòng)大模型技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H大規(guī)模落地。