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AI大模型各行业应用情况如何？
- 提问时间：2024/10/22
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融行业在数字化时代领航，开创了FinTech。今天，AI大模型与金融行业融合，在数字化所积累的海量数据资产基础上，金融行业具备在数智化时代继续领航的先发优势。1.金融1.1降本到增效:从办公辅助走向业务决策金融机构一直是率先将新兴的IT技术应用于业务场景的行业。目前，领先金融机构已经纷纷投入人工智能(AI)技术，尤其是大模型技术的研发和布局，使能业务运营、产品营销、风险控制和客户服务等业务领域，从而提升金融服务的智能化。根据IDC相关报告，90%的银行已经开始探索人工智能的应用，AI技术成为银行技术创新的主要方向。在智能营销场景，通过AI技术分析大量的用户数据，并基于客户需求和偏好提供个性化...
标签： 大模型 AI -
大模型安全展望分析
- 提问时间：2024/10/14
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]以下内容都是根据相关报告总结的，如果有兴趣了解更多相关的内容，请下载原报告阅读。1.大模型技术产业展望展望未来，大模型技术将从实现与人类社会无障碍交互向跃迁至深刻理解并有效改造数字世界和物理世界的阶段。当前，语言大模型已突破性掌握了人类语言的准确理解和连贯生成，实现了与人类间的无障碍交互。在可预计的未来，多模态大模型将整合图像、视频、音频等多元感知信息，实现其全面理解与精准生成，这标志着大模型对物理世界的认知达到新高度。更进一步，通过融合智能体和具身智能技术，大模型将具备操控软件工具及实体行动的能力，从而在人类塑造数字世界和物理世界的进程中扮演不可获取的角色。大模型产业正逐步从单一的大模型技术...
标签： 大模型 -
大模型在网络安全领域应用情况如何？
- 提问时间：2024/10/14
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]目前，大模型已在网络安全领域展现出了巨大应用潜力，有望显著提升网络安全整体防护水平和安全事件处置效率。1.风险识别(Identify)大模型在风险识别环节拥有显著应用潜力。本报告重点介绍大模型在智能威胁情报生成整合、自动化漏洞挖掘、自动化代码审计、智能网络攻击溯源等场景的商业化应用情况。1.1智能威胁情报生成整合威胁情报旨在为面临威胁挑战的资产所有者提供全面、精确、高度针对性的威胁知识与信息，以辅助资产所有者制定有效的安全保护决策。但是，目前高质量威胁情报生成整合领域缺乏能从各类威胁情报来源中准确抽取关键信息的自动化工具。大模型拥有信息提取能力、自然语言理解能力和情报生成能力，可以准确便捷的从...
标签： 大模型 网络安全 -
大模型自身安全框架介绍
- 提问时间：2024/10/14
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]大模型自身安全框架涵盖安全目标、安全属性、保护对象、安全措施四个层面，这四个层面基于自顶向下、层层递进的方式提出了构建大模型自身安全的整体解决方法。1.安全目标目前，欧盟、美国、中国等世界主要地区和国家以及微软、谷歌等科技企业均提出大模型伦理准则。本安全框架在充分借鉴国内外大模型伦理准则要求的基础上，在我国战略层面提出的“确保大模型安全、可靠、可控”总体目标基础上，基于大模型面临的安全风险和挑战，根据大模型应用的实际需要，提出以下四个方面安全目标。训练数据安全可信：训练数据是大模型的基石，大模型从训练数据中汲取知识的同时，也面临着数据泄露、数据偏见、数据投毒等诸多安全隐...
标签： 大模型 -
大模型技术演进、安全挑战及机遇分析
- 提问时间：2024/10/14
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]整体看，从小模型向大模型的演进经历了如下三个时期。1.大模型技术演进1.1探索期：预训练语言模型（2017年-2021年）2017年，谷歌提出了基于自注意力机制的深度神经网络结构——Transformer，奠定了此后大模型发展的算法架构基础。2018年，基于Transformer的GPT-1和BERT的成功应用，标志着预训练模型成为自然语言处理领域的主流。2020年，OpenAI推出了模型参数规模高达1750亿的GPT-3，因其在多类语言任务上的性能大幅提升获得了广泛关注和认可。这个阶段，预训练语言模型在多任务领域内生成语义连贯的类人文本方面展现出了极强潜力，全球为不断...
标签： 大模型 -
大模型数据及内容领域商业化应用情况如何？
- 提问时间：2024/10/14
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]下面从介绍大模型在数据分类分级、APP（SDK）违规处理个人信息检测等少量场景的商业化应用情况。1.大模型赋能数据安全自动化数据分类分级数据分类分级是一种必备的数据治理方法，旨在依据数据的性质、内容、来源、用途等属性将其归入相应的类别，同时根据数据的敏感性和安全风险级别进行分级。目前，该技术面临着难以准确识别非结构化数据、难以自学习分类分级规则等挑战。大模型通过自动化学习行业数据安全标准及已有分类分级的样例数据，或依据人工设置的规则提示，能够从海量非结构化数据源中准确识别并提取关键特征，实现数据的自动化分类分级。例如，大模型通过学习医疗数据，能自动化学习到应将患者病历归类为“健康信...
标签： 大模型 数据 -
工业大模型成长路径、服务架构、应用思路、场景及挑战分析
- 提问时间：2024/10/08
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]目前尚处于产品雏形期，探讨成长路径为时过早，但很大可能会借鉴工业互联网平台产品-项目-平台的成长路径。工业大模型市场还处于非常初期的阶段，大模型能力更新迭代快，还有非常多尚未可知的潜力，故工业+大模型的应用可能也有无限想象空间。工业大模型的成长路径可借鉴与参考工业互联网平台的，主要原因有2点：1）二者在客户定位、服务内容、服务目标等各方面的重合度比较高；2）当前阶段，工业大模型表现出来的能力，更像是在工业互联网平台的基础上，对数据信息价值的挖掘进一步深入和易用化，服务思路是一致的。但大模型的成长路径也具有极强的不确定性，因为：1）大模型能力具有进化性；2）工业大模型市场仍处于产品雏形期，很多能...
标签： 工业 大模型 -
大模型技术应用对企业招聘的影响有哪些？
- 提问时间：2024/09/26
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]编辑/翻译工作最易受大模型影响，研发岗位的招聘更快做出调整。我们沿用去年《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究》报告中测算“大语言模型影响指数”的方式1，输出一套职业大类的“大语言模型影响指数”，并观察其在以ChatGPT为代表的大语言模型出现前的2022年和出现后的2023年、2024年的变化。横向比较来看，2022年，编辑/翻译、客服/运营、销售/商务拓展、金融/保险服务、市场/品牌/公关的“大语言模型影响指数”位列前五，均高于0.73；软件/硬件研发、运维/测试、人事/行政/财务/法务、教育/培训/科研、视觉/交互...
标签： 大模型 -
中国金融大模型产业未来趋势分析
- 提问时间：2024/09/19
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融机构对于技术产品合规性、实践能力与稳定性的要求将指引供给端产业迭代方向；分工协作、强强结合或将成为未来产业发展的主流模式。1.市场趋势前瞻 金融行业属于政策导向型产业，在前沿技术产品的选择上对于产品的合规性、实践效果与表现稳定度方面均有较高要求，而对于金融大模型产品来说，作为其底层技术能力的生成式AI已被认为走到了技术发展曲线的膨胀阶段，如何将市场对于技术能力的期待转化为大模型的产品力将成为大模型产业发展面临的重要课题。结合金融行业应用的特殊性，未来金融大模型产业的发展将极大程度取决于需求端对于产品的认可程度，即金融机构对于大模型产品的使用意愿如何。考虑到金融机构对于新技术产品选...
标签： 大模型 金融 -
金融大模型结构特征与各阶段优势能力分析
- 提问时间：2024/09/19
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]由通用大模型基座、专用模型工具链、私域业务场景训练三部分组成的完整金融大模型产品构建体系。一、金融大模型结构特征分析1.基座支持：通用大模型国内通用大模型市场迎来“百模大战”时代，泛化能力的应用与专业能力的增强将成为通用大模型服务金融行业的两大主流方式随着深度学习与生成式大模型的融合应用，以卷积神经网络、对抗生成网络、ResNet为代表的深度学习模型能够在自然语言处理、计算机视觉处理等方面实现较大突破，后续随着Transformer结构的应用，以Transformer和注意力机制作为组件、参数在十亿级别以上的自监督学习模型营运而生。伴随着近年大模型技术在实践应用场景的发...
标签： 大模型 金融 -
大模型发展趋势展望分析
- 提问时间：2024/09/10
- 浏览量：146
- 提问者：匿名用户
[1个回答]探索大模型架构优化方案，带动技术应用双重涌现。当前，大模型的底层架构Transformer逐渐显现多种问题，业界正积极探索底层架构的替代方案，新的架构研究思路将带来技术方案的全新升级，形成新一代智能底座。在智能底座的支撑下，各行业积极融入新技术，促使原生应用得以快速涌现，衍生出自主型和辅助型两种原生应用类型，不断渗透到多种应用场景，带来更好的用户体验。1.底层架构迭代创新，全力突破模型发展瓶颈探索大模型底层架构优化方案将推动大模型技术长足发展。现有底层架构问题日益凸显，Transformer架构稳居核心地位的同时，在计算成本高、可扩展性低、可解释性不足等方面的局限性逐渐显现。新型底层架构正在萌...
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如何构建大模型管理体系？
- 提问时间：2024/09/10
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]梳理国内外模型治理要点，明晰运营管理体系价值。应用方建立健全大模型治理体系，既是满足外部要求，也符合内部发展需要。当前国内外均高度重视大模型治理，2023年6月，欧盟发布《人工智能法案》，提出对人工智能模型进行分级分类的治理思路。2023年7月，中央网信办等七部门联合颁发《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确了提供和使用生成式人工智能服务的总体要求，并对生成式人工智能服务提出了分类分级的监管要求，标志着我国迈出了加快人工智能算法模型立法的重要一步。企业级大模型治理体系建设备受关注，企业应通过建立完善的自我监管机制、强化企业社会责任、公开透明的责任报告、促进多方利益平衡等措施实现对大模型的有效...
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大模型应用情况如何？
- 提问时间：2024/09/10
- 浏览量：129
- 提问者：匿名用户
[1个回答]参照业务场景个性化需求，定制化调优专用大模型。为满足特定领域、行业和任务的需求，应用方应面向不同应用服务定制化开发专用大模型。基础大模型具备强大的通用性和泛化能力，但在特定领域、行业和任务中难以满足细致化和专业化的要求。应用方应深入研究语言、语音、视觉、多模态等特定领域的数据特性和知识体系，细致分析金融、政务、教育、工业、农业、交通、文旅等具体行业的应用场景和业务流程。基于生成、对话、代码、翻译、质检等具体任务的目标，选择合适的大模型并从基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信五个层面定制化开发面向不同应用服务的专用大模型。应用方应建立多维度大模型评价机制，形成建设应用评估有效闭环。大...
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大模型技术进展如何？
- 提问时间：2024/09/10
- 浏览量：112
- 提问者：匿名用户
[1个回答]剖析大模型关键落地路线，科学确立技术选型原则。大模型能力不断提升，应用场景不断丰富，然而在落地应用过程中仍然面临技术、数据、服务、安全等多方面的困难和挑战。因此，应用方在综合评估自身能力和需求后，应根据自身行业属性、业务场景、资源储备等情况选择适合自身战略规划的技术路线，设计科学合理和切实可用的大模型落地方案，为后续大模型的研发和测试夯实基础。应用方应通过完善的方案设计和系统的研发测试筑牢大模型技术底座。方案设计方面，完善的方案设计可以帮助应用方进一步明晰自身业务需求、优化资源配置、合理管控风险，应用方应综合考虑基础软硬件、数据集构建、模型选型等方案的设计，满足大模型训练和测试的要求。研发测试...
标签： 大模型 -
如何诊断大模型能力基础？
- 提问时间：2024/09/10
- 浏览量：126
- 提问者：匿名用户
[1个回答]评估大模型能力发展现状，深入挖掘业务转型需求。应用方应多维度进行能力诊断，科学客观制定诊断原则。诊断维度上，通过技术能力诊断，有助于应用方深入了解技术方面的现状和问题，明确是否具备足够的技术基础来开发和运维大模型。通过应用场景诊断，帮助应用方更好地把握应用趋势和用户需求，以在实际生产应用中取得更好的效果。通过能力诊断，助力应用方探索潜在的市场机遇和发展空间，明确战略定位和发展方向，建立健全发展机制。诊断原则上，根据应用方在基础设施、算法模型、业务场景、人才团队、战略规划、经费预算等方面的能力现状，分析基础资源的完备度、人才团队配比的平衡度、战略规划与大模型应用的契合度，综合研判应用方能力基础的...
标签： 大模型
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