隨著人工智能(AI)技術的迅猛發(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)管理者和技術人員更好地理解和應用這一前沿技術，本書精心編排了多個篇章，從基礎概念到實戰(zhàn)應用，全面系統(tǒng)地介紹了AI大模型的相關知識。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濟產生的廣泛影響。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、技術框架及適應性，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，包括數據預處理、選擇合適的大模型建設方案、大模型評測、大模型與企業(yè)應用無縫銜接、部署上線、效果評估與數據反饋等關鍵環(huán)節(jié)，此外，還介紹了大模型迭代、安全、算法備案和版權等相關內容。大模型原理篇(第6-7章)首先深入剖析大模型基礎原理，涉及核心組件Transformer、擴散模型和多模態(tài)大語言模型等。接著，介紹大模型應用原理，包括大模型微調原理、量化技術和AIAgent，旨在提升模型性能。應用開發(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)中的實際應用效果，為企業(yè)提供了可借鑒的實踐經驗。未來展望篇(第10章)預測了AI技術的發(fā)展趨勢，并深入分析了這些趨勢對社會經濟產生的深遠影響，為企業(yè)決策者提供前瞻性的思考角度。