2023大模型落地应用案例集-119页下载
随着生成式人工智能技术步入深化阶段，以 chatGPT 为代表的大语言模型潜力凸显在各个领域得到了广泛的认同和应用。2022 年全球 GenAl 市场整体收入为 400 亿美元预计 2027 年及 2032 年将分别达到 3990 亿美元和 1.3 万亿美元，2022~2032 年复合增长率高达 42%。而国内众多行业企业受到算力和数据等因素的制约，不能快速高效地使用最新的 AI 工具和成果。因此，建设一个高性能、稳定可靠的大模型开放平台，从而降低人工智能应用的门槛，提高开发效率和降低开发成本，促进人工智能领域的合作与交流，加快人工智能技术的创新与应用，成为了一个非常有意义的工作。
核心能力和技术创新点:
1860 亿参数规模的基础大模型:该平台配备了规模庞大的基础大型模型，拥有卓越的内容生成、智能推理、语义检索、情景感知和多语言转换等智能交互能力。这使得用户能够在各种应用场景中更灵活地应用大型语言模型。
丰富大模型类型: 平台提供 130 亿参数通用大模型、130 亿参数代码专用大模型130 亿参数 SOL 专用大模型以及 130 亿参数 10K 上下文专用大模型，以满足不同领域的需求，从通用应用到特定任务，都能得到支持。
大型语言模型服务接入: 平台支持大型语言模型服务的接入，为开发者提供了广泛的选择，使他们能够根据具体要求轻松定制模型。
微调与部署能力:平台提供方便快捷的大型语言模型微调和部署功能，让开发者能够快速生成多领域的定制模型，以满足特定应用的需求。
高效的应用开发能力:平台支持多项技术创新，包括提示词工程、敏感词检测、多格式文件输入增强以及文档集搜索增强，这些技术创新使应用开发更加高效。
多渠道支持: 平台支持 WebAPP 页面应用以及后台 API 调用管理，提供了多种应用渠道，以满足不同应用场景的需求，
资源动态调配: 基于分布式计算集群的资源动态调配，确保平台在不同负载下的高效性能，为用户提供卓越的体验。
高效模型训练:平台提供适用于不同场景的预训练模型，基于预训练模型的专业模型优化，极大地削减了模型开发周期和资源成本。
来源：中国信通院
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