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（1）作者背景权威：本书由中国电信天翼智库大模型研究团队精心撰写，凝聚了团队在大模型领域的大量研究成果和实践经验。（2）阅读门槛较低：本书不要求读者具备任何AI技术基础，更不要求读者有任何大模型基础，人人都能读得懂，读完后都能系统认识大模型。（3）内容系统全面：围绕大模型的核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面展开。（4）既科普又专业：既从科普的视角对大模型的核心技术、基座模型、应用场景等做了全面的介绍，又从专业的商业视角对大模型的商业模式、商业实践、产业体系等做了全面的梳理。（5）看得懂读得完：本书语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，能让读者看得懂并坚持把书读完。
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| 內容簡介： |
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内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术进化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座模型的智能涌现和3大应用模式；（5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会；（6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案；（7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势；（8）大模型带来的风险及其治理思路；（9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
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| 關於作者： |
中国电信天翼智库大模型研究团队
天翼智库大模型研究团队成立于2023年初，由中国电信股份有限公司研究院战略发展研究所致力于人工智能技术产业研究的数十位专家组成，人才队伍实力雄厚，硕士研究生及以上学历占比为83%。该团队一年多来围绕大模型的技术演进、商业模式、产业格局等关键问题进行深入研究与探索，多份大模型技术及产业相关研究成果被国资委、工信部等国家部委采纳。多篇署名文章在新华社、光明网、《光明日报》、《经济日报》、《人民邮电报》等国家级权威媒体发布。
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| 目錄：
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目录
推荐序
前 言
第1章 全面认识AI：AI能否超越人类智慧
1.1 智慧的本质：创造 2
1.1.1 人类早期智慧源自模仿2
1.1.2 智慧的升级：改变与创造3
1.2 AI的4个发展阶段5
1.3 AI 1.0：规则驱动到数据驱动 9
1.3.1 规则驱动：如何帮助机器思考9
1.3.2 数据驱动：深度学习的崛起12
1.4 AI 2.0：决策式AI和生成式AI 14
1.4.1 决策式AI：从数据洞察到
行动决策14
1.4.2 生成式AI：从模仿游戏到价值创造18
1.5 AI 3.0：大模型引领的认知智能崛起 21
1.5.1 大模型：人类经验与充足算力21
1.5.2 大模型的演变与谱系24
1.6 AI 4.0：通用人工智能和硅基生命 30
1.6.1 让机器拥有意识还有多远30
1.6.2 硅基生命的争议与想象33
第2章 大模型技术：让人工智能走进现实
2.1 大模型核心技术：引领人工智能新时代 38
2.1.1 Transformer架构：融入注意力
机制的革命性模型38
2.1.2 模型微调：优化性能以应对
具体任务44
2.1.3 基于人类反馈的强化学习：
生成更符合人类偏好的结果51
2.1.4 模型压缩技术：缩小模型规模
和降低部署门槛55
2.1.5 安全与隐私保护技术：确保模
型可靠、有效运行58
2.2 大模型技术进化路线：迈向通用人工智能 62
2.2.1 新算法框架：带来新的人工智能
黄金时期62
2.2.2 多模态和跨模态：更好地理解现
实世界的多样化65
2.2.3 智能体：拥有自主解决问题的
能力69
2.2.4 具身智能：让大模型走进物理
世界71
2.2.5 生物智能：推动硅基和碳基生命
的融合73
第3章 大模型基础设施：成本高昂的“暴力美学”
3.1 算力基础设施 77
3.1.1 智算集群：为大模型提供算力77
3.1.2 智算中心：为智算集群提供场所85
3.1.3 大模型一体机：“大模型 算力”
融合交付新形态88
3.1.4 量子数据中心：后摩尔时代的算
力基础设施88
3.2 数据基础设施 90
3.2.1 数据采集：获取大模型所需原始
数据91
3.2.2 数据标注：对原始数据进行加工
处理92
3.2.3 数据合成：弥补真实数据的不足93
3.2.4 向量数据库构建：拓宽大模型的
知识边界94
第4章 基座模型：硅基智能的涌现与应用探索
4.1 基座模型的智能涌现 97
4.1.1 语言理解能力：类人表现引发对
人类理解能力本质的重新思考99
4.1.2 生成能力：源于对下一个信息
的预测102
4.1.3 逻辑推理：思维链技术助力逻
辑能力涌现107
4.1.4 记忆能力：本质是对海量知识
的压缩111
4.2 基座模型的三大应用模式 113
4.2.1 嵌入模式：大模型作为无思想
的工具帮助人类完成具体任务
环节114
4.2.2 副驾驶模式：大模型作为有思
想的工具与人类协作完成任务117
4.2.3 智能体模式：大模型作为有思
想的助手承担大部分工作121
4.3 基座模型加速消费互联网应用智能化 124
4.3.1 消费互联网应用交互方式将被
重塑124
4.3.2 引入大模型能力将会给消费互
联网应用带来三方面价值提升128
4.4 大模型将成为新的互联网入口 130
4.4.1 大模型将超越搜索引擎成为新
一代入口130
4.4.2 大模型将引发搜索引擎商业模
式变革133
4.4.3 大模型入口的产品形态和市场
格局将经历3个发展阶段135
4.4.4 强者恒强是大概率事件137
第5章 大模型行业应用：关键场景与商业化实践
5.1 我国大模型行业应用全景 141
5.1.1 行业大模型地图141
5.1.2 行业大模型技术和部署路线142
5.2 医疗大模型：最具应用价值的行业
大模型之一 145
5.2.1 医疗大模型产业图谱146
5.2.2 三大典型应用场景148
5.2.3 “AI 医疗”市场前景广阔154
5.2.4 医疗大模型多模态融合发展155
5.3 媒体大模型：推动媒体业智能化升级 157
5.3.1 媒体大模型产业图谱158
5.3.2 六大典型应用场景159
5.3.3 大模型重塑后的媒体业168
5.4 金融大模型：有望率先规模化落地 170
5.4.1 金融大模型产业图谱171
5.4.2 五大典型应用场景173
5.4.3 大模型重塑后的金融业183
5.5 政务大模型：紧密相关的新范式 186
5.5.1 政务大模型产业图谱 188
5.5.2 通过典型场景打造智能政务服务
新范式 191
5.5.3 政务大模型发展趋势 197
5.6 工业大模型：长期主义者的胜利 200
5.6.1 从工业小知识到工业大知识 201
5.6.2 工业大模型
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| 內容試閱：
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前言
为何写作本书
在人类智慧的璀璨星河中，人工智能（AI）技术犹如一颗冉冉升起的新星，照亮了科技的未知领域。以ChatGPT为代表的大模型，为通用人工智能的进步开辟了新路径，被誉为人工智能王冠上的明珠，它以独特的光辉引领着新一轮的技术革新浪潮。美国微软公司创始人比尔·盖茨表示，ChatGPT诞生的意义不亚于互联网的出现。
我们已迈入一个新的时代—大模型时代。要更好地拥抱这个时代，我们首先要深刻地认识这个时代。
大模型是一个新的物种，还将继续快速进化。大模型的训练策略、参数规模、训练数据和算力不断演进升级。如GPT-1的参数规模是1.17亿，GPT-4的参数规模已经超过1万亿；Gemini 1.5 Pro模型能够稳定地支持高达100万个Token的上下文。在技术推动下，大模型在内容理解、内容生成、逻辑推理、记忆等方面的智能水平突飞猛进地提高。如Sora可以根据文本提示创建最长60s的视频，可以深度理解与模拟真实物理世界；GPT-4在多项能力测试中达到了人类专家的水平，在处理复杂问题和提供创新解决方案方面展现出巨大的潜力。
在技术和政策驱动下，大模型产业快速发展壮大。国家大力支持通用人工智能和大模型的发展，各地纷纷出台相关政策，加快大模型产业发展。大模型企业、云厂商、互联网企业、电信运营商纷纷布局大模型赛道，截至2024年3月28日，在国家互联网信息办公室备案的大模型达到117个。大模型产业体系更加完整健壮，面向GPU、智算中心、数据集、基础大模型、大模型平台和大模型应用等主要环节的企业快速兴起，MaaS（模型即服务）模式成为主流，AI产业规模快速扩大。
大模型带来的颠覆式影响才刚刚开始。大模型的颠覆式影响主要来自它对人类智力的替代甚至超越。一方面，它会给社会治理、产业发展和人类生活带来革命性的变化。目前，大模型已经在金融、传媒、教育、软件等知识密集度高的行业得到应用，能够大幅提高工作效率，降低成本。未来，随着AI Agent的发展和普及，以大模型作为大脑的智能机器人、智能汽车将在很多方面减少人类干预。另一方面，它会给我们带来很大的不确定性甚至恐慌，给隐私保护、知识产权保护、伦理等带来严峻挑战。
越来越多的人、企业和政府部门正在了解或应用大模型。在当前阶段，一本内容全面、观点客观、分析深入的大模型书籍对于推动人类认知、技术创新和产业升级具有极其重要的价值。笔者期望通过这本书，激发更广泛的讨论和思考，以促进大模型技术朝着更有益于人类社会的方向发展。正如斯图尔特·罗素在《人工智能：现代方法（第4版）》一书中所阐述的，AI是一个覆盖广泛领域、持续进化的学科，它要求我们从多角度进行探索和理解。基于这样的理念，本书力图成为连接过去与未来、理论与实践、专家与公众的桥梁，为读者提供一种全新的理解和思考方式。
本书主要内容
本书共分为8章，全面介绍了大模型技术的发展历程、核心技术、行业应用、产业体系、治理问题以及未来展望。
第1章从AI的起源和发展讲起，探讨了AI的本质和演变过程。我们从人类早期智慧的模仿开始，逐步深入到AI 1.0的规则驱动和数据驱动，再到AI 2.0的决策式AI和生成式AI，直至AI 3.0大模型引领的认知智能崛起，以及AI 4.0通用人工智能和硅基生命的探讨。
第2章深入解析了大模型的核心技术，包括Transformer架构、模型微调、基于人类反馈的强化学习等，这些技术是大模型能够实现智能学习、性能优化、生成符合人类偏好结果的关键。
第3章讨论了大模型的基础设施建设，包括算力和数据基础设施。算力基础设施如智算集群、智算中心、大模型一体机以及量子数据中心，为大模型提供了强大的计算支持。数据基础设施则涵盖了数据采集、标注、合成以及向量数据库构建，为大模型提供了丰富的知识来源。
第4～6章分别从基座模型、行业应用、产业体系等角度，详细阐述了大模型技术在不同领域的应用实践和商业模式。
第7章聚焦于大模型的治理问题，探讨了风险管理、治理体系和发展趋势。
第8章对大模型时代的社会图景进行了展望，包括智能经济、社会治理、科技创新等方面。我们预见到AI将成为新质生产力的核心引擎，大幅提升社会治理能力，带来科研新范式，以及加快升级AI治理体系。
此外，虽然目前大模型技术及产业正迎来发展热潮，但未来仍然面临诸多问题，如对算力的巨大需求、数据隐私与安全性的严峻考验、模型输出的可靠性问题、技术可控性的难题，以及多模态能力的提升等。
本书旨在通过精心组织的内容，从技术、商业和产业层面为读者提供深入的分析框架和洞察视角，并提出切实可行的应对策略，以帮助读者全面理解大模型技术带来的挑战与机遇。在技术创新层面，从基础架构和算法原理出发，逐步深入到实际应用场景。在商业应用方面，通过行业案例分析和洞察，揭示大模型技术的商业潜力和对垂直行业的深远影响。在产业变革层面，探讨大模型技术如何推动产业转型、促进高质量发展，并预测其对未来社会、经济发展的影响。
本书特色
本书的亮点在于跨学科的视角，结合了技术、商业、产业、政策、治理多个方面，为读者提供了一个多维度的大模型技术全景。与同类书籍相比，本书的特色体现在以下3点。
一是实战与理论结合，提供丰富的案例研究和深度分析，帮助读者将理论知识应用于实践。
二是前瞻性视角，不仅总结现状，更提供对未来技术走向和市场趋势的预测。
三是易读性，采用通俗易懂的语言，使非专业读者也能够理解和掌握复杂的技术概念。
本书读者对象
本书适合以下几类读者阅读。
企业家和商业决策制定者：本书可以帮助他们获得对大模型技术商业化应用的洞见，帮助企业把握市场机遇，制定发展战略。
政策制定者和监管机构人员：本书可以帮助他们了解大模型技术的社会影响和治理问题，为制定相关政策和法规提供参考。
广大AI技术爱好者：本书可以帮助他们获得对AI技术尤其是大模型技术的全面认识，满足个人的学习和兴趣需求。
AI技术从业者和研究人员：本书可以帮助他们深入了解大模型技术的原理、应用和发展趋势，提升专业能力和研究深度。
勘误
在本书写作和出版过程中难免会有疏漏之处，读者可以通过电子邮件cuilp@chinatelecom.cn或公众号“天翼智库”进行反馈，笔者将及时更新勘误信息。
致谢
在本书写作过程中，得到了中国电信集团、中国电信研究院各级领导的关心与支持，许多同行、专家、学者以及出版社编辑也对本书的出版做出了贡献，在此，向他们表示最诚挚的感谢。
最后，期待得到广大读者的宝贵意见和建议，让我们一起深入学习与了解大模型技术，共同推动大模型技术的发展与应用，携手迎接美好的智能社会的到来。
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