一、 什么是大模型？

大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的时候，也叫Foundation Model，基础模型。

大模型是一个简称。完整的叫法，应该是“人工智能预训练大模型”。预训练，是一项技术，我们后面再解释。

我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。

除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言大模型，被称为狭义的大模型。

从本质来说，大模型，是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。

之前给大家科普人工智能的时候，介绍过，神经网络是人工智能领域目前最基础的计算模型。它通过模拟大脑中神经元的连接方式，能够从输入数据中学习并生成有用的输出。

这是一个全连接神经网络（每层神经元与下一层的所有神经元都有连接），包括1个输入层，N个隐藏层，1个输出层。

大名鼎鼎的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及transformer架构，都属于神经网络模型。

目前，业界大部分的大模型，都采用了transformer架构。

刚才提到，大模型包含了超大规模参数。实际上，大模型的“大”，不仅是参数规模大，还包括：架构规模大、训练数据大、算力需求大。

以OpenAI公司的GPT-3为例。这个大模型的隐藏层一共有96层，每层的神经元数量达到2048个。

整个架构的规模就很大（我可画不出来），神经元节点数量很多。

大模型的参数数量和神经元节点数有一定的关系。简单来说，神经元节点数越多，参数也就越多。例如，GPT-3的参数数量，大约是1750亿。

大模型的训练数据，也是非常庞大的。

同样以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练。即便是清洗之后，也有570GB。具体来说，包括CC数据集（4千亿词）+WebText2（190亿词）+BookCorpus（670亿词）+维基百科（30亿词），绝对堪称海量。

最后是算力需求。

这个大家应该都听说过，训练大模型，需要大量的GPU算卡资源。而且，每次训练，都需要很长的时间。

根据公开的数据显示，训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天（PetaFLOP·Days）。如果采用512张英伟达的A100 GPU（单卡算力195 TFLOPS），大约需要1个月的时间。训练过程中，有时候还会出现中断，实际时间会更长。

总而言之，大模型就是一个虚拟的庞然大物，架构复杂、参数庞大、依赖海量数据，且非常烧钱。

相比之下，参数较少（百万级以下）、层数较浅的模型，是小模型。小模型具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景。

为了帮助初学者快速跟上大模型的趋势，今天给大家分享一份由字节内部培训的《大模型落地应用案例集》，它是一本详细解析大模型在各领域应用现状和发展趋势的书籍。该书通过收集和整理大量的实际应用案例，为我们提供了大模型在实际业务中应用的宝贵参考，它收录了52个优秀的大模型落地应用案例。这些案例覆盖了金融、医疗、教育、交通、制造等众多领域，充分展示了大模型技术在各个行业中的广泛应用前景。

总的来说无论是对于大模型技术的研究者，还是对于希望了解大模型技术在实际业务中
如何应用的业内人士，都具有很高的参考价值

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话不多说，直接来展示：

第一章、通用大模型

• 基于人工智能大模型技术的开放平台

• 可控可信的私域知识问答系统

• MiniMax 大模型医疗咨询解决方案

• 言犀基础大模型

• 国内首款可私有化部署的企业级数据分析智能体——TableAgent

• 九章云极知识管家打造企业专属大模型智能底座

• “Pixeling 千象”

• 书生筑梦视频生成大模型

• 书生浦语开源大模型

• 百川大模型在娱乐领域的应用

• AnimateDiff ：一项基于个性化文生图模型扩展后的视频生成框架

• 通义千问 2.0 在企业场景的应用

• 昆仑万维“天工”大模型

第二章、垂类大模型

• 梧桐·招聘 - 基于百度智能云千帆大模型平台的智能招聘系统
• 面向游戏行业的图像内容生成式大模型
• 中公网校：小鹿老师，为年轻人创造更多就业与成长机会
• 新华妙笔 AI
• 小布助手
• ChatDD 新一代对话式药物研发助手
• 大模型数据分析智能助理 DeepInsight Copilot
• 单晶炉自动化工艺识别多模态大模型
• 基于 NDAI 大模型的政务元宇宙平台
• 慧政大模型——面向政务服务垂直大模型
• 基于循道政务大模型的免申即享系统示范应用
• 东方财富自研金融大模型
• 基于大模型的信息结构化抽取方法
• 天津金城银行金融大模型示范应用
• 文修大模型助力中文校对提质增效
• 新型金融风险防范可信金融大模型
• 信阳市智慧工业平台
• 遥感大模型在农业信贷场景的应用
• 中国金茂人工智能大模型企业内部场景应用
• 中山大学附属医院智慧医院项目
• 阿斯利康：基于学术文献溯源的药品不良反应报告生成助手
• 基于知识图谱和大语言模型的制造业数字化转型平台
• 东方翼风大模型
• 智己汽车：用大模型打造智能时代出行变革者
• 基于山下话童大模型的贷后催收示范应用
• 海淀区一网统管接诉即办工程项目
• 风乌气象大模型
• 基于大模型的智能培训
• 面向围手术期的医专大模型研究及其落地应用
• 通过大语言模型与材料领域技术文件集合对原材料质保书进行智能审查
• 智能投顾助手——光子·善策

第三章、垂类大模型

• 支小助 - 大模型金融专家智能助理
• AGI 云上模型服务平台
• 蚂蚁集团大模型数据高质量供给平台
• 基于大模型的壹沓数字员工超自动化平台
• 云原生大模型知识库平台
• 众调科技：营销 AI 培训产品
• 信息安全大模型平台
• 全自研 AI 整合平台“HeyLisa”

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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