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刘晖：从阿里/商汤/华为大模型看大模型的应用趋势

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 问题分析解决

课程编号 : 16853

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适用对象

-

课程介绍

一、课纲 

阿里巴巴通义大模型

  1. 全栈布局 AI技术体系，MaaS成为重要层级
  2. 推出通义千问语言模型
  3. 开发企业专属大模型，与多家企业开展合作 
  4. 商汤日日新大模型  
  5. SenseCore 大装置:为大模型提供充足的算力支持
  6. 大语言模型赋能专业知识、医疗、编程等领域
  7. 配套生成式AI应用，驱动垂直场景降本增效
  8. 大模型商业变现路径:MaaS模式+开放 API接口
  9. 华为盘古大模型
  10. 三层级布局大模型  
  11. 大模型聚焦AI for Industry，驱动行业智能升级
  12. 大模型推动 AI 开发从“作坊化”到“工业化”升
  13. 从大模型发展看应用层机
  14. 数据集/IP: 优质数据或成宝贵训练资源，有望反哺IP生产
  15. 视频/虚拟人:缩短制作周期，提升交互能力
  16. 游戏:赋能游戏素材生成，促进玩法创新

二、授课方式

理论讲授：通过讲解和演示，使学员掌握课程内容；

实践操作：提供实际操作和实践的机会，使学员能够亲自动手进行实践；

案例分析：通过案例分析，使学员了解课程内容的应用前景和实际效果；

互动讨论：鼓励学员提问、分享经验和见解，促进知识交流与碰撞。从阿里/商汤/华为大模型看大模型的应用趋势

一、课纲   1天

  1. 阿里巴巴通义大模型
  2. 全栈布局 AI技术体系，MaaS成为重要层级
  3. 推出通义千问语言模型
  4. 开发企业专属大模型，与多家企业开展合作 
  5. 商汤日日新大模型  
  6. SenseCore 大装置:为大模型提供充足的算力支持
  7. 大语言模型赋能专业知识、医疗、编程等领域
  8. 配套生成式AI应用，驱动垂直场景降本增效
  9. 大模型商业变现路径:MaaS模式+开放 API接口
  10. 华为盘古大模型
  11. 三层级布局大模型  
  12. 大模型聚焦AI for Industry，驱动行业智能升级
  13. 大模型推动 AI 开发从“作坊化”到“工业化”升
  14. 从大模型发展看应用层机
  15. 数据集/IP: 优质数据或成宝贵训练资源，有望反哺IP生产
  16. 视频/虚拟人:缩短制作周期，提升交互能力
  17. 游戏:赋能游戏素材生成，促进玩法创新

二、授课方式

理论讲授：通过讲解和演示，使学员掌握课程内容；

实践操作：提供实际操作和实践的机会，使学员能够亲自动手进行实践；

案例分析：通过案例分析，使学员了解课程内容的应用前景和实际效果；

互动讨论：鼓励学员提问、分享经验和见解，促进知识交流与碰撞。

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ChatGPT的主要特点有哪些？1.6ChatGPT的最大创新点是什么？1.7ChatGPT优化对话语言模型的优化目标是什么？1.8ChatGPT与普通聊天机器人的区别是什么？1.9 GPT-4的概念及关键技术1.9.1什么是GPT-4？GPT-4的核心要点诠释1.9.2什么是多模态生成模型？GPT-4如何实现跨模态融合？1.9.3 GPT-4的关键技术有哪些？1.9.4 GPT-4的预训练模型是什么？（预训练语言模型、预训练图像模型、预训练音频模型、预训练视频模型）1.9.5 GPT-4如何进行模型预训练？1.9.6 GPT-4如何根据图形、音频、视频等自动生成文本？1.9.7 GPT-4对于ChatGPT实现哪些方面能力的提升？1.9.8 GPT-4与GPT系列内容窗口对比1.9.9 GPT-4与ChatGPT的比较1.9.10 GPT-4技术与ChatGPT有哪些不同点？1.10ChatGPT/GPT-4存在的问题与不足是什么？1.11ChatGPT/GPT-4界面及网址1.12ChatGPT/GPT-4的基本功能与高级功能1.13 ChatGPT/GPT-4和AIGC的关系是什么？1.14 ChatGPT/GPT-4、AIGC和元宇宙的关系是什么？1.15 ChatGPT/GPT-4对推动元宇宙的商用落地与快速发展有何影响？1.16ChatGPT/GPT-4的产生、发展及影响1.16.1 ChatGPT/GPT-4的产生1.16.2 ChatGPT/GPT-4的发展历程（GTP-1,GTP-2,GTP-3, ChatGPT, GTP-4）1.16.3 ChatGPT/GPT-4的研究现状1.16.4 ChatGPT/GPT-4的产生与发展对人类社会将带来什么影响？1.16.5 ChatGPT/GPT-4对哪些职业和工作产生挑战和影响？1.17 ChatGPT/GPT-4对我们的启示有哪些？1.18如何从ChatGPT/GPT-4的技术方案中学习有价值的东西？1.19 如何运用基于人工智能的ChatGPT/GPT-4技术方案赋能行业智慧应用与商用落地和快速发展？模块二：架构篇-ChatGPT系统架构及工作流程  2. ChatGPT的系统架构及工作流程2.1 ChatGPT的总体技术路线是什么？2.1.1自然语言处理+搜索引擎集成架构2.1.2 GPT3.5+大型语言模型（LLM）+强化学习微调训练模型架构2.1.3 ChatGPT实现的关键要素有哪些？2.2 构建ChatGPT系统架构需要考虑哪些关键问题？2.2.1 ChatGPT技术架构的关键点是什么？2.2.2 ChatGPT预训练模型有哪些？2.2.3 ChatGPT预训练数据集有哪些？2.2.4 ChatGPT如何进行模型预训练？2.2.5 ChatGPT进行模型训练的步骤有哪些？2.3 ChatGPT的工作流程-理解ChatGPT架构的基础2.3.1 有监督微调（SFT）2.3.2 奖励模型（RM）训练2.3.3 PPO模型强化学习2.3.4 基于人类反馈的强化学习-RLHF2.3.5 例子：ChatGPT语言处理的工作流程语言处理数据流转流程：输入文本、语言识别、情感分析、信息抽取、命名实体识别、句子相似性处理、文本分类、全文搜索、文本生成、上下文管理、问题解答、输出文本2.4 GPT-4的系统架构及工作流程2.4.1 GPT-4实现的关键要素有哪些？2.4.2构建GPT-4系统架构需要考虑哪些关键问题？2.4.3 GPT-4的技术路线是什么？2.4.4 GPT-4的系统架构及组成2.4.5 GPT-4系统架构的关键点是什么？2.4.6 GPT-4的工作原理及工作流程2.4.7 GPT-4预训练模型有哪些？2.4.8 GPT-4预训练数据集有哪些？2.4.9 GPT-4如何进行模型预训练？2.4.10 GPT-4进行模型训练的步骤有哪些？2.4.11 GPT-4的工作流程2.5 ChatGPT/GPT-4的系统架构-Transformer架构2.51什么是Transformer？2.5.2 Transformer模型的作用2.5.3 Transformer总体架构及组成（1）输入部分，（2）输出部分，（3）编码器部分，（4）解码器部分2.5.4 Encoder-Decoder编码器-解码器框架2.5.5 输入部分的实现（1）文本嵌入层及作用，（2）位置编码器及作用2.5.6编码器部分的实现（1）掩码张量，（2）注意力机制，（3）多头注意力机制，（4）前馈全连接层，（5）规范化层，（6）子层连接结构，（7）编码器层，（8）编码器2.5.7解码器部分的实现（1） 解码器层，（2）解码器2.5.8 输出部分的实现（1）线性层，（2）softmax层2.5.9模型构建2.6案例分析：使用Transformer构建语言模型2.7 GPT3.5预训练模型架构2.8 大型语言模型（LLM）架构2.9 强化学习微调训练模型架构-RLHF架构2.10    ChatGPT/GPT-4应用系统架构及组成-端边网云（水平分割）2.10.1  ChatGPT/GPT-4应用终端（PC机、智能手机、PAD等）2.10.2 边缘计算（边缘算力）2.10.3 互联网/移动互联网2.10.4 云（超级计算机、超级算力）-云数据中心（Microsoft Azure、国资云（国家云）、天翼云、移动云、沃云、华为云、百度云、阿里云、腾讯云等）2.11 ChatGPT/GPT-4系统架构优化及应用推广模块三：技术篇-ChatGPT关键技术及原理详解  3.   ChatGPT关键技术及原理详解3.1 ChatGPT/GPT-4的关键技术体系3.2 ChatGPT/GPT-4的技术基础-AI：人工智能3.2.1机器学习- ML3.2.2深度学习3.2.3 神经网络3.2.4自然语言处理-NLP3.2.5 人工智能生成内容-AIGC3.3 ChatGPT/GPT-4的关键技术-Transformer技术3.3.1什么是Transformer？3.3.2 Encoder-Decoder技术3.3.3 Transformer分类模型3.3.4 Transformer算法-GTP3.5预训练模型3.3.5预训练模型-自然语言理解3.3.6预训练模型-长序列建模3.3.7预训练模型-模型优化3.3.8 Transformer算法流程3.3.9 问题:Transformer算法的改进及主要优点是什么？3.4 ChatGPT的关键技术-GPT：预训练生成模型3.5 ChatGPT的关键技术-LLM：大型语言模型3.6 ChatGPT的关键技术-RLHF:基于人类反馈的强化学习3.7 ChatGPT的关键技术-数据标注3.8 GPT-4的关键技术3.8.1多模态生成模型及关键技术3.8.2预训练语言模型及关键技术3.8.3预训练图像模型及关键技术3.8.4预训练音频模型及关键技术3.8.5预训练视频模型及关键技术3.8.6多模态融合关键技术模块四：AIGC篇-AIGC概念与关键能力及创作4.AIGC概念诠释与关键能力及创作工具4.1AIGC的概念及关键能力4.1.1 什么是AIGC？4.1.2 AIGC的类型4.1.3 AIGC的关键能力4.2 AIGC的关键技术4.2.1人工智能生成文本4.2.2人工智能生成图形、图像4.2.3人工智能生成音频4.2.4人工智能生成视频4.3 AIGC的体系架构及组成4.4 AIGC的应用场景4.5 AIGC创作工具介绍模块五：大模型-ChatGPT与AIGC通用大模型5.ChatGPT与AIGC通用大模型5.1通用大模型应用现状与发展5.2国外主要通用大模型分析5.2.1Transformer语言模型架构及功能5.2.2微软旗下OpenAI大模型架构及功能5.2.3谷歌大模型架构及功能5.2.4Meta大模型架构及功能5.2.5英伟达大模型架构及功能5.2.6其他公司或机构布局5.3我国主要通用大模型分析5.3.1国内大模型发展5.3.2华为盘古大模型架构及功能5.3.3科大讯飞星火大模型架构及功能5.3.4百度文心大模型架构及功能5.3.5腾讯混元大模型架构及功能5.3.6阿里通义大模型架构及功能5.3.7其他公司或机构布局模块六：应用篇-ChatGPT/AIGC应用场景案例6.   ChatGPT基本功能及使用体验6.1 ChatGPT的基本功能及特征6.2 ChatGPT的基本功能-语言处理功能及描述文本生成、文本补全、文本分类、文本校正、诗歌生成、内容创建、问答、翻译、摘要、改写、情感分析、聊天机器人等6.3 ChatGPT的高级功能-高端应用功能及描述编写和调试计算机程序、程序修改、模拟Linux系统、企业策划、方案设计、项目咨询、文学创作、撰写演讲提纲、撰写分析报告、金融分析、工业自动化、医学诊断、教育、供应链管理、销售和营销、法律应用、科学研究等。6.4 ChatGPT使用体验及效果评估7.   ChatGPT/AIGC应用场景案例7.1       ChatGPT/GPT-4/AIGC应用总体思路：运用ChatGPT/GPT-4/AIGC技术方案及思想赋能行业数智化转型及落地实施7.2 ChatGPT/GPT-4/AIGC应用场景及行业领域分析7.3案例： ChatGPT+机器人场景应用方案及布局7.3.1 ChatGPT生成式预训练模型升级各行业机器人7.3.2 ChatGPT+行业机器人赋能行业应用7.4 案例：ChatGPT聊天机器人+智慧家庭应用方案及布局7.4.1 ChatGPT聊天机器人精心陪伴老人7.4.2 ChatGPT聊天机器人陪伴儿童成长7.5案例：基于ChatGPT聊天机器人的智能客服应用7.6 案例：ChatGPT/GPT-4+工业场景应用方案及布局7.6.1 ChatGPT/GPT-4+生成式预训练模型+专家系统融合应用7.6.2 ChatGPT/GPT-4+生成式预训练模型优化专家系统7.6.3 ChatGPT/GPT-4预训练优化模型提高产品质检效率6.6.4 ChatGPT/GPT-4预训练优化模型提高设备预测性维护的能力7.6.5 ChatGPT/GPT-4预训练优化模型提高设备精准故障定位的能力7.7ChatGPT/GPT-4+农业场景应用方案及布局7.8 ChatGPT/GPT-4+医疗场景应用方案及布局7.9 ChatGPT/GPT-4+教育场景应用方案及布局7.10 ChatGPT/GPT-4+金融场景应用方案及布局7.11 ChatGPT/GPT-4+展览宣传场景应用方案及布局7.12 ChatGPT/GPT-4+新媒体场景应用方案及布局模块七：算力篇-ChatGPT算力需求及算力网络   8.   算力篇-ChatGPT算力需求及算力网络8.1  人工智能（AI）复杂算法的算力需求分析8.1.1 人工智能不同算法的算力需求分析8.1.2 ChatGPT/GPT-4算力需求分析8.1.3 ChatGPT/GPT-4算力需求举例8.2算力的概念及量纲8.3 算力的分类8.3.1基础算力（基于CPU芯片）8.3.2 智能算力（基于AI芯片，包括GPU/DPU/FPGA/ASIC芯片等）8.3.3 超算算力（超级计算机、计算集群）8.3.4 量子算力（量子计算机）8.4 算效的概念8.5 综合算力（算力+存力+运力）8.6算力应用场景8.7 算力部署策略-“东数西算”工程8.7.1“东数西算”的概念8.7.2 “东数西算”的应用场景8.7.3 “东数西算”的数据处理8.7.4 “东数西算”工程总体架构（8大枢纽中心、10大数据中心集群）8.7.5数据中心业务类型8.7.6数据中心集群建设规模8.7.7 “东数西算”工程建设方案：联接力+运力+算力+智力8.8算力部署方案-算力网络8.8.1 算力网络的定义及技术特点8.8.2 算力网络与现有通信网络的区别8.8.3 算力网络的工作原理及业务流程8.8.4 算力网络的标准架构与接口8.8.5 算力网络系统架构与组成8.8.6 算力网络的建设方案8.9 基于“东数西算”工程的ChatGPT/GPT-4部署策略-安全、高可靠运行等8.9.1 西部数据中心-ChatGPT/GPT-4大模型建模与训练8.9.1 东部数据中心-ChatGPT/GPT-4推理服务等8.10 基于“算力网络”的ChatGPT/GPT-4部署策略-海量数据处理、超级算力、高可靠、低时延、安全等模块八：产业篇-AIGC/GPT产业发展及商业模式  9. AIGC/GPT产业发展及投资分析9.1 AIGC/GPT产业生态构建与参与角色9.2  AIGC/GPT涉及的上下游产业链分析9.2.1 算力相关产业分析（AI芯片/GPU/DPU/FPGA/ASIC芯片等，服务器、数据中心、云计算、边缘计算等）9.2.2 算法服务相关产业分析9.2.3 算力网络相关产业分析9.2.4自然语言处理（NLP）相关产业分析9.2.5人工智能生成内容（AIGC）相关产业分析9.2.6数据标注相关产业分析9.2.7 AIGC/GPT下游应用场景相关产业分析（智能客服、搜索引擎、图像、文字、代码生成等）9.2.8 AIGC/GPT产业发展的切入点及路径分析9.2.9 AIGC/GPT对我国AI技术和产业发展的示范效应分析9.2.10 AIGC/GPT产业发展市场前景分析9.3 AIGC/GPT产业投资机会及方向分析9.4 我国AIGC/GPT相关上市公司核心竞争力及投资分析10. AIGC/GPT商业模式及商机挖掘10.1 AIGC/GPT商业模式架构-MaaS（模型即服务）10.1.1 什么是MaaS（模型即服务）？10.1.2 MaaS（模型即服务）架构10.1.3 MaaS（模型即服务）架构基座-大模型10.1.4 MaaS（模型即服务）整体产业架构10.1.5 MaaS（模型即服务）商业模式的核心：“模型→单点工具（如ChatGPT）→应用场景”的服务路径10.2 AIGC/GPT的商业模式10.2.1 订阅制收费模式-直接收费10.2.2 通过API接口提供技术服务-赋能收费（根据API的使用量和质量级别收取费用）（1）提供大模型服务-赋能行业应用（2）许可证销售服务10.3 案例：Hugging Face商业模式10.3.1 AutoTrain模式10.3.2 Interface API & Infinity模式10.3.3 Private Hub模式10.3.4 Expert Support模式10.3 AIGC/GPT的商机挖掘-赋能行业应用 
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一、课纲   1天1 CHATGPT 引发人工智能投资热潮1.1CHATGPT是什么?1.2 CHATGPT 技术和传统的AI有什么区别?1.3 CHATGPT 将给行业带来哪些机会?1) 语音识别与自然语言处理行业快速发展2) 激活产业链2 数据要素资源基础，满足大模型训练需求2.1 政策引导数据要素确权使用，扫清人工智能发展障碍2.2 大数据管理能力需求提升    2.3 数据标注，是AI模型的基础2.4 案例解析1) 星环科技:平台、数据库集一身的数据要素稀缺标的2) 海天瑞声:人工智能基础数据服务提供商，产品矩阵不断丰富3 CHATGPT带来的变革-大模型算法3.1 大模型时代的引言:DoUBLE DESCENT(双下降)现象3.2 首要关键技术:TRANSFORMER模型3.3 GPT快速迭代，从GPT1.0迅速步入3.5时代."       3.4国内外 AI大模型项目百舸争流.3.5案例解析1) 商汤科技2) 科大讯飞3) 云从科技4) 依图科技5) 旷视科技4算力与网络是大模型运行的必要条件4.1大模型发展，算力需求激增4.2 GPU/GPGPU/FPGA多路线支持算力4.3 高带宽网络是对人工智能算力的重要支撑4.4 量子计算有望成为AI算力突破的"神助攻"4.5 案例解析1) 海光信息:国产CPU与GPGPU重要参与者2) 复旦微电:FPGA受益算力增长3) 中际旭创:全球光模块龙头迎来800G时代4) 联特科技:欧美中低速WDM主流供应商，数通光模块“黑马5) 天孚通信:光通信精益制造代表，光引擎、激光雷达成长速度快6) 国质量子:量子计算机已实现原型机搭建7) 浪潮信息:国内领先AI服务器厂商5 从元宇宙到大制造，大模型应用领域不断丰富5.1“生成式 A1在互联网及元宇宙应用1)“生成式 AI”在智能客服领域的潜在应用     2)“生成式AI"在搜索引擎领域的潜在应用5.2 AI赋能制造业转型升级，智能制造浪潮兴起1) 智能装备产业百花齐放，工业机器人与高端数控机床空间广阔2) 智能工厂是实现智能制造的载体，协作机器人与智能仓储物流是工厂新星5.3 AI 赋能工业互联网，打造高效率设备管理和生产流程5.4 人工智能功力汽车智能化1) 智能驾驶:从驾驶辅助到自动驾驶2) 智能座舱:从出行工具到出行管家二、授课方式理论讲授：通过讲解和演示，使学员掌握课程内容；实践操作：提供实际操作和实践的机会，使学员能够亲自动手进行实践；案例分析：通过案例分析，使学员了解课程内容的应用前景和实际效果；互动讨论：鼓励学员提问、分享经验和见解，促进知识交流与碰撞。

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