前言

这份《大模型落地路线图研究报告（2024年）》由中国信息通信研究院人工智能研究所编制，旨在为大模型技术的应用落地提供系统性的指导和参考。以下是对报告内容的解读和分析：

1. 大模型发展概述

• 技术能力提升：大模型在感知智能和认知智能方面的能力不断提升，多模态感知能力和认知能力显著增强。

• 应用场景拓展：大模型已在金融、工业、教育、医疗等多个行业实现应用，推动了行业的数字化转型。

• 技术选型与工程实践挑战：大模型的工程实践复杂，技术选型困难，需要系统化的落地路线图作为参考。

2. 诊断大模型能力基础

• 评估现状与需求：通过评估大模型的技术能力和业务转型需求，帮助应用方明确发展方向。

• 资源要素梳理：系统评估人工智能的基础资源，包括人才、资金、技术等。

• 软硬件资源需求：挖掘大模型建设所需的软硬件资源，为业务发展目标提供支持。

3. 筑牢大模型技术底座

• 技术选型原则：科学确立技术选型原则，设计大模型智能系统架构。

• 研发测试：系统研发大模型技术底座，全面开展功能性能测试，确保模型的稳定性和可靠性。

4. 革新大模型应用范式

• 定制化调优：根据业务场景的个性化需求，定制化调优专用大模型。

• 原生智能应用开发：开发大模型原生智能应用，实现大小模型协同赋能。

• 效能评估体系：构建全链路效能评估体系，形成诊建用评有效闭环。

5. 构建大模型管理体系

• 模型治理要点：梳理国内外模型治理要点，明晰运营管理体系价值。

• 实时监测：实时监测大模型运行过程，确保高效稳定提供服务。

• 管理体系建立：建立健全大模型管理体系，保障业务高效稳定开展。

6. 大模型发展趋势展望

• 架构优化：探索大模型架构优化方案，带动技术应用双重涌现。

• 行业数字化转型：紧抓行业数字化转型机遇，全方位打造新质生产力。

• 可信发展引导：加强引导大模型可信发展，对齐人类偏好及价值观。

结论

报告强调了大模型技术在推动行业数字化转型和智能化升级中的关键作用。通过系统化的落地路线图，可以帮助企业和机构更有效地利用大模型技术，实现业务创新和价值增长。同时，报告也指出了大模型在安全可信、价值观对齐等方面的挑战，需要行业共同努力，制定相应的技术标准和治理机制，以确保大模型技术的健康发展和广泛应用。

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