开启AI
智能化新纪元
ochatGlM
·智谱·Al
在人工智能的漫长征程中，大模型的出现无疑是一座闪耀的里程碑。2023年，在全球科技领域，大模型无疑成为了最炙手可热的话题，这股热潮由美国创业公司OpenAI率先掀起，中国科技公司紧随其后，纷纷投入到这场大模型的竞争中。如果说深度学习技术的突破让计算机拥有了“看”和“听”的能力，那么大模型则让计算机具备了“理解”和“创造”的潜能，重新定义公众对AI的认识，为各行各业的智能化转型开辟了一条新的道路。
开发“大一统”，让AI真正普惠与落地
在大模型出现之前，人工智能从未如ChatGPT这般普及，超过1亿用户主动体验的背后，是业务发展需求驱动AI应用场景探索与实践的重大转变。在过往企业对于AI的应用中，较高的开发门槛、应用场景的复杂性与多样性，以及对大量标注数据的依赖，构成了AI大规模部署的难题。而预训练大模型则具有良好的通用性、泛化性，可以显著降低人工智能应用门槛，用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果；同时，“预训练+精调”等开发范式，让研发过程更加标准化，显著降低了人工智能应用门槛，成为AI走向工程化应用落地的重要手段。
走向产业落地，助力组织加速发展新质生产力
统一数据、统一算法、统一模型，解决所有问题，这将是和过去任何一次AI风潮都完全不同的新时代，AI将变成社会的基础生产要素。大模型的「海平面」正在逐渐没过人类能力的「山头」，过去被认为只有人类才能完成的事情开始逐步被大模型的洪水所淹没。而大模型作为新质生产力的代表，正在推动传统产业的转型升级和新兴产业的快速发展，为社会经济的高质量发展注入新的动力。
“时间永远分岔，通向无数的未来”，无需短期高估技术的影响，也不要长期低估技术的魅力。在企业智能革命的舞台上，我们一次又一次被大模型的能力惊艳，也必将看到越来越多的新场景、新应用随之产生，真正拥抱“AINative的到来”。
引言
·智谱·Al
01
01引言01
02大模型在组织数智化中的应用03
05十大GLM客户成功案例22
06打造新一代认知智能大模型42
CONTENTS
五个方向判断是否大模型ready业务场景落地全生命周期服务
更适合中国市场的多样化部署模式
大模型部署常见问题
双维度看模型选择
Prompt调优准备
微调的判断与方案选择
04智谱AIGLM企业级解决方案20
03大模型的部署与落地18
07关于智谱AI44
目录
大模型应用场景概述
大模型行业应用分享GLM行业特色优势
GLM-4，新一代基座大模型
模型能力全面对齐世界先进水平
在组织数字化中的应用
从2023年初迄今，以AIGC为主角的跨年度大戏高潮迭起：从ChatGPT引爆人工智能通用化的话题，到大模型形成百舸争流的局面。如果说，各大厂商纷纷推出大模型产品并形成“百模大战”的局势，是大模型这场“战役”的上半场，那么这场“战役”的下半场将聚焦在大模型的垂直化应用以及价值转化发展。
大模型应用场景概述
I指令代码生成
自动生成代码，提高开发效率，减少人工编写代码的工作量。自动分析已有的代码并提供重构和优化的建议，减少人工编写测试代码的工作量。同时，大模型可根据用户提供的部署描述自动生成部署脚本，并监控应用程序的性能。
文本生成
文本生成指的是通过指令（Prompt）让大模型自动生成文字，包括电子邮件、短信、文章、新闻报道、社交媒体帖子等各种文本内容。相较传统以规则和模板的方式，大模型提供了完全不同的体验，这也是大模型最先跑通的商业模式。
信息检索
传统的信息检索系统只能以文字来匹配正文，并且只能以原文片段返回，或者对于垂直场景只能是结构性的卡片，而大模型则可以为你通读结果并根据你的查询生成针对性的回答，带来全新的搜索体验。
智能对话
对话系统是指机器和用户进行对话的系统，通常用于客服和助手类的场景，但原有客服都基于问答对或者规则来进行对话，难以达到真人的水平，而大模型则能在上下文理解和回答生成上带来全新的体验。
信息抽取