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ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種)
包郵 ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種)
作者：梅磊、施海平、陳靖
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
220
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ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302648178
- 條形碼：9787302648178 ; 978-7-302-64817-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種) 本書(shū)特色
全方位剖析ChatGPT應(yīng)用場(chǎng)景，多角度挖掘大模型內(nèi)在價(jià)值 深度解讀大模型底層架構(gòu)，展現(xiàn)多模態(tài)模型發(fā)展趨勢(shì) 大模型產(chǎn)業(yè)格局初步形成，MaaS商業(yè)新生態(tài)加快落地 大模型深入滲透多個(gè)領(lǐng)域，企業(yè)加快布局以搶占先機(jī)
ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
ChatGPT作為人工智能領(lǐng)域的一大進(jìn)步，引起了熱議，其強(qiáng)大功能的背后離不開(kāi)大模型的支持。大模型指的是參數(shù)規(guī)模超過(guò)千萬(wàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。本書(shū)聚焦大模型，對(duì)大模型的技術(shù)場(chǎng)景和商業(yè)應(yīng)用展開(kāi)詳細(xì)敘述。本書(shū)主要從典型應(yīng)用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書(shū)對(duì)大模型的基礎(chǔ)概念、產(chǎn)業(yè)格局、帶來(lái)的新型商業(yè)模式進(jìn)行講解，展現(xiàn)了大模型的發(fā)展現(xiàn)狀和商業(yè)化潛力。其次，本書(shū)從數(shù)據(jù)服務(wù)、智能搜索、辦公工具、對(duì)話式AI、休閑娛樂(lè)、生產(chǎn)制造、智慧營(yíng)銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應(yīng)用場(chǎng)景，并闡述了大模型在這些領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、應(yīng)用潛力、企業(yè)探索實(shí)踐等。本書(shū)內(nèi)容豐富，理論與實(shí)踐案例結(jié)合，能夠?yàn)閷?duì)大模型感興趣的企業(yè)管理者、創(chuàng)業(yè)者、投資者等深入研究大模型提供指導(dǎo)。
ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種) 目錄
第1章 ChatGPT：通用人工智能的典范
1.1 追根溯源：ChatGPT是什么 2
1.1.1 ChatGPT：AI驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具 2
1.1.2 從GPT-1到GPT-4，ChatGPT的前世今生 3
1.2 通用能力：ChatGPT四大功能 5
1.2.1 內(nèi)容智能生成：基于海量數(shù)據(jù)生成多種內(nèi)容 5
1.2.2 智能搜索：ChatGPT顛覆傳統(tǒng)搜索方式 7
1.2.3 智能翻譯：支持多種語(yǔ)言批量翻譯 8
1.2.4 賦能智能機(jī)器人：提高服務(wù)質(zhì)量，提升智能性 9
1.3 GPT-4引領(lǐng)通用人工智能風(fēng)口 10
1.3.1 通用人工智能成為AI發(fā)展的下一階段 11
1.3.2 大模型：實(shí)現(xiàn)通用人工智能的*佳路徑 12
1.3.3 OpenAI公布通用人工智能規(guī)劃 13
第2章 大模型：ChatGPT的核心支撐
2.1 底層架構(gòu)+運(yùn)行機(jī)制 16
2.1.1 底層架構(gòu)：Transformer模型 16
2.1.2 運(yùn)行機(jī)制：大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+微調(diào) 18
2.2 發(fā)展歷程與發(fā)展趨勢(shì) 19
2.2.1 從單語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型到多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型 19
2.2.2 通用大模型和垂直大模型并行 20
2.2.3 ZMO.AI：聚焦?fàn)I銷領(lǐng)域的AI大模型 22
2.3 大模型三大要素 24
2.3.1 算力：支撐大模型訓(xùn)練與推理 24
2.3.2 算法：大模型解決問(wèn)題的主要機(jī)制 25
2.3.3 數(shù)據(jù)：大模型訓(xùn)練的養(yǎng)料 27
2.4 大模型帶來(lái)的三大改變 28
2.4.1 突破定制化小模型落地瓶頸 28
2.4.2 降低AI開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練成本 29
2.4.3 帶來(lái)更強(qiáng)大的智能能力 29
第3章 產(chǎn)業(yè)格局：大模型生態(tài)體系雛形已現(xiàn)
3.1 大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系的三層架構(gòu) 32
3.1.1 基礎(chǔ)層：數(shù)據(jù)+算力+計(jì)算平臺(tái)+
開(kāi)發(fā)平臺(tái) 32
3.1.2 模型層：多方參與，推進(jìn)大模型建設(shè) 34
3.1.3 應(yīng)用層：面向用戶生成多樣化應(yīng)用 36
3.2 玩家涌入大模型賽道，產(chǎn)業(yè)趨于繁榮 37
3.2.1 谷歌：引領(lǐng)潮流，推出大語(yǔ)言模型PaLM 2 37
3.2.2 百度：基礎(chǔ)大模型+任務(wù)大模型+行業(yè)大模型 38
3.2.3 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所：推出“紫東太初”
大模型 40
3.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)：大模型開(kāi)源成為風(fēng)潮 40
3.3.1 因何開(kāi)源：防止壟斷+數(shù)據(jù)保護(hù)+降低成本 40
3.3.2 多模態(tài)化：多模態(tài)開(kāi)源大模型成為趨勢(shì) 42
3.3.3 開(kāi)源社區(qū)涌現(xiàn)，成為開(kāi)源大模型聚集地 44
3.3.4 華為：以開(kāi)源AI框架賦能大模型 46
第4章 新型商業(yè)模式：MaaS重構(gòu)商業(yè)生態(tài)
4.1 MaaS模式拆解 50
4.1.1 概念解析：MaaS是什么 50
4.1.2 MaaS模式產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 51
4.2 MaaS模式在B端的商業(yè)化落地 52
4.2.1 聚焦高價(jià)值領(lǐng)域落地 52
4.2.2 開(kāi)放API，助力企業(yè)產(chǎn)品迭代 54
4.2.3 以平臺(tái)助力，提供一站式MaaS服務(wù) 55
4.3 MaaS模式在C端的商業(yè)化落地 57
4.3.1 MaaS模式在C端落地的三大路徑 57
4.3.2 智能硬件成為承載個(gè)性化大模型的主體 59
4.3.3 云從科技：面向C端發(fā)布“從容”大模型 60
4.4 MaaS模式成為大模型廠商的核心商業(yè)模式 61
4.4.1 訂閱制收費(fèi) 61
4.4.2 嵌入其他產(chǎn)品獲得引流收入 62
4.4.3 開(kāi)放API和定制開(kāi)發(fā)收費(fèi) 63
第5章 大模型+數(shù)據(jù)服務(wù)：引爆數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)
5.1 大模型趨勢(shì)下，數(shù)據(jù)資源需求增加 66
5.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)需求爆發(fā) 66
5.1.2 數(shù)據(jù)訓(xùn)練需求帶動(dòng)版權(quán)IP需求爆發(fā) 67
5.1.3 中文在線：成為多家大模型廠商的合作伙伴 67
5.2 合成數(shù)據(jù)：為大模型提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源 69
5.2.1 高效、低成本、高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 69
5.2.2 應(yīng)用場(chǎng)景：自動(dòng)駕駛+機(jī)器人+安防 70
5.2.3 多家科技巨頭布局合成數(shù)據(jù)業(yè)務(wù) 71
5.3 大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)迎來(lái)競(jìng)爭(zhēng)熱潮 72
5.3.1 海天瑞聲：開(kāi)放數(shù)據(jù)集+打造標(biāo)注平臺(tái) 72
5.3.2 拓爾思：以數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)探索大模型落地路徑 74
5.3.3 浪潮信息：積極推進(jìn)大模型研發(fā) 75
第6章 大模型+智能搜索：打造互動(dòng)溯源搜索方式
6.1 大模型怎樣變革搜索方式 80
6.1.1 搜索方式變革，智能互動(dòng)式搜索將出現(xiàn) 80
6.1.2 生成式搜索，提供豐富內(nèi)容 82
6.1.3 知乎發(fā)布大模型，探索智能搜索 83
6.2 搜索引擎融合大模型成為企業(yè)切入點(diǎn) 83
6.2.1 微軟：New Bing布局 84
6.2.2 谷歌：搜索引擎升級(jí)與大模型研發(fā) 85
6.2.3 百度：扛起生成式搜索的“大旗” 86
6.3 搜索引擎變革下的廣告和電商 88
6.3.1 搜索廣告更加個(gè)性化 88
6.3.2 電商跨模態(tài)搜索成為現(xiàn)實(shí) 89
6.3.3 亞馬遜：以大模型賦能電商搜索 90
第7章 大模型+辦公工具：解放辦公勞動(dòng)力
7.1 大模型優(yōu)化多場(chǎng)景辦公體驗(yàn) 96
7.1.1 郵箱場(chǎng)景變革：郵件智能分類、撰寫、回復(fù) 96
7.1.2 大模型賦能文檔內(nèi)容創(chuàng)作與PPT創(chuàng)作 98
7.1.3 大模型融入管理系統(tǒng)，提升管理效率 99
7.1.4 大模型賦能代碼生成，降低開(kāi)發(fā)門檻 100
7.2 OA成為大模型應(yīng)用切入點(diǎn) 101
7.2.1 OA是企業(yè)信息化核心系統(tǒng) 101
7.2.2 OA系統(tǒng)的五大功能引擎 102
7.2.3 大模型與OA系統(tǒng)融合成為趨勢(shì) 105
7.2.4 Microsoft 365 Copilot：大模型與辦公軟件
結(jié)合的探索 105
7.3 企業(yè)布局，搶占大模型辦公先機(jī) 107
7.3.1 科技巨頭以大模型入局辦公軟件領(lǐng)域 107
7.3.2 科技巨頭以大模型為辦公軟件企業(yè)賦能 109
7.3.3 印象筆記自主研發(fā)輕量化大模型 111
7.3.4 訊飛星火認(rèn)知大模型為辦公賦能 113
第8章 大模型+對(duì)話式AI：提升AI產(chǎn)品智能性
8.1 對(duì)話式AI的競(jìng)爭(zhēng)走向體系化 116
8.1.1 對(duì)話式AI的三大技術(shù)要點(diǎn) 116
8.1.2 提高對(duì)話式AI底層模型的構(gòu)建效率 118
8.1.3 大模型賦能對(duì)話式AI生成個(gè)性化內(nèi)容 119
8.1.4 大模型加持，對(duì)話式AI實(shí)現(xiàn)進(jìn)化 120
8.1.5 客服Robot：企業(yè)級(jí)機(jī)器人出現(xiàn) 121
8.2 文本機(jī)器人接入大模型 122
8.2.1 大模型豐富知識(shí)庫(kù)，提升AI理解能力 122
8.2.2 應(yīng)用場(chǎng)景：智能問(wèn)答+智能客服 123
8.3 語(yǔ)音機(jī)器人接入大模型 125
8.3.1 破解“命令式交互”瓶頸，升級(jí)互動(dòng)體驗(yàn) 125
8.3.2 應(yīng)用場(chǎng)景：智能音箱+語(yǔ)音助手 127
8.4 多模態(tài)機(jī)器人接入大模型 128
8.4.1 大模型驅(qū)動(dòng)多模態(tài)機(jī)器人發(fā)展 129
8.4.2 大模型與工業(yè)機(jī)器人結(jié)合雛形已現(xiàn) 130
8.5 虛擬數(shù)字人接入大模型 131
8.5.1 大模型重新定義虛擬數(shù)字人 131
8.5.2 大模型助力，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化虛擬數(shù)字人打造 132
8.5.3 元境科技：多模態(tài)虛擬數(shù)字人亮相 133
第9章 大模型+休閑娛樂(lè)：升級(jí)用戶娛樂(lè)體驗(yàn)
9.1 大模型下，游戲行業(yè)迎來(lái)多重變革 136
9.1.1 大模型解放游戲行業(yè)生產(chǎn)力 136
9.1.2 大模型支撐下的游戲引擎迎來(lái)發(fā)展 138
9.1.3 英偉達(dá)：為游戲開(kāi)發(fā)者打造定制化AI模型 140
9.2 大模型給影視行業(yè)帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇 141
9.2.1 3D模型助力影視內(nèi)容生產(chǎn) 142
9.2.2 百度首發(fā)大模型“電影頻道-百度·文心” 142
9.3 大模型賦能音視頻制作 144
9.3.1 大模型釋放AI音樂(lè)生產(chǎn)力 144
9.3.2 大模型實(shí)現(xiàn)文本轉(zhuǎn)視頻和數(shù)字人視頻生成 145
9.3.3 騰訊音樂(lè)：加強(qiáng)大模型在音樂(lè)領(lǐng)域的探索 147
9.3.4 通義聽(tīng)悟：帶來(lái)全新音頻、視頻體驗(yàn) 149
第10章 大模型+生產(chǎn)制造：工業(yè)領(lǐng)域智能化程度加深
10.1 通用大模型與工業(yè)大模型 152
10.1.1 通用大模型走向工業(yè)大模型 152
10.1.2 工業(yè)大模型破解工業(yè)生產(chǎn)多種發(fā)展瓶頸 153
10.1.3 工業(yè)大模型底座：為制造企業(yè)賦能 155
10.2 大模型融入生產(chǎn)制造流程 156
10.2.1 工業(yè)3D生成：生成工業(yè)模型，
賦能工業(yè)設(shè)計(jì) 156
10.2.2 融入生產(chǎn)系統(tǒng)：貫穿計(jì)劃、制造全流程 158
10.2.3 工業(yè)機(jī)器人進(jìn)一步發(fā)展 159
10.2.4 盤古大模型：開(kāi)啟智能生產(chǎn)新范式 160
10.3 “大模型+自動(dòng)駕駛”激活汽車制造業(yè) 161
10.3.1 自動(dòng)駕駛算法：多個(gè)模塊的集合體 161
10.3.2 大模型賦能自動(dòng)駕駛各環(huán)節(jié) 163
10.3.3 科技巨頭構(gòu)建自動(dòng)駕駛通用系統(tǒng) 164
10.3.4 汽車制造企業(yè)自研大模型，積極入局 166
10.3.5 魔方Rubik大模型：汽車智能制造新探索 167
第11章 大模型+智慧營(yíng)銷：助推營(yíng)銷方式變革
11.1 多場(chǎng)景落地，大模型提升營(yíng)銷效果 170
11.1.1 打造智能客服，提供個(gè)性化客戶服務(wù) 170
11.1.2 構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)，提升產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率 172
11.1.3 助力智能質(zhì)檢，提升企業(yè)營(yíng)銷效果 173
11.1.4 助力智能投顧，給出專業(yè)化建議 174
11.1.5 京東大模型：助力企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷 175
11.2 大模型實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷內(nèi)容人機(jī)共創(chuàng) 176
11.2.1 創(chuàng)意生成：生成定制化營(yíng)銷創(chuàng)意 176
11.2.2 內(nèi)容生成：生成多元化營(yíng)銷內(nèi)容 177
11.2.3 超級(jí)員工：大模型能力加持，構(gòu)建數(shù)字員工 178
11.2.4 三人行攜手科大訊飛，打造營(yíng)銷大模型 180
11.3 大模型重構(gòu)營(yíng)銷業(yè)務(wù) 181
11.3.1 多方面重構(gòu)，營(yíng)銷業(yè)務(wù)升級(jí) 181
11.3.2 智能電商成為電商發(fā)展新方向 183
11.3.3 大模型時(shí)代，金融服務(wù)營(yíng)銷模式創(chuàng)新 184
11.3.4 中關(guān)村科金：探索大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用 187
展開(kāi)全部
ChatGPT大模型:技術(shù)場(chǎng)景與商業(yè)應(yīng)用(新時(shí)代·科技新物種) 作者簡(jiǎn)介
梅磊，同濟(jì)大學(xué)碩士，美國(guó)貝翰文大學(xué)管理學(xué)博士。百度(中國(guó))有限公司AI行業(yè)專家，負(fù)責(zé)生成式大模型等人工智能產(chǎn)品落地。曾擔(dān)任人工智能“四小龍”之一云從科技產(chǎn)品負(fù)責(zé)人兼金融事業(yè)部總經(jīng)理，負(fù)責(zé)公司人工智能產(chǎn)品的規(guī)劃和管理，對(duì)人工智能產(chǎn)品和金融行業(yè)的應(yīng)用結(jié)合有多年的深度思考和實(shí)踐經(jīng)歷。此前就職于聯(lián)想集團(tuán)和中國(guó)銀聯(lián)股份有限公司，擔(dān)任公司大型項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，牽頭從0到1產(chǎn)品的規(guī)劃和實(shí)施，服務(wù)用戶量達(dá)到數(shù)億級(jí)別，具備豐富的IT軟硬一體化經(jīng)驗(yàn)。 施海平，畢業(yè)于上海交通大學(xué)軟件工程專業(yè)，就職于銀聯(lián)數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司，中國(guó)銀行卡以及互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品資深專家。深耕于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融結(jié)合的發(fā)展趨勢(shì)以及場(chǎng)景生態(tài)建設(shè)的研究，在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)零售信貸行業(yè)進(jìn)行深度實(shí)踐并擁有成功案例。擅長(zhǎng)基于人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)型產(chǎn)品與服務(wù)。 陳靖，碩士畢業(yè)于北京大學(xué)及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)。現(xiàn)任小紅書(shū)音視頻架構(gòu)負(fù)責(zé)人，從0到1開(kāi)發(fā)了小紅書(shū)的音視頻算法并組建了工程團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)視頻編解碼、圖像增強(qiáng)、轉(zhuǎn)碼和消費(fèi)策略、播放器、直播底層技術(shù)的研發(fā)。曾任51Talk首席音視頻科學(xué)家、Google Chrome Media高級(jí)工程師。在51Talk期間，組建了音視頻技術(shù)團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)直播和RTC技術(shù)、視頻和語(yǔ)音增強(qiáng)、IM和教學(xué)APP的研發(fā)。在Google期間，參與了VP9/AV1以及WebRTC的研發(fā)。
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