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做网站成都哪家公司最好,做网站渠道,宁波 seo整体优化,网站自动秒收录工具落地应用行业赋能#xff0c;大语言模型已经成为组织数字化转型利器 从大语言模型说起#xff0c;LLM将会成为组织数字化转型的高效催化剂 从LLM特性与数字化转型本质#xff0c;看大语言模型对数字化转型的影响 大语言模型与数字化转型有啥关系#xff1f;对组织数字化…落地应用行业赋能大语言模型已经成为组织数字化转型利器从大语言模型说起LLM将会成为组织数字化转型的高效催化剂从LLM特性与数字化转型本质看大语言模型对数字化转型的影响大语言模型与数字化转型有啥关系对组织数字化经营有哪些影响一文看懂一文看懂终于有人把大语言模型和数字化转型的关系说明白了在AIGC这个赛道近期一众大佬纷纷现身说法。软银终于按捺不住寂寞CEO孙正义称其每天都会使用ChatGPT是生成式AI的“忠实用户”。相关报道认为生成式AI正在让软银旗下迷惘的Arm变得明朗。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示大模型只是起点未来应用落地的产业变革是更大的图景。AI对世界的改变一定是通过与产业融合实现的。未来的企业也将向智能原生进化。无独有偶百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏也认为新的国际竞争战略关键点不是有多少个大模型而大模型上有多少原生AI应用以及这些应用在多大程度上提升生产效率。以大模型为关键驱动的数字经济与实体经济深度融合将做强做优做大实体经济。几位大佬的观点都将大语言模型的价值归结到了它与各个行业的融合应用及落地实践。在LLM的行业应用价值上汤道生认为企业过去的研发、生产、销售、服务等环节中有很多依赖人来判断、协调与沟通的地方今天都值得去看看哪些环节可以叠加AI的生产力来提质、降本与增效。李彦宏认为在汽车制造、能源、交通等多个行业大模型可以深入核心业务场景在智能客服、供应链、系统调度等版块创新促进行业的数字化转型和智能化提升。LLM在各领域、行业、组织、企业、业务场景的落地能够带来什么自然是能够助力企业更好的实现经营与管理的数字化赋能其更好的实现降本增效获得更多收益进而壮大企业规模。而这个过程正是大家常说的数字化转型。在当今的AIoT时代数字化转型已是组织发展的必然。数字化转型不仅涉及到技术的更新和应用还涉及到组织的文化、战略、流程和人才的变革。近些年来随着AI技术的不断发展与成熟应用AI正在随着云计算等基础设施和标配解决方案的形式走入更多组织并已融入到了组织运营的血液之中。尤其是近几年发展起来的LLM如GPT-3/4、BERT以及国内的文心一言等诸多大语言模型能够理解、分析、生成各种类型和风格的文本为各行各业提供强大的数字化转型工具与解决方案。那么LLM与数字化转型有什么关系对组织的数字化转型有哪些影响如何用LLM增强组织的数字化转型有哪些的实际案例可以参考本文王吉伟频道就跟大家聊聊这些。从大语言模型说起大语言模型Large Language ModelLLM是指使用大量文本数据训练的深度学习模型可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。它可以处理多种自然语言任务如文本分类、问答、对话等是通向人工智能的一条重要途径。从参数量而言大型语言模型是指包含数千亿或更多参数的语言模型、这些参数是在大量文本数据上训练的例如模型 GPT-3、PaLM、Galactica 和LLaMA。具体来说LLM 建立在Transformer架构之上其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。现有的LLM主要采用与小语言模型类似的模型架构即 Transformer和预训练目标即语言建模。作为主要区别LLM 在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量扩大倍数。他们可以更好地理解自然语言并根据给定的上下文例如 prompt生成高质量的文本。LLM的关键技术包括缩放、训练、能力激发、对齐调优、工具利用等。限于文章篇幅这里就不展开叙述大家可以自行搜索。以ChatGPT为例其四个关键技术为大规模预训练模型、在代码上进行预训练、指令精调Prompt/Instruction Tuning以及基于人类反馈的强化学习RLHF。其他大语言模型基本都具备这样的特点有的特色模型还会具备更多优势。在应用方面LLM被训练来解决通用常见的语言问题如文本分类、问答、文档总结和文本生成等。文本分类LLM可以通过对输入文本进行分析和学习将其归类到一个或多个预定义的类别中。可以使用LLM来分类电子邮件是否为垃圾邮件或将推文归类为积极、消极或中立。问答LLM可以回答用户提出的自然语言问题使用LLM来回答搜索引擎中的用户查询或者回答智能助手中的用户问题。文档总结LLM可以自动提取文本中的主要信息以生成文档摘要或摘录比如生成新闻文章的概要或从长篇小说中提取关键情节和事件。文本生成LLM可以使用先前学习的模式和结构来生成新的文本可以生成诗歌、短故事、或者以特定主题的文章。正是这些特点与优势使得LLM在诞生之初就得到广大组织的青睐很早就开始研究其在数字化转型中的应用。数字化转型的本质为了在后面更好地分析LLM对数字化转型的影响这里有必要先聊聊数字化转型。数字化转型是指利用数字技术改变组织的运营方式、商业模式和价值创造过程以提高效率、创新和竞争力。简单地讲数字化转型是将传统的业务、流程和模式转变为数字化的形式以应对当今数字时代的挑战和机遇。其所涉及的是将传统的物理和手动过程转化为基于数字技术和数据的自动化、智能化过程。具体而言整个数字化转型过程可以体现于数字技术的应用、数据驱动的决策、业务流程的重新设计、客户体验的改善以及组织文化和能力的转变。**数字技术的应用。**数字化转型通过应用先进的数字技术如云计算、大数据分析、人工智能、物联网等来实现业务的数字化、自动化和智能化。这些技术为企业提供了处理大规模数据、实时分析、预测和优化的能力。**数据驱动的决策。**数字化转型强调数据的重要性它鼓励企业收集、整合和分析各种数据以从中获取洞察力和业务价值。数据驱动的决策使企业能够依据客观事实和趋势做出准确的战略和运营决策而不仅仅依靠主观判断和经验。**业务流程的重新设计。**数字化转型通常要求对传统的业务流程进行重新设计和优化以适应数字化环境和工具。企业需要审视和重构各个环节以实现更高效、更灵活、更可持续的运作方式。自动化、集成和协作工具的应用使得流程更加协调和无缝。**客户体验的改善。**数字化转型将客户体验放在重要位置。通过数字化技术和渠道企业可以提供更加个性化、定制化和便捷的产品和服务与客户进行更紧密的互动。这种改善客户体验的努力有助于增强客户忠诚度、扩大市场份额和提高业绩。**组织文化和能力的转变。**数字化转型不仅仅是技术的转变还涉及到组织文化和能力的转变。企业需要培养数字化思维和技能鼓励创新和灵活性打破传统的部门和层级壁垒促进跨团队协作和知识共享。文化和能力的持续构建与适时转变也是数字化转型成功的关键。所以数字化转型的本质是通过数字技术的应用和业务流程的重新设计实现数据驱动的决策、改善客户体验并推动组织文化和能力的转变。ChatGPT与数字化转型要研究大语言模型与数字化转型的关系我们可以先来看看现象级生成式AI应用ChatGPT在数字化业务中的应用。ChatGPT是一种基于大语言模型GPT-3/4的生成式AI聊天机器人可以与用户进行自然、流畅和有趣的对话。它能够根据用户输入的语言和偏好自动调整模式和风格提供更个性化的体验。还可以生成各种类型的内容如诗歌、故事、代码、歌词等以及帮助用户改写、优化或完善业务内容。这些特性使得ChatGPT可以应用于很多业务场景比如下面几个应用案例**案例1**某电商平台使用了ChatGPT作为其客服系统实现快速、准确、友好地回答客户的各种问题并根据客户的购物历史和喜好推荐合适的商品。**案例2**一家旅游公司使用了ChatGPT作为其营销工具能够根据目的地、季节、主题等条件生成吸引人的旅游攻略和广告语并根据用户的反馈进行优化和更新。**案例3**某家教育机构使用了ChatGPT作为其教学辅助系统能够根据学生的年级、科目、水平等信息生成适合的教材、习题、评测等并根据学生的答题情况提供及时的反馈和指导。数字化转型是组织发展的必然趋势。数字化转型不仅涉及到技术的更新和应用还涉及到组织的文化、战略、流程和人才的变革。在这个过程中AI起着至关重要的作用,尤其是基于大语言模型的生成式AI如ChatGPT。ChatGPT是基于深度学习的自然语言生成系统能够根据用户的输入和上下文生成流畅、有逻辑、有创意的文本。这些功能使得ChatGPT能够为组织提供多样化的服务和解决方案帮助组织提高效率、创新能力和客户满意度。将其引入到组织运营中能够为组织的数字化转型带来很大的影响主要包括以下几个方面**1、提高组织的沟通效率和质量。**将ChatGPT作为组织内部和外部的沟通工具帮助员工、客户、合作伙伴等进行快速、准确、友好的交流。ChatGPT能够面向不同的对象、场景和目标生成合适的语言风格和内容提升沟通的专业性和满意度。**2、增强组织的创新能力和竞争力。**ChatGPT可以作为组织的创意助手帮助员工、领导者、创业者等进行创新思维和创造性输出。用不同的主题、领域和需求生成有价值、有趣味、有启发性的文本激发创新的灵感和动力。**3、优化组织的学习能力和知识管理。**ChatGPT可以作为组织的学习伙伴帮助员工、学员、教师等进行有效的学习和知识分享。根据不同的学习目标、难度和风格生成适合的学习材料、测试题目、反馈建议等提高学习的效果和兴趣。**4、改善组织的文化氛围和员工幸福感。**ChatGPT可以作为组织的文化传播者帮助员工、管理者、人力资源等建立和维护良好的组织文化。基于不同的价值观、信念和情感生成符合的文化宣言、故事、口号等增强组织的凝聚力和归属感。在具体数字化转型实践中广大组织可以利用ChatGPT的多语言能力拓展国际市场和跨文化交流利用ChatGPT的多模态能力丰富产品和服务的表现形式和交互方式还可以通过ChatGPT的自适应能力优化产品和服务的个性化与智能化。当前而言使用ChatGPT增强组织的数字化转型成效已经成为很多企业的共识。沃尔玛、奔驰、三星、迪士尼等世界500强企业大都已经通过技术集成和自行部署等方式将ChatGPT引入到了企业运营之中。LLM对数字化转型的影响简单来讲LLM是一种利用大量文本数据来学习语言知识和生成语言内容的AI技术。数字化转型是指企业或组织通过引入数字技术和创新改变其业务模式和价值创造方式的过程。从技术支撑业务的角度而言LLM可以为数字化转型提供强大的支持和推动力。一方面LLM可以帮助企业或组织提高其数字化能力例如通过自然语言处理和生成实现与客户、员工、合作伙伴等的高效沟通和交互通过文本分析和挖掘提取有价值的信息和知识支持决策和创新通过文本生成和优化提升其内容质量和影响力增强其品牌形象和竞争力。另一方面数字化转型也可以为大语言模型提供更多的数据和场景比如通过互联网、社交媒体、电子商务等平台收集和整合海量的文本数据为LLM的训练和应用提供丰富的素材通过智能助理、聊天机器人、智能写作等应用展示和验证大语言模型的效果和价值为大语言模型的发展和改进提供反馈和指导。前文我们已经讲了数字化转型的本质。要看明白LLM对数字化转型的影响需要将数字化转型进行分拆进而发现其对企业数字化经营的具体作用。鉴于LLM的强大能力将其引入并应用到组织的管理与运营之中必然会对数字化转型所涉及到的技术应用、数据决策、业务流程再造、客户体验以及组织文化和能力的转变都会产生很大的影响。下面我们从数字化转型本质的几个基本点出发逐一分析LLM对数字化转型的影响。首先,在数字技术应用方面基于LLM的生成式AI技术正在重塑软件应用。如GPT-4、AliceMind等大模型具有强大的自然语言理解和生成能力可以应用于各种自然语言处理任务如机器翻译、文本摘要、对话系统等。无论是引入LLM还是在LLM的基础上做生成式AI应用都可以明显降低软件开发的门槛和成本、提升软件的智能化和多模态化水平以及促进软件工程领域的创新和变革这些都在软件开发和应用方面起到了降本增效及增强数字化的作用。引入LLM的软件应用能力也会更加强悍在数据处理和分析、智能客服和自动化、内容生成和创意支持、在智能决策辅助、跨语言交流和翻译以及联结知识和信息等方面都有了较强的能力软件使用难度和培训成本都大大降低。其次在数据决策方面LLM正在被越来越多地应用于数据生成、分析与决策。LLM可以提高数据分析和挖掘的效率和质量通过自然语言理解和生成实现对数据的快速查询、可视化、解释和报告 。同时LLM还能提供更多的数据洞察和价值通过利用其强大的知识存取和推理能力发现数据中的隐藏模式、关联和趋势 。此外LLM可以促进数据驱动的决策支持和优化通过与人类决策者进行自然语言交互提供数据证据、建议和反馈 。第三在业务流程再造方面LLM正在以直接参与或者间接融入其他应用的方式影响业务流程的再造与优化。LLM可以理解和生成自然语言从而帮助人们完成各种任务如文本摘要、机器翻译、对话系统等。这些任务都涉及到业务流程的设计和优化因为它们需要根据不同的目标、场景和用户需求来制定合适的策略和步骤。LLM如何改变业务流程的重新设计呢**首先它可以提供更多的数据和知识帮助人们分析和理解业务问题找出潜在的解决方案和改进点。**一个最简单且常见的应用场景是通过LLM从海量的文本中提取相关的信息如市场趋势、用户反馈、竞争对手分析等从而为业务决策提供支持。**其次LLM可以提高业务流程的执行效率和质量帮助人们自动化和优化一些重复性或低价值的任务如文档生成、表单填写、邮件回复等。**比如可以用ChatGPT等应用根据给定的关键词或模板生成符合要求的文本减少人工编辑的时间和成本。由此大语言模型可以改变业务流程的重新设计使其更加智能、高效和灵活。第四在客户体验的改善的方面LLM正在赋能各类生成式AI应用大幅提升用户体验将用户与组织的互动提升到一个新层面。**提高服务效率。**LLM作为智能客服的核心技术通过与客户进行自然对话快速理解客户的需求和问题并给出合适的回答和建议从而节省客户的等待时间和沟通成本。**增加服务质量。**LLM可以根据不同的场景和客户特征生成个性化、有针对性、有价值的文本内容从而提高客户的满意度和忠诚度。比如根据客户的购买历史和喜好生成个性化的推荐信息和优惠券。**扩展服务范围。**LLM可以支持多种语言和多种领域的文本生成从而覆盖更广泛的客户群体和服务需求。例如一些生成式AI应用可以根据客户的输入语言自动翻译成目标语言并生成相应的文本内容。最后在组织文化和能力的转变方面LLM正在改变组织规则。**LLM可以提高组织的沟通效率和质量。**通过自动生成高质量的文本内容减少人工的重复劳动和错误提升信息的传递和理解。**能够促进组织的创新能力和竞争力。**通过提供丰富的文本素材和灵感激发员工的创造力和思维能力拓展组织的知识边界和视野。此外引入LLM的组织会是实现业务流程的极简化和自动化而进行岗位缩减、业务整合及部门合并同时更多的业务岗位工作内容也将进一步编程基于生成式AI技术的人机交互这将极大地改变组织的业务架构同时运营规则也将出现很多变革。LLM对数字化转型的影响非常之大能够助力广大组织获得更好数字化转型成效。因此组织应该积极地探索和利用大语言模型的潜力和价值建立适应大语言模型时代的文化和能力。通过以上分析大家应该已经看到大语言模型与数字化转型是相互促进、相互依存的关系。随着人工智能技术的不断进步和数字化转型的不断深入两者之间的联系也将越来越紧密共同推动数字经济与数字世界的进步和发展。后记几个案例感受LLM与数字化转型为了让大家更直观地感受LLM对数字化转型的影响文末再附上几个LLM的真实应用案例。案例1「金融行业」摩根士丹利OpenAI作为财富管理的领导者摩根士丹利拥有一个内容库其中包含数十万页的知识和见解涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解。这些海量的信息存储在许多内部站点中主要是PDF格式需要顾问扫描大量信息以找到特定问题的答案。此类搜索可能既耗时又繁琐。在OpenAI的GPT-4的帮助下摩根士丹利正在改变其财富管理人员查找相关信息的方式。从去年开始该公司开始探索如何利用GPT的嵌入和检索功能首先是GPT-3现在是GPT-4来利用其智力资本。该模型将为面向内部的聊天机器人提供支持该聊天机器人对财富管理内容进行全面搜索并“有效地解锁摩根士丹利财富管理的累积知识”分析数据与创新主管Jeff McMillan说他的团队正在领导该计划。他的项目负责人指出GPT-4 终于能够将所有见解解析为更可用和可操作的格式。案例2「保险行业」中国人寿百度ERNIE大模型中国人寿积极探索人工智能技术在保险领域的应用以提升业务效率和服务质量。其中文心ERNIE大模型是中国人寿应用的一项重要技术。ERNIE大模型是由百度公司开发的一种基于深度学习技术的人工智能模型。它通过对大量文本数据的学习掌握了自然语言处理的核心技术包括文本分类、命名实体识别、关系抽取等。在保险领域文心ERNIE大模型可以应用于智能客服、风险评估、理赔审核等方面。文心ERNIE大模型是由百度公司开发的一种基于深度学习技术的人工智能模型。它通过对大量文本数据的学习掌握了自然语言处理的核心技术包括文本分类、命名实体识别、关系抽取等。在保险领域文心ERNIE大模型可以应用于智能客服、风险评估、理赔审核等方面。方案实施后中国人寿通过应用文心ERNIE大模型在保险业务智能化方面取得了显著成效。不仅提高了业务效率和服务质量也为客户提供了更好的保险体验。案例3「文化领域」冰岛OpenAI冰岛是北大西洋中部的一个岛国拥有充满活力的科技产业和蓬勃发展的旅游业。然而尽管其大约370万公民中的大多数说英语或其他第二语言但它与美国和欧洲的融合使该国的母语冰岛语处于危险之中。冰岛人珍惜他们的语言因为它拥有丰富的文化遗产和与国家身份的联系。该国政府设有语言规划部门这为新思想创造了冰岛语术语而不是采用其他语言的所谓“借词”。例如计算机就是tölva“数字女先知”。通过这些努力语言保留其独特的特征并且仍然与其古挪威根源密切相关。为了更好地进行文化与历史传承冰岛与OpenAI合作使用GPT-4来保护冰岛语并将防御立场转化为创新的机会。该合作伙伴关系不仅被设想为提高GPT-4服务世界新角落的能力的一种方式而且还是朝着创建可用如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】