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目录

CONTENTS

发展背景01

一大模型引发的智能革命02

参数规模大03

泛化能力强04

支持多模态05

二发展行业大模型的必要性05

大模型存在“不可能三角”问题05

行业对大模型有内生需求07

行业大模型是落地“人工智能+”的最后一公里07

三行业大模型的特点09

行业大模型既有模型、也含应用09

行业大模型大多生长于通用大模型之上09

行业大模型的本质是解决方案11

应用进展12

一行业大模型应用阶段划分13

二行业大模型应用场景分析14

不同行业的大模型应用快慢有别，需求和数据是两个关键因素17

大模型在垂直场景的应用渗透，呈现“微笑曲线”特征18

不同行业对大模型能力有“三大共性需求”20

三终极之问：行业大模型怎样算成功？22

避免两个误区：片面追求技术性能或短期收益23

评估三类价值：降本提效、业务创新和体验增强24

构建一个模式：高质量数据飞轮37

实现方式39

一引导：提示工程40

二外挂：检索增强生成42

三优化：精调45

四原生：预训练48

五典型案例：多种方式组合49

商业案例：金融大模型+个股异动写稿49

科研案例：scBERT单细胞基因数据分析大模型52

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