《大模型：从单词接龙到行业落地》发布： 浙江大学【PDF】

书呆熊

　　该报告聚焦大模型发展，从基础原理切入，探讨其训练优化、现存问题、改进策略，还阐述了在多领域的应用实践，全面展现大模型从理论到行业落地的发展脉络。
　　1. 大模型基础与训练：大语言模型基于Transformer架构，以单词接龙方式运作，通过计算条件概率生成内容。与传统机器学习模型不同，它采用预训练 - 微调范式，在海量无标注数据上预训练，学习知识和语言模式，再针对特定任务微调，这使其具备通用能力且降低标注成本。
　　2. 大模型现存问题与解决策略：大模型存在幻觉、偏见和信息过时等问题。检索增强生成(RAG)技术可通过外部数据库改善这些状况，提供信息来源增强可解释性，补充长尾知识减少偏见，借助互联网保持信息及时性，并支持垂域私有化部署。思维链技术则模仿人类思考过程，将问题拆解分步推理，提高复杂问题解答能力，推理时扩展计算资源能提升模型准确率，强化学习可训练模型自主生成思维链。
　　3. 大模型在行业的应用
　　智慧评审：“评审叮当”平台运用大语言模型技术，为多专业项目评审提供知识问答、合规预审、智能查重等支持，提升项目质量管理效率，减轻专家工作压力。
　　医疗领域：脑信号研究面临个体和任务层面泛化难题，Brant 1.0模型在颅内数据集预训练，能捕捉脑信号时间和空间特征，在癫痫预测等下游任务表现出色，展现出在神经系统疾病诊断和认知科学研究的应用潜力。
　　电力系统：电力数据复杂且行业差异大，PowerPM模型基于海量电力数据训练，捕捉行业上下游关系，在负荷预测、窃电检测等多任务中效果良好，可助力电力系统智能化管理。
　　4. 总结与展望：大模型通过预训练学习丰富知识，强化学习提升思维能力，在多行业应用取得进展。未来，随着技术不断完善，大模型有望在更多领域实现深度应用，为各行业发展提供强大助力，推动产业智能化变革，但也需持续关注并解决其现存问题，确保其健康、可持续发展 。

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现在ai应用的范围越来越广