周华

本演讲将分析当前行业企业在大模型落地过程中技术团队普遍会遇到的问题和障碍，结合智源研究院在大模型产业落地过程中的实践经验，总结帮助企业跨越大模型应用技术障碍的以大模型为核心新型技术路径，涵盖数据、模型评测、模型训练和应用集成，并针对行业落地过程中突出的数据问题给出数据生产流程的构建技术建议，最后向各行业的大模型应用开发者分享智源研究院在大模型行业应用方向上的最新开源技术成果。 演讲提纲： 大模型在行业企业落地会普遍遇到的技术障碍 AI大模型在行业企业落地的关键技术路径 如何针对行业需求构建大模型数据生产流程 智源研究院在大模型行业应用方向上的最新开源技术…

近年来，闭源大语言模型（LLMs）和开源社区在通用领域取得了显著进展，甚至在某些方面超越了人类。然而，在医学、政务等专业领域，语言模型的表现仍然不足。 面对决这些挑战，智源研究院致力于推进人工智能大模型在行业应用方向上的最后一公里进程，通过行业合作伙伴联合实验室机制，基于行业数据集构造和示范模型训练实践，提出了数据集构建技术体系，以及包含持续预训练、监督微调（SFT）以及强化学习（RLHF）技术的完整行业模型训练范式，获得了良好的模型性能效果，在大模型行业应用的落地方面为从业者和用户提供有益的参考。 演讲提纲： 人工智能大模型在行业落地发展的概括和问题分…