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ChatGPT大模型:技術場景與商業應用(新時代·科技新物種) 版權信息
- ISBN：9787302648178
- 條形碼：9787302648178 ; 978-7-302-64817-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
ChatGPT大模型:技術場景與商業應用(新時代·科技新物種) 本書特色
全方位剖析ChatGPT應用場景，多角度挖掘大模型內在價值 深度解讀大模型底層架構，展現多模態模型發展趨勢 大模型產業格局初步形成，MaaS商業新生態加快落地 大模型深入滲透多個領域，企業加快布局以搶占先機
ChatGPT大模型:技術場景與商業應用(新時代·科技新物種) 內容簡介
ChatGPT作為人工智能領域的一大進步，引起了熱議，其強大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數規模超過千萬的機器學習模型，主要應用于語音識別、計算機視覺等領域。本書聚焦大模型，對大模型的技術場景和商業應用展開詳細敘述。本書主要從典型應用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎概念、產業格局、帶來的新型商業模式進行講解，展現了大模型的發展現狀和商業化潛力。其次，本書從數據服務、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產制造、智慧營銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應用場景，并闡述了大模型在這些領域的應用現狀、應用潛力、企業探索實踐等。本書內容豐富，理論與實踐案例結合，能夠為對大模型感興趣的企業管理者、創業者、投資者等深入研究大模型提供指導。
ChatGPT大模型:技術場景與商業應用(新時代·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驅動的自然語言處理工具 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 內容智能生成：基于海量數據生成多種內容 5
1.2.2 智能搜索：ChatGPT顛覆傳統搜索方式 7
1.2.3 智能翻譯：支持多種語言批量翻譯 8
1.2.4 賦能智能機器人：提高服務質量，提升智能性 9
1.3 GPT-4引領通用人工智能風口 10
1.3.1 通用人工智能成為AI發展的下一階段 11
1.3.2 大模型：實現通用人工智能的*佳路徑 12
1.3.3 OpenAI公布通用人工智能規劃 13
第2章 大模型：ChatGPT的核心支撐
2.1 底層架構+運行機制 16
2.1.1 底層架構：Transformer模型 16
2.1.2 運行機制：大規模預訓練+微調 18
2.2 發展歷程與發展趨勢 19
2.2.1 從單語言預訓練模型到多模態預訓練模型 19
2.2.2 通用大模型和垂直大模型并行 20
2.2.3 ZMO.AI：聚焦營銷領域的AI大模型 22
2.3 大模型三大要素 24
2.3.1 算力：支撐大模型訓練與推理 24
2.3.2 算法：大模型解決問題的主要機制 25
2.3.3 數據：大模型訓練的養料 27
2.4 大模型帶來的三大改變 28
2.4.1 突破定制化小模型落地瓶頸 28
2.4.2 降低AI開發和訓練成本 29
2.4.3 帶來更強大的智能能力 29
第3章 產業格局：大模型生態體系雛形已現
3.1 大模型產業生態體系的三層架構 32
3.1.1 基礎層：數據+算力+計算平臺+
開發平臺 32
3.1.2 模型層：多方參與，推進大模型建設 34
3.1.3 應用層：面向用戶生成多樣化應用 36
3.2 玩家涌入大模型賽道，產業趨于繁榮 37
3.2.1 谷歌：引領潮流，推出大語言模型PaLM 2 37
3.2.2 百度：基礎大模型+任務大模型+行業大模型 38
3.2.3 中國科學院自動化研究所：推出“紫東太初”
大模型 40
3.3 產業發展趨勢：大模型開源成為風潮 40
3.3.1 因何開源：防止壟斷+數據保護+降低成本 40
3.3.2 多模態化：多模態開源大模型成為趨勢 42
3.3.3 開源社區涌現，成為開源大模型聚集地 44
3.3.4 華為：以開源AI框架賦能大模型 46
第4章 新型商業模式：MaaS重構商業生態
4.1 MaaS模式拆解 50
4.1.1 概念解析：MaaS是什么 50
4.1.2 MaaS模式產業結構 51
4.2 MaaS模式在B端的商業化落地 52
4.2.1 聚焦高價值領域落地 52
4.2.2 開放API，助力企業產品迭代 54
4.2.3 以平臺助力，提供一站式MaaS服務 55
4.3 MaaS模式在C端的商業化落地 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性化大模型的主體 59
4.3.3 云從科技：面向C端發布“從容”大模型 60
4.4 MaaS模式成為大模型廠商的核心商業模式 61
4.4.1 訂閱制收費 61
4.4.2 嵌入其他產品獲得引流收入 62
4.4.3 開放API和定制開發收費 63
第5章 大模型+數據服務：引爆數據服務市場
5.1 大模型趨勢下，數據資源需求增加 66
5.1.1 數據標注服務需求爆發 66
5.1.2 數據訓練需求帶動版權IP需求爆發 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 合成數據：為大模型提供優質數據源 69
5.2.1 高效、低成本、高質量的數據 69
5.2.2 應用場景：自動駕駛+機器人+安防 70
5.2.3 多家科技巨頭布局合成數據業務 71
5.3 大模型時代，數據服務市場迎來競爭熱潮 72
5.3.1 海天瑞聲：開放數據集+打造標注平臺 72
5.3.2 拓爾思：以數據優勢探索大模型落地路徑 74
5.3.3 浪潮信息：積極推進大模型研發 75
第6章 大模型+智能搜索：打造互動溯源搜索方式
6.1 大模型怎樣變革搜索方式 80
6.1.1 搜索方式變革，智能互動式搜索將出現 80
6.1.2 生成式搜索，提供豐富內容 82
6.1.3 知乎發布大模型，探索智能搜索 83
6.2 搜索引擎融合大模型成為企業切入點 83
6.2.1 微軟：New Bing布局 84
6.2.2 谷歌：搜索引擎升級與大模型研發 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 搜索廣告更加個性化 88
6.3.2 電商跨模態搜索成為現實 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：解放辦公勞動力
7.1 大模型優化多場景辦公體驗 96
7.1.1 郵箱場景變革：郵件智能分類、撰寫、回復 96
7.1.2 大模型賦能文檔內容創作與PPT創作 98
7.1.3 大模型融入管理系統，提升管理效率 99
7.1.4 大模型賦能代碼生成，降低開發門檻 100
7.2 OA成為大模型應用切入點 101
7.2.1 OA是企業信息化核心系統 101
7.2.2 OA系統的五大功能引擎 102
7.2.3 大模型與OA系統融合成為趨勢 105
7.2.4 Microsoft 365 Copilot：大模型與辦公軟件
結合的探索 105
7.3 企業布局，搶占大模型辦公先機 107
7.3.1 科技巨頭以大模型入局辦公軟件領域 107
7.3.2 科技巨頭以大模型為辦公軟件企業賦能 109
7.3.3 印象筆記自主研發輕量化大模型 111
7.3.4 訊飛星火認知大模型為辦公賦能 113
第8章 大模型+對話式AI：提升AI產品智能性
8.1 對話式AI的競爭走向體系化 116
8.1.1 對話式AI的三大技術要點 116
8.1.2 提高對話式AI底層模型的構建效率 118
8.1.3 大模型賦能對話式AI生成個性化內容 119
8.1.4 大模型加持，對話式AI實現進化 120
8.1.5 客服Robot：企業級機器人出現 121
8.2 文本機器人接入大模型 122
8.2.1 大模型豐富知識庫，提升AI理解能力 122
8.2.2 應用場景：智能問答+智能客服 123
8.3 語音機器人接入大模型 125
8.3.1 破解“命令式交互”瓶頸，升級互動體驗 125
8.3.2 應用場景：智能音箱+語音助手 127
8.4 多模態機器人接入大模型 128
8.4.1 大模型驅動多模態機器人發展 129
8.4.2 大模型與工業機器人結合雛形已現 130
8.5 虛擬數字人接入大模型 131
8.5.1 大模型重新定義虛擬數字人 131
8.5.2 大模型助力，實現個性化虛擬數字人打造 132
8.5.3 元境科技：多模態虛擬數字人亮相 133
第9章 大模型+休閑娛樂：升級用戶娛樂體驗
9.1 大模型下，游戲行業迎來多重變革 136
9.1.1 大模型解放游戲行業生產力 136
9.1.2 大模型支撐下的游戲引擎迎來發展 138
9.1.3 英偉達：為游戲開發者打造定制化AI模型 140
9.2 大模型給影視行業帶來發展機遇 141
9.2.1 3D模型助力影視內容生產 142
9.2.2 百度首發大模型“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音樂生產力 144
9.3.2 大模型實現文本轉視頻和數字人視頻生成 145
9.3.3 騰訊音樂：加強大模型在音樂領域的探索 147
9.3.4 通義聽悟：帶來全新音頻、視頻體驗 149
第10章 大模型+生產制造：工業領域智能化程度加深
10.1 通用大模型與工業大模型 152
10.1.1 通用大模型走向工業大模型 152
10.1.2 工業大模型破解工業生產多種發展瓶頸 153
10.1.3 工業大模型底座：為制造企業賦能 155
10.2 大模型融入生產制造流程 156
10.2.1 工業3D生成：生成工業模型，
賦能工業設計 156
10.2.2 融入生產系統：貫穿計劃、制造全流程 158
10.2.3 工業機器人進一步發展 159
10.2.4 盤古大模型：開啟智能生產新范式 160
10.3 “大模型+自動駕駛”激活汽車制造業 161
10.3.1 自動駕駛算法：多個模塊的集合體 161
10.3.2 大模型賦能自動駕駛各環節 163
10.3.3 科技巨頭構建自動駕駛通用系統 164
10.3.4 汽車制造企業自研大模型，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+智慧營銷：助推營銷方式變革
11.1 多場景落地，大模型提升營銷效果 170
11.1.1 打造智能客服，提供個性化客戶服務 170
11.1.2 構建智能推薦系統，提升產品轉化率 172
11.1.3 助力智能質檢，提升企業營銷效果 173
11.1.4 助力智能投顧，給出專業化建議 174
11.1.5 京東大模型：助力企業精準營銷 175
11.2 大模型實現營銷內容人機共創 176
11.2.1 創意生成：生成定制化營銷創意 176
11.2.2 內容生成：生成多元化營銷內容 177
11.2.3 超級員工：大模型能力加持，構建數字員工 178
11.2.4 三人行攜手科大訊飛，打造營銷大模型 180
11.3 大模型重構營銷業務 181
11.3.1 多方面重構，營銷業務升級 181
11.3.2 智能電商成為電商發展新方向 183
11.3.3 大模型時代，金融服務營銷模式創新 184
11.3.4 中關村科金：探索大模型在金融領域的應用 187
展開全部
ChatGPT大模型:技術場景與商業應用(新時代·科技新物種) 作者簡介
梅磊，同濟大學碩士，美國貝翰文大學管理學博士。百度(中國)有限公司AI行業專家，負責生成式大模型等人工智能產品落地。曾擔任人工智能“四小龍”之一云從科技產品負責人兼金融事業部總經理，負責公司人工智能產品的規劃和管理，對人工智能產品和金融行業的應用結合有多年的深度思考和實踐經歷。此前就職于聯想集團和中國銀聯股份有限公司，擔任公司大型項目負責人，牽頭從0到1產品的規劃和實施，服務用戶量達到數億級別，具備豐富的IT軟硬一體化經驗。 施海平，畢業于上海交通大學軟件工程專業，就職于銀聯數據服務有限公司，中國銀行卡以及互聯網金融產品資深專家。深耕于互聯網技術與金融結合的發展趨勢以及場景生態建設的研究，在中國互聯網零售信貸行業進行深度實踐并擁有成功案例。擅長基于人工智能、云計算、大數據等前沿技術構建互聯網金融生態型產品與服務。 陳靖，碩士畢業于北京大學及卡內基梅隆大學，F任小紅書音視頻架構負責人，從0到1開發了小紅書的音視頻算法并組建了工程團隊，負責視頻編解碼、圖像增強、轉碼和消費策略、播放器、直播底層技術的研發。曾任51Talk首席音視頻科學家、Google Chrome Media高級工程師。在51Talk期間，組建了音視頻技術團隊，負責直播和RTC技術、視頻和語音增強、IM和教學APP的研發。在Google期間，參與了VP9/AV1以及WebRTC的研發。
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