2024年大模型技术白皮书-清华同方_61页_4mb

大模型行业发展分析

大模型技术已从简单应用向通用化、多模态发展，技术收敛明显，开发框架统一，算力需求转向平台化。基于大模型的服务正在推动智能化升级，重塑产业格局。

同方计算机大模型能力

• 研究能力：研究如ChatGLM、LLaMA等多种大模型。
• 算力基础设施：提供昇腾910B、Atlas推理卡等AI服务器，支持端边云协同部署。
• 平台与生态：开发一站式AI平台，集成数据标注、模型训练、推理与部署等功能。

大模型实施风险与应对

技术风险主要包括数据治理、模型鲁棒性等，需增强数据质量与隐私保护机制。社会与经济风险如垄断、监管失能，需要合规发展和模型自建自用。

客户案例

大模型已深度融入银行、保险、电力等行业，实现智能客服、理赔审核、维修引导等场景，提升效率。如法律行业实现智能咨询与助手，软件工程行业提升开发与测试效率。

大模型产业链分析与战略方向

产业链围绕底层算力、模型训练、微调与行业落地。未来方向为平台化与简易化并重，强调通用与专用模型并行发展，垂直领域与中心平台协作。

行业应用研究

在金融、教育、制造业等领域，大模型可用于生成文本、翻译、代码建议等功能，提升流程效率。如律师事务所在合同、诉讼文件的起草与检索方面已有成功应用。

大模型技术链与支持体系

核心环节包括算法收敛、算力平台构建、分布式系统优化与微调策略，采用如DeepSpeed、MindSpore等框架提升模型优化速度。

结语

大模型技术引发巨大生产力变革，从行业场景切入，推动数字业务转型与人工智能可控性服务，实现小快全链路闭环。传统技术转智能化是未来关键方向，需依赖可靠的数据、算力与合规保障。