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DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐(企業(yè)篇),在客戶服務(wù),個(gè)性化推薦等多場(chǎng)景有應(yīng)用

來(lái)源:廈門(mén)大學(xué)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/3/7      主題:其他   [加盟]

由廈門(mén)大學(xué)大數(shù)據(jù)教學(xué)團(tuán)隊(duì)撰寫(xiě)的《DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐報(bào)告(企業(yè)篇)》,旨在為企業(yè)提供關(guān)于大模型技術(shù)的科普和應(yīng)用實(shí)踐指導(dǎo)。報(bào)告詳細(xì)介紹了大模型的概念、發(fā)展歷程、分類(lèi)、應(yīng)用L域,以及DeepSeek大模型在企業(yè)中的具體應(yīng)用場(chǎng)景和落地方案,同時(shí)探討了大模型未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

大模型基礎(chǔ)

概念特性:基于深度學(xué)習(xí),參數(shù)、數(shù)據(jù)量龐大,計(jì)算資源需求G,具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)、泛化能力,能處理多種數(shù)據(jù)。

發(fā)展歷程:歷經(jīng)萌芽、沉淀、爆發(fā)期,核心能力呈金字塔結(jié)構(gòu),對(duì)算力需求不斷演變。

與 AI 關(guān)系:是人工智能中預(yù)訓(xùn)練模型的一種,在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等L域有廣泛應(yīng)用。

分類(lèi)方式:按處理數(shù)據(jù)類(lèi)型分為語(yǔ)言、視覺(jué)、多模態(tài)大模型;按應(yīng)用L域分為通用、行業(yè)、垂直大模型;語(yǔ)言大模型還可分為通用和推理大模型。

大模型產(chǎn)品:國(guó)外有 ChatGPT、Gemini、Sora、OpenAI o3 等,國(guó)內(nèi)有 DeepSeek、通義千問(wèn)、豆包等,同時(shí)對(duì)主流大模型的 “幻覺(jué)” 情況進(jìn)行了評(píng)測(cè)。

行業(yè)應(yīng)用:大模型應(yīng)用廣泛,涵蓋自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)L域;以 DeepSeek 為例,在客戶服務(wù)、個(gè)性化推薦等多場(chǎng)景有應(yīng)用;還可與 RPA、知識(shí)圖譜等技術(shù)融合,優(yōu)化企業(yè)業(yè)務(wù)流程。

企業(yè)落地:能提G效率、產(chǎn)品質(zhì)量,優(yōu)化流程,降低成本;有對(duì)話助手、報(bào)告生成等落地場(chǎng)景;部署方式多樣,企業(yè)需綜合考慮數(shù)據(jù)、合規(guī)等因素選擇;落地過(guò)程面臨收益不確定、選型難等問(wèn)題。

智能體應(yīng)用:是模仿人類(lèi)智能行為的系統(tǒng),基于大模型的智能體具有自主性等特點(diǎn);與 RAG 在功能、成本、適用場(chǎng)景上有差異;有生產(chǎn)力智能體、語(yǔ)音 AI 智能體等多種類(lèi)型;國(guó)內(nèi)外有多種智能體產(chǎn)品和開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

企業(yè)J服務(wù):企業(yè)J大模型落地解決方案具備多種能力,滿足企業(yè)多方面需求;DeepSeek 大模型一體機(jī)提供多種模型調(diào)用,適配行業(yè)場(chǎng)景;企業(yè)選擇大模型產(chǎn)品需考察響應(yīng)速度、準(zhǔn)確率等多個(gè)維度;專(zhuān)業(yè)顧問(wèn)可協(xié)助企業(yè)進(jìn)行大模型應(yīng)用。

典型案例:介紹了瑞金醫(yī)院、東莞市人工智能大模型中心、云南白藥集團(tuán)、廈門(mén)市合趣信息科技有限公司、天士力集團(tuán)的大模型應(yīng)用實(shí)踐。

AIGC 實(shí)踐:AIGC 利用人工智能生成內(nèi)容,與大模型相互促進(jìn);在文本、圖片、語(yǔ)音、視頻類(lèi)以及輔助編程、AI 搜索、AI 智能辦公等方面均有應(yīng)用實(shí)踐。

未來(lái)趨勢(shì):多模態(tài)融合與推理能力提升,生成式 AI 與具身智能深度融合,小模型崛起,模型能力不斷提升,端側(cè)大模型成為新增長(zhǎng)引擎。



附件:DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實(shí)踐(企業(yè)篇),在客戶服務(wù),個(gè)性化推薦等多場(chǎng)景有應(yīng)用






DeepSeek:智能時(shí)代的全面到來(lái)和人機(jī)協(xié)作的新常態(tài),可能帶來(lái)4天工作制等變革

大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛,可能帶來(lái)新工作機(jī)會(huì)與每周 4 天工作制等變革,重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)與社會(huì)結(jié)構(gòu),重新定義知識(shí)學(xué)習(xí)與應(yīng)用邊界,促使教育范式向全面引入 AI 能力方向重構(gòu)

DeepSeek原理與落地應(yīng)用,基于上下文預(yù)測(cè)下一個(gè) token,激發(fā)深度思考等,提升對(duì)話質(zhì)量

DeepSeek包括生成模型 V3 和推理模型 R1,基于上下文預(yù)測(cè)下一個(gè) token,使用通用公式,激發(fā)深度思考等,提升對(duì)話質(zhì)量,適用于推理密集型任務(wù),教育與知識(shí)應(yīng)用,文檔分析,開(kāi)放領(lǐng)域問(wèn)答寫(xiě)作等場(chǎng)景

DeepSeek私有化部署和一體機(jī),低成本部署,Unsloth R1動(dòng)態(tài)量化部署的三種實(shí)現(xiàn)路徑

本地化部署DeepSeek的基本方法,了解更專(zhuān)業(yè)的企業(yè)級(jí)部署方法,講解Unsloth R1動(dòng)態(tài)量化部署的三種實(shí) 現(xiàn)路徑:基于llama.cpp、KTransformers以及Ollama框架動(dòng)態(tài)量化部署

deepseek大模型生態(tài)報(bào)告,AI供應(yīng)鏈格局將被重塑,基礎(chǔ)模型層商品化,為應(yīng)用開(kāi)發(fā)者帶來(lái)新機(jī)遇

美國(guó)在 GenAI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位正在被中國(guó)迎頭趕上,AI 供應(yīng)鏈格局將被重塑;開(kāi)放權(quán)重模型正在推動(dòng)基礎(chǔ)模型層商品化,為應(yīng)用開(kāi)發(fā)者帶來(lái)新機(jī)遇;擴(kuò)大規(guī)模并非通往 AI 進(jìn)步的唯一途徑

DeepSeek帶來(lái)的AI變革,在低精度FP8的模式下訓(xùn)練大模型,計(jì)算成本降低約1000倍

突破大模型訓(xùn)練固定思維,敢于嘗試在低精度 FP8 的模式下訓(xùn)練大模型,出現(xiàn)了較好的效果,每10年計(jì)算成本降低約1000倍,但人們的購(gòu)買(mǎi)量增加了 10 萬(wàn)倍

DeepSeek 引發(fā)廣泛關(guān)注,大模型應(yīng)用落地將加速,加快大模型在 B 端和 C 端應(yīng)用場(chǎng)景的落地

DeepSeek大模型的開(kāi)源,低成本和高性能將大幅降低大模型的獲得,部署和應(yīng)用成本,將加快大模型在 B 端和 C 端應(yīng)用場(chǎng)景的落地;已應(yīng)用于端側(cè)、教育、金融、辦公、傳媒、醫(yī)療、智能汽車(chē)、企業(yè)服務(wù)等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,應(yīng)用領(lǐng)域廣闊

從DeepSeek看國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)趨勢(shì),部署大模型的成本下降,應(yīng)用有望大規(guī)模落地

DeepSeek 降低了單個(gè)模型的部署成本,AI 應(yīng)用有望大規(guī)模落地, 推理算力需求將顯著增長(zhǎng),相關(guān)廠商有望加速進(jìn)入業(yè)績(jī)兌現(xiàn)期,在 AI 應(yīng)用前沿落地 場(chǎng)景中,全球 AI 應(yīng)用產(chǎn)業(yè)有望迎來(lái)共振期

DeepSeek推進(jìn)技術(shù)平權(quán),賦能AI圖像應(yīng)用深耕細(xì)作,輸入費(fèi)用 0.55/百萬(wàn) token

PI 調(diào)用層面,DS/OpenAI 的輸入費(fèi)用分別為 0.55/15 美元/百萬(wàn) token,DS 推理使用成本僅為 OpenAI 的 4%,顯著的降低資金門(mén)檻,推動(dòng)了 AI 技術(shù)平權(quán)

DeepSeek行業(yè)級(jí)應(yīng)用白皮書(shū),精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察與自動(dòng)化效能提升方法論

精準(zhǔn)數(shù)據(jù)洞察與自動(dòng)化效能提升方法論;DeepSeek將在企業(yè)服務(wù)、科研創(chuàng)新等垂直領(lǐng)域深度滲透;DeepSeek將通過(guò)開(kāi)源戰(zhàn)略擴(kuò)大開(kāi)發(fā)者社區(qū)規(guī)模,并推出模型微調(diào)平臺(tái)和低代碼部署工具

周鴻祎清華授課:DeepSeek帶來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)

周鴻祎以DeepSeek帶來(lái)的變革為切入點(diǎn),深入剖析AI行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),并分享了AI技術(shù)于創(chuàng)業(yè)的應(yīng)用前景,未來(lái)應(yīng)用將從六大方向?qū)崿F(xiàn)爆發(fā),企業(yè)內(nèi)部未來(lái)一定是多個(gè)大模型組合工作

AIGC發(fā)展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界

AI生成的回答重復(fù)相似,缺乏新意,即使改變提問(wèn),無(wú)法提供不同的結(jié)論;使用更多樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法,提高AI的多樣性;優(yōu)化訓(xùn)練參數(shù), 避免模型陷入局部最優(yōu)

DeepSeek與AI幻覺(jué),普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,對(duì)醫(yī)療建議、法律咨詢(xún)等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的可靠性產(chǎn)生懷疑

模型難以處理訓(xùn)練集外的復(fù)雜場(chǎng)景,模型過(guò)度依賴(lài)參數(shù)化記憶,普通用戶難以辨別AI內(nèi)容的真實(shí)性,可能對(duì)醫(yī)療建議、法律咨詢(xún)等專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景的可 靠性產(chǎn)生長(zhǎng)期懷疑
 
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服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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機(jī)器人底盤(pán)

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