由廈門大學大數(shù)據(jù)教學團隊撰寫的《DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實踐報告（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)用實踐指導。報告詳細介紹了大模型的概念、發(fā)展歷程、分類、應(yīng)用領(lǐng)域，以及DeepSeek大模型在企業(yè)中的具體應(yīng)用場景和落地方案，同時探討了大模型未來的發(fā)展趨勢。

大模型基礎(chǔ)

概念特性：基于深度學習，參數(shù)、數(shù)據(jù)量龐大，計算資源需求高，具有強大學習、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)，對算力需求不斷演變。

與 AI 關(guān)系：是人工智能中預(yù)訓練模型的一種，在自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

分類方式：按處理數(shù)據(jù)類型分為語言、視覺、多模態(tài)大模型；按應(yīng)用領(lǐng)域分為通用、行業(yè)、垂直大模型；語言大模型還可分為通用和推理大模型。

大模型產(chǎn)品：國外有 ChatGPT、Gemini、Sora、OpenAI o3 等，國內(nèi)有 DeepSeek、通義千問、豆包等，同時對主流大模型的 “幻覺” 情況進行了評測。

行業(yè)應(yīng)用：大模型應(yīng)用廣泛，涵蓋自然語言處理、計算機視覺等多個領(lǐng)域；以 DeepSeek 為例，在客戶服務(wù)、個性化推薦等多場景有應(yīng)用；還可與 RPA、知識圖譜等技術(shù)融合，優(yōu)化企業(yè)業(yè)務(wù)流程。

企業(yè)落地：能提高效率、產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化流程，降低成本；有對話助手、報告生成等落地場景；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；落地過程面臨收益不確定、選型難等問題。

智能體應(yīng)用：是模仿人類智能行為的系統(tǒng)，基于大模型的智能體具有自主性等特點；與 RAG 在功能、成本、適用場景上有差異；有生產(chǎn)力智能體、語音 AI 智能體等多種類型；國內(nèi)外有多種智能體產(chǎn)品和開發(fā)平臺。

企業(yè)級服務(wù)：企業(yè)級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 大模型一體機提供多種模型調(diào)用，適配行業(yè)場景；企業(yè)選擇大模型產(chǎn)品需考察響應(yīng)速度、準確率等多個維度；專業(yè)顧問可協(xié)助企業(yè)進行大模型應(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、廈門市合趣信息科技有限公司、天士力集團的大模型應(yīng)用實踐。

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

未來趨勢：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)大模型成為新增長引擎。

附件：DeepSeek大模型及其企業(yè)應(yīng)用實踐(企業(yè)篇),在客戶服務(wù),個性化推薦等多場景有應(yīng)用