2023年AI大模型应用中美比较研究（附全文）

总计38GB，包含: 真人\黑幽人造人 v1030.safetensors 真人\chilloutmix .safetensors 真人\极氪写实MAX-极氪白系列模型 V6.safetensors 真人\majicMlXrealistic麦橘写实 v6.safetensors 二次元\wintermoonmix A.safetensors 二次元\LunZi_2D动漫风小说推文海报插画真人转动漫手绘通用大模型_v1.0.safetensors 二次元\darkSushiMixMix brighterPruned.safetensors 二次元\AWPainting v1.2.safetensors 二次元\anything-v5-PrtRE.safetensors

作为 6G 的研究热点，网络与 AI 被 ITU-R 正式提出作为 6G 的 6 大场景之一。其一直以来受到学术和工业界的广泛关注，6GANA 也提出了网络 AI 的理念并展开了深入的研究。而随着大模型的兴起以及其在各行业表现出来的强大潜力，可以预见到大模型也将在 6G 网络中扮演重要的角色，相关的研究也将逐渐进入高发期。本白皮书将首先对网络大模型（NetGPT）给出明确的定义，随后从基础理论、场景需求、网络架构、部署管控、数据治理等方面系统阐述 NetGPT 的10 大重点研究问题，分析潜在的研究路线，希望能够为后续的 NetGPT 的相关工作指引方向。

### Stable Diffusion 商业变现与绘画大模型多场景实战 #### 一、Stable Diffusion 概述 Stable Diffusion 是一种先进的文本到图像生成技术，基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDMs）。这项技术的核心优势在于其能够根据文本输入快速生成高质量且高分辨率的图像。与传统的扩散模型相比，Stable Diffusion 通过引入隐向量空间解决了处理速度慢的问题，并因此在多种应用场景中表现出色。 #### 二、Stable Diffusion 技术详解 ##### 1. 文本到图像（Text-to-Image）生成过程 **核心思想**：Stable Diffusion 的核心理念是将每张图片视为遵循某种概率分布的实体，并利用文本信息作为引导，逐步将随机噪声转化为与文本描述相匹配的图像。 **主要步骤**： - **文本编码**：需要将人类语言的文本输入转换为机器可理解的形式。这一过程由文本编码器完成，它将文本转换为一系列语义向量。 - **图片生成**：随后，基于文本编码器产生的语义向量，图片生成器开始工作，逐步构建出符合文本描述的图像。 ##### 2. 关键组件解析 - **文本编码器 (Text Encoder)**：该模块负责将文本信息转换为语义向量。通常采用 CLIP 模型实现此功能，输入为文本字符串，输出则是一系列含有文本信息的语义向量。 - **图片信息生成器 (Image Information Generator)**：这部分是 Stable Diffusion 相对于传统扩散模型的关键不同之处。它接收文本编码器输出的语义向量作为控制条件，并生成低维图片向量（例如 64x64 尺寸的图像向量），而不是直接生成最终图像。这有助于减少计算资源需求并提高处理速度。 - **图片解码器 (Image Decoder)**：最后一步是将图片信息生成器产生的低维图片向量解码回高分辨率图像。这一过程通常涉及深度学习技术，如卷积神经网络等。 #### 三、Stable Diffusion 在商业领域的应用 ##### 1. 商业变现策略 - **版权销售**：通过生成独特且高质量的图像，创作者可以将其作为艺术品或设计元素出售版权。 - **定制服务**：提供基于客户特定需求的图像生成服务，例如个性化头像、品牌标识等。 - **平台合作**：与各类平台合作，为用户提供生成图像的功能，从而增加平台吸引力并创造新的收入来源。 ##### 2. 多场景实战案例 - **广告设计**：自动根据产品描述生成创意广告图像。 - **游戏开发**：根据游戏背景故事快速生成概念艺术或游戏角色。 - **虚拟现实与增强现实**：基于文本描述生成沉浸式环境中的视觉元素。 - **教育领域**：为在线课程或电子书籍创建插图，提高教学内容的吸引力。 #### 四、总结 Stable Diffusion 技术不仅在理论层面上实现了对传统扩散模型的重大突破，而且在实际应用中也展现出了广泛的可能性。无论是通过版权销售、提供定制服务还是与其他平台合作等方式，都可以看到其在商业领域的巨大潜力。未来，随着技术的不断发展和完善，我们可以期待更多基于 Stable Diffusion 的创新应用出现。 通过深入理解 Stable Diffusion 的工作原理和技术特点，我们可以更好地把握其在未来市场中的发展方向，并探索更多的应用场景。

从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM

这份报告深入探讨了工业大模型在推动工业智能化发展中的关键作用，分析了大模型与小模型在工业领域的共存现状，并提出了三种主要的构建模式。报告还详细描述了大模型在工业全链条中的应用探索，包括研发设计、生产制造、经营管理以及产品和服务智能化。最后，报告指出了工业大模型面临的数据质量、安全性、可靠性和成本等挑战，并展望了技术进步如何进一步加速大模型在工业中的应用。 ### 工业大模型应用报告知识点总结 #### 1. 大模型为工业智能化发展带来新机遇 **1.1. 大模型开启人工智能应用新时代** 随着近年来人工智能技术的飞速发展，大模型逐渐成为推动各行各业智能化进程的关键力量。在工业领域，大模型通过其强大的数据处理能力和学习能力，能够解决传统小模型难以应对的复杂问题，从而开启了人工智能在工业应用中的新时代。 **1.2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎** 大模型不仅能够提高工业流程的效率，还能提升产品的质量和创新能力。通过对大量工业数据进行深度学习，大模型能够发现隐藏的规律和模式，帮助企业在研发设计、生产制造等多个环节实现智能化升级。例如，在研发设计阶段，大模型可以通过模拟仿真来优化设计方案，缩短产品开发周期；在生产制造过程中，大模型能够实时监控生产线状态，提前预警潜在故障，减少停机时间。 **1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景** 尽管大模型在理论上拥有巨大潜力，但要将其成功应用于实际工业场景中仍然面临诸多挑战。这需要对特定行业的专业知识有深刻理解，并结合具体应用场景进行定制化开发。因此，大模型的应用往往需要与领域专家紧密合作，通过不断迭代优化来确保模型的有效性和实用性。 #### 2. 大模型和小模型在工业领域将长期并存且分别呈现 U 型和倒 U 型分布态势 **2.1. 以判别式 AI 为主的小模型应用呈现倒 U 型分布** 在工业领域，小模型通常用于处理特定任务或特定类型的决策问题，如设备故障检测等。这类模型因其计算效率高、易于部署的特点，在某些场景下依然占据主导地位。随着时间推移，随着大模型技术的进步和成本的降低，小模型的应用范围可能会逐渐缩小，但不会完全消失，而是会在某些特定领域继续发挥重要作用。 **2.2. 以生成式 AI 为主的大模型应用呈现 U 型分布** 与小模型相比，大模型能够处理更复杂的问题，提供更加全面的解决方案。它们通常被用于需要高度创新性和灵活性的任务中，比如智能设计、预测性维护等。随着时间的发展，预计大模型的应用将会逐渐增加，特别是在那些对智能化要求较高的工业领域。然而，考虑到实施成本和技术门槛等因素，大模型的应用初期可能会相对较少，但未来随着技术的进步，其应用范围将会显著扩大。 **2.3. 大模型与小模型将长期共存并相互融合** 大模型和小模型各有优势，两者之间不是简单的替代关系，而是互补关系。在未来很长一段时间内，它们将在不同场景下共存，并可能通过某种方式相互融合，共同推动工业智能化的发展。 #### 3. 工业大模型应用的三种构建模式 **3.1. 模式一：预训练工业大模型** 预训练是一种有效的模型初始化方法，它通过在大规模通用数据集上预先训练模型，然后再针对具体任务进行微调。在工业领域，这种方法可以显著提高模型的泛化能力和适应性，尤其是在数据量有限的情况下。 **3.2. 模式二：微调** 微调是指在预训练模型的基础上，根据特定任务的需求进行调整和优化的过程。这种方法充分利用了预训练模型的通用特征提取能力，同时又可以根据具体的工业场景进行个性化定制，提高模型的针对性和实用性。 **3.3. 模式三：检索增强生成** 对于某些需要高度创造性的任务，如产品设计、工艺优化等，仅依赖传统的机器学习方法可能无法满足需求。检索增强生成技术结合了检索技术和生成式模型的优点，能够在一定程度上模拟人类的创造性思维过程，为复杂问题提供创新性的解决方案。 **3.4. 三种模式综合应用推动工业大模型落地** 在实际应用中，往往需要结合以上三种模式的特点，根据不同的工业场景灵活选择合适的构建策略。例如，在产品设计阶段，可以先利用预训练模型快速获取通用的设计理念，再通过微调来适应特定的产品特性；在生产过程中，则可以采用检索增强生成的方法来提高工艺流程的创新性和效率。 #### 4. 大模型应用探索覆盖工业全链条 **4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率** 在产品研发阶段，大模型能够通过模拟仿真等多种手段，帮助工程师快速筛选出最优设计方案，有效缩短产品从概念到市场的周期。此外，通过集成多学科知识和跨领域经验，大模型还能促进技术创新，提高产品的市场竞争力。 **4.2. 大模型在生产制造中的应用** 在生产制造环节，大模型可以实现对生产线的智能化管理，通过实时监测和数据分析，及时发现并解决潜在的质量问题和生产瓶颈。此外，大模型还能通过预测性维护技术减少设备故障率，提高整体生产效率。 **4.3. 大模型支持经营管理决策** 除了生产层面外，大模型还可以应用于企业的经营管理决策中。通过对市场趋势、客户需求等外部环境的精准分析，帮助企业制定更加科学合理的经营战略，提高市场响应速度和竞争力。 **4.4. 产品和服务智能化** 大模型还能帮助企业实现产品和服务的智能化升级。通过整合用户反馈和市场数据，大模型能够不断优化产品功能和服务体验，满足用户的个性化需求，增强客户忠诚度。 #### 结论 大模型在推动工业智能化发展中扮演着至关重要的角色。无论是从技术角度还是应用层面来看，大模型都有着不可替代的优势。然而，要想充分发挥其潜力，还需要克服数据质量、安全性、可靠性和成本等方面的挑战。随着技术的不断进步和完善，相信大模型将在未来的工业智能化进程中发挥越来越重要的作用。

=================星辰语义大模型概述 1，星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，采用1.5万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。 2，开源了对话模型 TeleChat-7B-bot ，以及其 huggingface格式的权重文件。此外，还开源了7B模型的int8和int4量化版本。 ============3，开源的TeleChat模型的优点 3.1，支持deepspeed微调 3.2，开源了基于deepspeed的训练代码，支持Zero并行显存优化，同时集成了FlashAttention2。 3.3，多轮能力支持 3.4，开源了多轮数据构建方式，针对多轮模型训练集成了针对多轮的mask loss训练方式，更好的聚 3.5，焦多轮答案，提升问答效果。 外推能力提升 3.6，开源了8K训练版本模型，采用NTK-aware外推和attention saling外推方式，可以外推到96K。 3.7，具备较好的长文生成能力 在工作总结，工作计划，PPT大纲，申论，招标书，邮件，方案，周报，JD写作等长文写作任务具有较好的表现。

2024年上半年，中文大模型取得了显著的进展，国内外大模型之间的差距进一步缩小，国内开源模型表现突出，端侧小模型在部分任务中表现优异。SuperCLUE团队发布的基准测试报告详细评估了各类大模型的性能和发展趋势。 核心结论 国内外大模型差距缩小：OpenAI的GPT-4o模型依然表现最佳，但国内大模型已将差距缩小至5%以内。 国内开源模型崛起：Qwen2-72B-Instruct模型在SuperCLUE中登顶，超过了众多闭源模型。 各任务表现：GPT-4o在文科、理科和Hard任务中综合最佳，Claude-3.5在Hard任务表现突出，Qwen2-72B在文科任务表现优异。 端侧小模型表现惊艳：部分小尺寸模型表现好于上一代大模型，提升了落地可行性。 5. 优秀模型案例介绍 5.1 Qwen2-72B-Instruct 5.2 SenseChat5.0 简介：商汤科技的大模型，参数量高达6000亿。 适合应用：汽车、工业、金融、医疗等垂直专业场景。 5.3 山海大模型4.0 简介：云知声的大语言模型，参数量未公布。 适合应用：医疗、教育等垂直专业场景。 5.4 AndesGPT ### SuperCLUE中文大模型基准测评2024年上半年报告 #### 核心结论概览 2024年上半年，中文大模型领域的研究与发展取得了显著的进步。本报告旨在全面总结和评估这一时期内的关键技术成果与趋势变化。核心结论包括： 1. **国内外大模型之间的差距进一步缩小**：OpenAI的GPT-4o模型虽然仍然是全球表现最佳的大模型之一，但中国研发的大模型已经将差距缩小到5%以内。 2. **国内开源模型崭露头角**：Qwen2-72B-Instruct作为一款开源模型，在SuperCLUE基准测试中表现出色，超越了许多国内外闭源模型。 3. **各任务领域表现各异**：GPT-4o在文科、理科以及Hard任务中表现最优；Claude-3.5则在Hard任务中脱颖而出；而Qwen2-72B在文科任务方面有着卓越的表现。 4. **端侧小模型展现出惊人的能力**：部分小尺寸模型的性能甚至优于上一代大模型，这大大提高了它们在实际应用场景中的可行性。 #### 技术趋势分析 - **国内外大模型差距的缩小**：随着中国企业在人工智能领域投入不断加大，自主研发的技术能力不断提升，国内外大模型之间的性能差距正在逐步缩小。这种趋势表明，中国在人工智能领域的竞争力日益增强。 - **国内开源模型的崛起**：开源模型的兴起为中国乃至全球的人工智能开发者提供了更多的选择，有助于促进技术创新和知识共享。Qwen2-72B-Instruct的成功证明了开源模型不仅能够达到高质量标准，还能够在国际竞争中占据有利位置。 - **任务特异性表现差异**：不同模型在不同任务上的表现各有特点，反映出特定场景下的优势和局限性。例如，GPT-4o在综合性任务中表现出色，而Claude-3.5在Hard任务中更胜一筹，这些差异对于用户根据具体需求选择合适的模型至关重要。 - **端侧小模型的发展**：端侧小模型因其体积小巧、易于部署的特点，在资源受限的设备上展现出巨大的潜力。这类模型的发展不仅推动了人工智能技术的普及，也为边缘计算和物联网技术的应用开辟了新的可能。 #### 优秀模型案例介绍 - **Qwen2-72B-Instruct**：作为国内开源模型的代表，Qwen2-72B-Instruct在SuperCLUE基准测试中取得了优异的成绩。该模型通过深度学习技术训练而成，具备强大的语言理解和生成能力，适用于多种自然语言处理任务。 - **SenseChat5.0**：由商汤科技开发，是一款参数量高达6000亿的大模型。SenseChat5.0专为汽车、工业、金融和医疗等垂直专业场景设计，能够提供精准的专业咨询和服务。 - **山海大模型4.0**：云知声研发的一款大语言模型，虽然参数量未知，但在医疗和教育等垂直领域有着广泛的应用前景。 - **AndesGPT**：OPPO发布的这款模型在特定领域也展现出了不俗的能力。 #### 结论 2024年上半年的中文大模型发展呈现出多元化的趋势，不仅国内外差距缩小，而且国内开源模型展现出强大的竞争力。此外，端侧小模型的进步也预示着人工智能技术在未来更加广泛的实用化前景。随着技术的不断发展和完善，中文大模型将在更多领域发挥重要作用。

​“讯飞星火认知大模型”是科大讯飞发布的产品，具有7大核心能力，即文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力。 ​实现原理 1、申请星火大模型的 APP_ID 等相关信息 2、通过使用的大模型版本，以及当前的时间，结合 申请星火大模型的 APP_ID 等相关信息，生成需要的 URL 3、通过对应的 json 数据格式，websocket 进行建立连接请求 4、这里是流式返回，对应解析数据格式，得到返回的信息 5、返回的关键信息结构，有些类似 gpt 的数据格式，用过的话，使用起来会很快 注意事项 1、注意 code 返回码，不同的返回码可以进行不同处理，避免产生意想不到的问题 2、注意 sid 的区分，如果上一次返回没有结束，关闭连接后，重新发起新的访问，可能会同时接收到上一次的未结束的数据流，和当次的数据流；如果不想接收到，注意通过 sid 进行区分； 3、注意在 LLMConfig 配置你的 APP_ID 等相关信息

2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截 至今年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业 场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动 高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+” 行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。 《2024 大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）自4 月启动征集以来， 得到社会广泛关注。收到申报案例数百个，经专家组全面评估，最终遴选出99 个优秀案例，其中45 个“行业赋能”、46 个“智能应用”、8 个“生态服务”， 覆盖新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用场景，涵盖天文、农业、化学等 科学领域，以及智能数据标注、大模型评测、云边异构融合服务等创新平台。