近期，以ChatGPT為代表的基礎(chǔ)大模型正成為通用人工智能技術(shù)躍升的新路徑，驅(qū)動(dòng)社會(huì)各行業(yè)生產(chǎn)力、生產(chǎn)效率發(fā)生巨大變革，加速行業(yè)大模型滲透到各個(gè)重要領(lǐng)域。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)已陸續(xù)發(fā)布百余個(gè)大模型，金融、電信、傳媒、汽車等行業(yè)紛紛啟動(dòng)了大模型應(yīng)用落地相關(guān)研發(fā)計(jì)劃。
然而，與傳統(tǒng)人工智能算法模型相比，大模型具有開發(fā)門檻高、技術(shù)能力強(qiáng)、運(yùn)營(yíng)要素新、應(yīng)用服務(wù)全等多重特性。隨著大模型與垂直領(lǐng)域和任務(wù)場(chǎng)景的融合持續(xù)加深拓寬，以下問題愈發(fā)突出：
在基礎(chǔ)設(shè)施層面，大模型技術(shù)方和應(yīng)用方面臨如何構(gòu)建面向高性能和高可靠的訓(xùn)練、微調(diào)、推理基礎(chǔ)設(shè)施，如何進(jìn)行全流程數(shù)據(jù)治理以滿足模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集要求等困難。
在服務(wù)能力層面，大模型技術(shù)方和應(yīng)用方面臨在不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的需求下，如何與已有的IT系統(tǒng)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)接，如何構(gòu)建基于AI原生的智能架構(gòu)、應(yīng)用和服務(wù)，如何開展提示工程(PromptEngineering)，如何構(gòu)建插件和智能體(AIAgent)等問題。
在評(píng)價(jià)管理層面，大模型技術(shù)方和應(yīng)用方面臨如何評(píng)價(jià)不同應(yīng)用場(chǎng)景的智能化需求優(yōu)先級(jí)，如何評(píng)價(jià)大模型技術(shù)性能和應(yīng)用效能等問題，如何建設(shè)面向大模型系統(tǒng)的運(yùn)維管理體系等挑戰(zhàn)。
為解決上述問題，進(jìn)一步幫助垂直行業(yè)用戶構(gòu)建大模型落地方法論，提升大模型應(yīng)用的效能、質(zhì)量和穩(wěn)定性，中國(guó)信息通信研究院聯(lián)合人工智能關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用評(píng)測(cè)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟正式發(fā)起“大模型落地路線圖(RoadmaptoLargeModel，RD2LM)”計(jì)劃，擬邀請(qǐng)行業(yè)大模型技術(shù)方和應(yīng)用方，共同開展以下工作：
1、搭建大模型供、需雙方交流直通車，共同研究和探討大模型應(yīng)用落地的一系列關(guān)鍵問題。
2、編寫《大模型落地實(shí)踐方法論》系列專題報(bào)告，聚焦基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、AI原生能力和智能應(yīng)用開發(fā)、運(yùn)營(yíng)管理體系建設(shè)等重大問題形成相關(guān)落地實(shí)踐指南。
3、制定《大模型技術(shù)和應(yīng)用成熟度》系列標(biāo)準(zhǔn)，聚焦基礎(chǔ)設(shè)施成熟度、數(shù)據(jù)治理成熟度、AI原生架構(gòu)成熟度、AI原生應(yīng)用、插件和智能體成熟度、運(yùn)維管理監(jiān)控成熟度等維度開展標(biāo)準(zhǔn)制定和評(píng)估測(cè)試工作。
4、梳理和分析產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，宣傳和推廣產(chǎn)業(yè)優(yōu)秀案例，遴選代表案例面向全社會(huì)進(jìn)行推廣。
中國(guó)信通院現(xiàn)面向大模型產(chǎn)學(xué)研用各方征集參與單位，并將于近期舉行計(jì)劃啟動(dòng)儀式。意向參與單位及專家請(qǐng)于2023年9月25日前了解相關(guān)信息填寫報(bào)名信息。
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