2024工商銀行人工智能大模型白皮書(shū)

前?前?產(chǎn)業(yè)變?，智能引領(lǐng)。習(xí)近平總書(shū)記指出，世界百年未有之?變局加速發(fā)展?臨新的戰(zhàn)略機(jī)遇。??智能是引領(lǐng)這?輪科技?命和產(chǎn)業(yè)變?的戰(zhàn)‘頭雁’為??智能產(chǎn)業(yè)提供了強(qiáng)有?的?撐和引導(dǎo)，推動(dòng)科研和應(yīng)?躋?世界先康發(fā)展提供了有?政策導(dǎo)向和法規(guī)保障。商業(yè)銀?作為數(shù)字化和智能化的?模型技術(shù)和?業(yè)應(yīng)?深度融合的最佳?范。等多??的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，需要充分利???智能等新技術(shù)提升服務(wù)質(zhì)量和前?前??成式?模型作為近年來(lái)??智能領(lǐng)域的最新技術(shù)成果，以其強(qiáng)?的表達(dá)??進(jìn)?調(diào)研和全景式展?，為商業(yè)銀?的數(shù)字化發(fā)展提供理論和實(shí)踐參考。?錄?錄? 錄第一章概述 2(?)源起：通?智能?標(biāo)?遠(yuǎn)，模型規(guī)模持續(xù)增? 2(?)成?：新模型架構(gòu)?彰其能，?成式技術(shù)嶄露頭? 3(三)爆發(fā)：會(huì)話智能驚艷市場(chǎng)，產(chǎn)業(yè)跟進(jìn)百舸爭(zhēng)流 4第二章人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀 7(?)技術(shù)升級(jí)夯實(shí)基礎(chǔ)，應(yīng)??態(tài)蓬勃發(fā)展 7(?)評(píng)測(cè)體系逐步完善，可信治理持續(xù)健全 35第三章人工智能大模型應(yīng)用案例 49(?)?模型場(chǎng)景實(shí)踐：全流程嵌?助?業(yè)務(wù)提質(zhì)增效 49(?)?模型應(yīng)?范式：模板化復(fù)?加速?案設(shè)計(jì)落地 56第四章總結(jié)與展望 60(?)技術(shù)跟蹤：研判技術(shù)趨勢(shì)，前瞻布局務(wù)實(shí)規(guī)劃 61(?)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)：打造產(chǎn)品標(biāo)桿，敏捷創(chuàng)新賦能業(yè)務(wù) 63(三)安全合規(guī)：完善安全體系，保障應(yīng)?健康發(fā)展 64(四)?效運(yùn)營(yíng)：強(qiáng)化成本意識(shí)，提?資源使?效率 66(五)結(jié)語(yǔ) 66第?章概述(?)源起：通?智能?標(biāo)?遠(yuǎn)，模型規(guī)模持續(xù)增???智能技術(shù)在過(guò)去??年?取得了巨?的發(fā)展，形成了完備的產(chǎn)業(yè)70-80%AI要?量的?事?議的建模和模型訓(xùn)練，應(yīng)?開(kāi)發(fā)成本和實(shí)施周期始終是規(guī)2018年以來(lái)，?模型技術(shù)逐漸發(fā)展成為通往通???智能的關(guān)鍵演進(jìn)型尚需通過(guò)少量的場(chǎng)景專屬任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)?微調(diào)，以便能夠理解需要解決的任務(wù)類型，最終形成為場(chǎng)景專屬模型真正落地。?模型的出現(xiàn)在?定程度上解決了??標(biāo)注成本?的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)??監(jiān)督學(xué)習(xí)，可以有效地從?量標(biāo)記和未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中捕獲知識(shí)，讓模型學(xué)習(xí)到更多的通?特征。借助“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”可對(duì)特定任務(wù)進(jìn)型參數(shù)規(guī)模越?使得?樣本的學(xué)習(xí)也能達(dá)到?以前更好的能?，極?的降低了?業(yè)應(yīng)?AI的成本。2017（transformer）GPT等（1）2020OpenAI參1750(如?臉)圖像的隨機(jī)?成，或者將?張圖?在兩種特定的?格之間轉(zhuǎn)換(如卡通?格和實(shí)物?格2021Meta等頭部科技公司紛紛推出以??圖(DALL-E，Mae-a-SceneATI等)(NUAMae--VideoCogVideo等)，相關(guān)質(zhì)量已能達(dá)到商業(yè)應(yīng)?的要求。尤其特別的是跨模態(tài)?模型使圖像和?視頻的?成能夠通過(guò)?然語(yǔ)?的輸?進(jìn)?控制和調(diào)節(jié)，為多媒體內(nèi)容?成應(yīng)?打下了必備的基礎(chǔ)。圖1：?模型演化歷程(三)爆發(fā)：會(huì)話智能驚艷市場(chǎng)，產(chǎn)業(yè)跟進(jìn)百舸爭(zhēng)流2022年11???智能領(lǐng)域科創(chuàng)公司OpenAI以云端服務(wù)的形式發(fā)布?NLP任務(wù)。這種以?度擬?化的通?交互模式向普羅?眾提供開(kāi)放域AI服務(wù)的能?，被認(rèn)為是通???智能發(fā)展的?程碑事件，獲得了市場(chǎng)的?泛關(guān)注，僅?2個(gè)?就創(chuàng)造了??數(shù)過(guò)億的新記錄，引爆了新?輪研發(fā)和應(yīng)?熱潮。2023年以來(lái)，國(guó)內(nèi)外頭部科技公司競(jìng)相發(fā)布?模型，形成了“百模?Sora憑借在視頻質(zhì)量和?致性??的出?表現(xiàn)，掀開(kāi)新篇章；能（?表?。（?表??向垂類?業(yè)則發(fā)（?表三?模型能?呈現(xiàn)向任務(wù)和?業(yè)縱深的快速拓展的態(tài)勢(shì)。類別簡(jiǎn)介典型代表語(yǔ)??模型旨在理解和?成?類語(yǔ)?，通過(guò)學(xué)習(xí)到總結(jié)、翻譯等任務(wù)。LLaMa、GPT、Claude、Vicuna、視覺(jué)?模型通過(guò)學(xué)習(xí)視覺(jué)特征和語(yǔ)義信息的關(guān)系，務(wù)。DALL·E2、DALL·E3、Stablediffusion、SDXL、i2vgen-xl等語(yǔ)??模型通過(guò)學(xué)習(xí)語(yǔ)?信號(hào)中的聲學(xué)特征和語(yǔ)義信息，從?能夠進(jìn)?語(yǔ)?識(shí)別和合成等任務(wù)。Voicebox、VALL-EX、USM、SpeechGPT、whisperSALMONN 、 拉雅?頻?模型等多模態(tài)?模型語(yǔ)?等成、圖?問(wèn)答等任務(wù)。PaLI、VisCPM、NExT-GPT、MMICL、紫東太初、Qwen-VL、Sora、GPT-4o、Gemini等類別簡(jiǎn)介典型代表程序開(kāi)發(fā)?模型通過(guò)?量代碼樣本的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)代碼的結(jié)構(gòu)和特征，從??動(dòng)?成符合要求的CodeGeex、Code Llama、CodeFuse、CodeGemma通義靈碼等商業(yè)智能?模型獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的圖表展?，也可?動(dòng)總結(jié)與圖表相關(guān)的業(yè)務(wù)結(jié)論。ChatBI、SugarBI等調(diào)度規(guī)劃?模型的效率。HuggingGPT、ToolLLM等表三：?業(yè)?模型類別簡(jiǎn)介典型代表?融?業(yè)?模型理、智能投顧、反欺詐等。BloombergGPT、軒轅、AntFinGLM、FinGPT、LightGPT等法律?業(yè)?模型果預(yù)測(cè)等。ChatLaw、LawGPT、韓?等通信?業(yè)?模型其旨在利??然語(yǔ)?技術(shù)來(lái)處理通?動(dòng)識(shí)別?本中的關(guān)鍵信息，并解答客?問(wèn)詢。九天、TeleChat、泓湖等交通?業(yè)?模型等。TransGPT、TrafficGPT等醫(yī)療?業(yè)?模型通過(guò)醫(yī)療書(shū)籍、病例等數(shù)據(jù)訓(xùn)練?研發(fā)等。、靈醫(yī)等天?預(yù)報(bào)?模型利?深度學(xué)習(xí)的?法了解各種?象數(shù)據(jù)中的關(guān)系，以快速預(yù)測(cè)未來(lái)的天?狀況。NowcastNetCMA-AIM、伏羲等施、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法調(diào)優(yōu)、安全可信等??均提出了新的挑戰(zhàn)，需要商業(yè)銀?持續(xù)探索和優(yōu)化建設(shè)路徑，形成?融?模型的最佳實(shí)踐。第?章??智能?模型發(fā)展現(xiàn)狀(?)技術(shù)升級(jí)夯實(shí)基礎(chǔ)，應(yīng)??態(tài)蓬勃發(fā)展AI訓(xùn)練集群為研發(fā)百億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上的?模型提供了注意?機(jī)制的應(yīng)?改進(jìn)了模型對(duì)?程依賴關(guān)系的建模能?；指令微調(diào)技術(shù)強(qiáng)化了模型對(duì)??提問(wèn)意圖理解和反饋偏好的適配程度等等。鑒于?模型技術(shù)棧的復(fù)雜性，?模型?程化平臺(tái)成為?模型企業(yè)級(jí)應(yīng)?的必?cái)?shù)算協(xié)同能?涌現(xiàn)，模型學(xué)習(xí)才識(shí)并重算?設(shè)施當(dāng)代以深度神經(jīng)元?絡(luò)為代表的??智能模型涉及?數(shù)據(jù)吞吐量的矩（或者單機(jī)上可以訓(xùn)練的深度?絡(luò)模型，?成式?模型的參數(shù)規(guī)模??數(shù)千際的?模型研發(fā)中往往會(huì)進(jìn)?步提?模型訓(xùn)練的并發(fā)度，推升算?集群達(dá)圖2：隨著模型參數(shù)量增加，模型對(duì)算?需求不斷增??前通?的??智能芯?以英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品為主流。其中英偉達(dá)的BlackwellGB200Blackwell架構(gòu)的超級(jí)芯?，旨在AIB200BlackwellGPUGraceCPUB200GPU2080420petaflopsFP4GraceCPU72核?的ArmNeoverseV2TDP2700WGB200在推理?語(yǔ)?模型性能上?前代H100301/25GB200384GB900GB/sNVLinkGPUCPU1.41.8AI任務(wù)GB200NVLink國(guó)產(chǎn)AI算?產(chǎn)業(yè)近年來(lái)取得了??的發(fā)展。華為昇騰910對(duì)標(biāo)業(yè)界先AI(FP32)99(FP16)376（INT8）752Atlas900A2PoDc最?可擴(kuò)展?包含8000昇騰芯?的AI算?集群，提供3EFLOPS超強(qiáng)算?，計(jì)算節(jié)點(diǎn)間通過(guò)200GRoCE?絡(luò)互聯(lián)，保障集群訓(xùn)練時(shí)的?線性度。模型并?框架在集群化AI算?設(shè)施的基礎(chǔ)上，?模型的訓(xùn)練可以通過(guò)以下?種并?模式開(kāi)展。（由于當(dāng)前的?模型規(guī)模往往遠(yuǎn)超單個(gè)計(jì)算設(shè)備的它基于矩陣運(yùn)算分解的數(shù)學(xué)原理在模型的層內(nèi)進(jìn)?分割，形成的單個(gè)?模采取基于深度的切分，將?模型的不同層級(jí)拆解到各個(gè)計(jì)算設(shè)備并通過(guò)流?操作的?式形成各個(gè)層級(jí)運(yùn)算的并發(fā)執(zhí)?。相對(duì)于流?線并?中分布式數(shù)據(jù)交換主要發(fā)?在承載相鄰層級(jí)的計(jì)算設(shè)備之間，張量并?中各個(gè)計(jì)算?在?機(jī)多卡的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)內(nèi)部的并發(fā)實(shí)現(xiàn)。圖3：?模型訓(xùn)練的并?模式：模型并?[1]（備上的模型實(shí)例來(lái)參加訓(xùn)練過(guò)程，設(shè)備相互之間定期地就訓(xùn)練所得的模型參數(shù)或者參數(shù)優(yōu)化的梯度值進(jìn)?同步，保證所有設(shè)備上的模型狀態(tài)保持?致。數(shù)據(jù)并??般要求每個(gè)設(shè)備上的訓(xùn)練實(shí)例儲(chǔ)存和維護(hù)完整的模型參數(shù)AI(ZeROZeroRedundancyOptimizer)訓(xùn)練實(shí)例動(dòng)態(tài)地從其他設(shè)備通訊獲取需要的模型參數(shù)和梯度值來(lái)完成本地的訓(xùn)練計(jì)算，從?極?提升數(shù)據(jù)并發(fā)模式下的內(nèi)存使?效率。[1]引自https://openmlsys.github.io/chapter_distributed_training/methods.html圖4：大模型訓(xùn)練的并行模式：數(shù)據(jù)并行[1]（在實(shí)際應(yīng)?中往往綜合模型并?和數(shù)據(jù)并?等多數(shù)據(jù)并?+流?線并?+張量并?的模式可以充分利?算?資源和通信帶寬達(dá)到兼顧模型的內(nèi)存擴(kuò)展性和訓(xùn)練加速的?的。圖5：?模型訓(xùn)練的并?模式：混合并?[1]?前主流的AI計(jì)算框架?態(tài)均已?持以上全部或者?多數(shù)的并?訓(xùn)練模式。全球來(lái)看，典型的如PyTorch+DeepSpeed?態(tài)和TensorFlow+Mesh-?態(tài)。國(guó)內(nèi)來(lái)看，近兩年國(guó)內(nèi)?商推出的AI框架市場(chǎng)占有率也正穩(wěn)步提升。百度?槳在2023年針對(duì)于?模型開(kāi)發(fā)新發(fā)布了PaddleFleetX的昇思MindSpore框架充分考慮?模型開(kāi)發(fā)時(shí)可能會(huì)遇到的問(wèn)題，通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)??代碼即可完成模型?動(dòng)切分、分布式并?計(jì)算，將80%訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性、規(guī)模和質(zhì)量，對(duì)模型能?的提升起著關(guān)鍵作?，被?泛認(rèn)為是AI?模型競(jìng)爭(zhēng)的重要因素。在所有的?模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，語(yǔ)料數(shù)據(jù)的規(guī)模遙遙領(lǐng)先，有?地?撐了語(yǔ)??模型的快速發(fā)展。體數(shù)據(jù)和公共數(shù)據(jù)集等多樣性的渠道。這些渠道提供的數(shù)據(jù)涵蓋眾多不同語(yǔ)?樣式和主題，?常有助于?模型通?能?的學(xué)習(xí)。提供了?量的語(yǔ)?表達(dá)和?化背景，有助于模型學(xué)習(xí)到更多的語(yǔ)?規(guī)律和?格。新聞和媒體數(shù)據(jù)：新聞報(bào)道和媒體?章數(shù)據(jù)可以涵蓋各種主題和領(lǐng)域，有助于模型學(xué)習(xí)到與時(shí)俱進(jìn)的語(yǔ)?表達(dá)和話題。CommonCrawl、GutenbergProject等。中?語(yǔ)料??，智源研究20多100TB200G·模的數(shù)據(jù)亦有利于提升模型的泛化能?，加強(qiáng)模型對(duì)于不同主題和領(lǐng)域表訓(xùn)練數(shù)據(jù)集HTML的重復(fù)數(shù)據(jù)甚?在訓(xùn)練過(guò)程中可能導(dǎo)致模型陷??意義的局部最優(yōu)。為了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集人工評(píng)人工評(píng)估增加/修改清洗規(guī)則擴(kuò)充敏感詞表數(shù)據(jù)分詞增加/修改清洗規(guī)則擴(kuò)充敏感詞表數(shù)據(jù)處理平臺(tái)基于模型的數(shù)據(jù)評(píng)估隱私過(guò)濾數(shù)據(jù)去重?cái)?shù)據(jù)清洗圖6：?模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理流程將?本分割成有意義的詞語(yǔ)。常?的分詞?法包括基于規(guī)則的分詞和基于統(tǒng)計(jì)的分詞。模型架構(gòu)結(jié)構(gòu)為核?單元組件（?圖7）。轉(zhuǎn)換器能夠并發(fā)地接收?序列數(shù)據(jù)輸?（?如??本），基于對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)序列的分析??判斷每個(gè)數(shù)據(jù)元素與其他任意元素的相關(guān)（也即注意?進(jìn)?步加權(quán)計(jì)算和提煉出數(shù)據(jù)特相對(duì)距離間的元素進(jìn)??視同仁的相關(guān)性建模，能夠有效的捕捉到?序列換器機(jī)制在2017發(fā)布后在各種?然語(yǔ)?處理（NLP）任務(wù)上都取得了令?矚圖（AttentionMechanism）OpenAI擁有1750億參數(shù)的超?規(guī)模?絡(luò)，包含有96層轉(zhuǎn)換器結(jié)構(gòu)，利?了多頭注的模型結(jié)構(gòu)據(jù)稱和類似?；旌夏Ｐ筒?多個(gè)相對(duì)獨(dú)?的神經(jīng)元?絡(luò)，相當(dāng)于將多個(gè)相對(duì)較?的都需要經(jīng)過(guò)模型的全部計(jì)算所導(dǎo)致的訓(xùn)練成本的平?級(jí)增?問(wèn)題，因此也稱為混合專家模型(MoE-MixtureofExperts)。對(duì)于單個(gè)任務(wù)輸?來(lái)說(shuō)，?般務(wù)輸?需要激活的?模型，混合模型機(jī)制引?了?個(gè)決策?的機(jī)制以?成要激活的?模型索引，因此在控制??增加了復(fù)雜度。?歌的SwitchTransformer是混合模型的典型代表。?前?成式模型的佼佼者GPT-4據(jù)悉也采?了混合模型的MoE架構(gòu)，對(duì)后續(xù)超?模型的進(jìn)?步發(fā)展可能起到相當(dāng)?shù)膶?dǎo)向效應(yīng)。訓(xùn)練算法階段數(shù)據(jù)算法模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成最大獎(jiǎng)階段數(shù)據(jù)算法模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成最大獎(jiǎng)勵(lì)的token二分類預(yù)測(cè)獎(jiǎng)勵(lì)一致性語(yǔ)言建模預(yù)測(cè)下一token語(yǔ)言建模預(yù)測(cè)下一token提示詞~10K-100K提示詞數(shù)量低，質(zhì)量高對(duì)比100K-10M對(duì)比數(shù)量低，質(zhì)量高論證理想輔助反應(yīng)~10-100K（提示詞、回復(fù)）數(shù)量低，質(zhì)量高原始網(wǎng)頁(yè)萬(wàn)億字文本數(shù)量大，質(zhì)量低強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)監(jiān)督微調(diào)預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型微調(diào)模型獎(jiǎng)勵(lì)學(xué)習(xí)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型圖8：?模型訓(xùn)練?法分類[2]多模態(tài)等?泛的領(lǐng)域均取得了顯著的成效。預(yù)訓(xùn)練主要采取?監(jiān)督學(xué)習(xí)的[2]引自微軟AndrejKarpathy的演講PDFStateofGPT:https://karpathy.ai/stateofgpt.pdf預(yù)訓(xùn)練隨機(jī)地隱去輸??本中的部分字詞，要求模型預(yù)測(cè)?本中缺失的部據(jù)對(duì)模型做進(jìn)?步的預(yù)訓(xùn)練。這?步驟對(duì)于商業(yè)銀?的?模型應(yīng)??常重?融領(lǐng)域的問(wèn)題和任務(wù)更加精確和可靠。習(xí)中的補(bǔ)全任務(wù)外沒(méi)有其他解決問(wèn)題的能?，需要使?有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)原始模型的主要參數(shù)只對(duì)部分參數(shù)進(jìn)?訓(xùn)練。低秩適配（LoRA-LowRank級(jí)中的參數(shù)變化值建模為?對(duì)約簡(jiǎn)的矩陣，通過(guò)訓(xùn)練簡(jiǎn)化后的矩陣參數(shù)的獎(jiǎng)勵(lì)模型訓(xùn)練：獎(jiǎng)勵(lì)模型?于評(píng)判?模型的輸出是否符合?類偏好和習(xí)的?式基于?量的?類偏好數(shù)據(jù)擬合?成。偏好數(shù)據(jù)集的構(gòu)建可以利?注員按照預(yù)定義的指導(dǎo)原則對(duì)回答進(jìn)???偏好排序。訓(xùn)練過(guò)程往往使?最終促使獎(jiǎng)勵(lì)模型成功地模仿??評(píng)判來(lái)對(duì)?模型的輸出內(nèi)容進(jìn)?標(biāo)量化打分。境的獎(jiǎng)懲反饋和更新??的策略，來(lái)逐漸提???的?為性能以達(dá)成優(yōu)化在訓(xùn)練過(guò)程中利?融合了?類專家知識(shí)的獎(jiǎng)勵(lì)模型對(duì)?模型的輸出內(nèi)容進(jìn)??動(dòng)評(píng)分，針對(duì)評(píng)分不佳的回答采取?強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的近端策略優(yōu)化技術(shù)對(duì)?模型的內(nèi)容?成策略進(jìn)?迭代優(yōu)化，最終實(shí)現(xiàn)?模型內(nèi)容?成和?類價(jià)值觀的對(duì)?。在經(jīng)過(guò)以上所有訓(xùn)練步驟后，?模型成為兼具常識(shí)和相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)知模型輕量化技術(shù)任何技術(shù)的繁榮都離不開(kāi)社會(huì)化創(chuàng)新。?模型要?向千?百業(yè)的普及（?基于原訓(xùn)練集上做?定的微調(diào)，以避免由于?絡(luò)結(jié)構(gòu)變化?出現(xiàn)的性能下降。剪枝剪枝剪枝后剪枝前圖9：模型輕量化技術(shù)：剪枝技術(shù)328布密集的值域區(qū)間采取較精細(xì)的刻度以提?表達(dá)的精確性。混合精度?案（?圖模型的學(xué)習(xí)過(guò)程；或者逐層提取?模型的中間層輸出作為?模型對(duì)應(yīng)層的監(jiān)督信號(hào)來(lái)分層次進(jìn)?知識(shí)遷移。知識(shí)蒸餾可以在保證?定精度的前提下獲得較?的模型壓縮率，但需注意可能導(dǎo)致的模型過(guò)擬合等問(wèn)題。圖10：模型輕量化技術(shù)：知識(shí)蒸餾提?引導(dǎo)巧?模型，沉淀提煉應(yīng)?范式提??程?成式?模型依據(jù)輸?的?結(jié)構(gòu)化?然語(yǔ)?指令來(lái)執(zhí)?任務(wù)，在極?輸入輸入... 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自洽式思維鏈 (d)思維樹(shù)提示圖11：?模型提?語(yǔ)設(shè)計(jì)模式[3][3]ShunyuYao,etal.TreeofThoughts:DeliberateSolvingwithLargeLanguageModels,/abs/2305.1060111（IOPrompting）Prompting，即沒(méi)有?例）或多個(gè)?例（Few-ShotPrompting），來(lái)讓?模型理解任務(wù)的?標(biāo)，并?成合適的12（Chain-of-Thought在輸?輸出提?問(wèn)題并展?每個(gè)步驟的過(guò)程性輸出，特別有助于解決依賴深層次邏輯思維的任務(wù)。?洽式思維鏈（Chain-of-ThoughtPromptingSelf-Consistency）是思這種?法可以降低?模型單次采樣時(shí)可能出現(xiàn)的隨機(jī)性和錯(cuò)誤性，提?在復(fù)雜推理任務(wù)上的準(zhǔn)確性和可解釋性。思維樹(shù)提?（Prompting）通過(guò)提供思維的樹(shù)形邏輯結(jié)構(gòu)來(lái)引導(dǎo)模型的解答?成過(guò)程。它

圖12：提?模板?例相對(duì)于傳統(tǒng)深度?絡(luò)模型需要通過(guò)微調(diào)訓(xùn)練來(lái)適配任務(wù)，?模型通過(guò)提?詞?程可以在不改變模型本?的情況下完成?向場(chǎng)景的對(duì)?，極?地App。用戶應(yīng)用用戶應(yīng)用I大語(yǔ)言模型API直接API調(diào)?是?前最普遍的?模型應(yīng)?模式，?圖13。App接受?App基本是這種模式。?向特定領(lǐng)域和任務(wù)的應(yīng)?,要和環(huán)境進(jìn)?互動(dòng)來(lái)構(gòu)建綜合解決?案，從?推動(dòng)了檢索增強(qiáng)?成（Retrieval-AugmentedGeneration）和AI智能體（Agent）兩種?模型應(yīng)?范式的演進(jìn)。檢索增強(qiáng)?成是?種知識(shí)密集型任務(wù)的應(yīng)?模式，通過(guò)語(yǔ)義檢索機(jī)制賦予?模型動(dòng)態(tài)獲取外部知識(shí)的能?。該模式下的系統(tǒng)通常由三個(gè)組成部分構(gòu)成：?模型、知識(shí)源和語(yǔ)義檢索模塊（?圖14）。對(duì)于輸?的問(wèn)題，()中找到相關(guān)的?持性內(nèi)容，然后將這些內(nèi)容與原輸?聯(lián)合在?起提交給?（最具代表性的產(chǎn)品為微軟NewBing的聊天式問(wèn)答。基于私域知識(shí)的檢索增強(qiáng)?成應(yīng)?也已開(kāi)始在商業(yè)銀?落地和推?。圖14：檢索增強(qiáng)?成（Retrieval-AugmentedGeneration）技術(shù)AI智能體是?類能夠?主完成任務(wù)的系統(tǒng)，可以由?成式?模型和?套可以調(diào)?的外部?具集構(gòu)成。?具賦予智能體實(shí)施?動(dòng)并取得反饋的能API領(lǐng)對(duì)（例如：確定服務(wù)調(diào)?需要的?參在智能體應(yīng)?中的錯(cuò)誤率降?個(gè)位數(shù)才能夠獨(dú)?完成?作，當(dāng)前整體受限于當(dāng)前模型能?，智能體仍未出現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)?。應(yīng)?開(kāi)發(fā)?具LangChainLamaIndexDustLangChain（Prompt之前的問(wèn)答等任務(wù)記錄，?便開(kāi)發(fā)者為?成式?模型提供?關(guān)重要的上下全棧開(kāi)發(fā)集?成者，綜合平臺(tái)化繁為簡(jiǎn)排和應(yīng)?部署等復(fù)雜的流程和技術(shù)棧，對(duì)開(kāi)發(fā)者的知識(shí)和技能?平要求很持已經(jīng)成為必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)??智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，如MLOPSSageMaker對(duì)前沿?模型的集成AzureML的?模型優(yōu)化?具包等。此外，?模型技術(shù)浪潮也催?了?批HuggingFace，F(xiàn)ast.AI等。相對(duì)于傳統(tǒng)平臺(tái)，這些平臺(tái)更加迅速地集成和提供豐富的預(yù)訓(xùn)練?模型和領(lǐng)先的?模型應(yīng)?開(kāi)發(fā)HuggingFaceHuggingFace是?個(gè)開(kāi)源?規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模30持開(kāi)發(fā)?員便捷地在模型庫(kù)中搜索和調(diào)?需要的?模型。平臺(tái)還提供?規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，?持?鍵加載使?。在此基礎(chǔ)上，HuggingFace整合了模型訓(xùn)練、評(píng)價(jià)、部署?具。平臺(tái)內(nèi)置了Transformer模型的應(yīng)?編程接?，NLPCV等EvaluateGPU的集群資源進(jìn)??模型的訓(xùn)練，并通過(guò)平臺(tái)發(fā)布模型應(yīng)?或API服務(wù)。百度千帆NLPERNIEBLOOMLlama在內(nèi)的各種模型結(jié)構(gòu)，都經(jīng)過(guò)了中?corpus的預(yù)訓(xùn)練，可以直接應(yīng)?于?本理解、對(duì)話、翻譯等通?任務(wù)。??也可以基于平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)集，使?PaddlePaddle框架對(duì)PaddleHub?具，??可以便捷地使?模型，實(shí)現(xiàn)模型部署，并提供預(yù)測(cè)服務(wù)。ModelZoo華為推出的?模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelZoo2，為?模型開(kāi)發(fā)者提供了全?位的?持與服務(wù)。它?持多種深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch、TensorFlow、MindSporeGPU模型的訓(xùn)練和部署更加靈活和?效。平臺(tái)的模型庫(kù)?前已經(jīng)接?了主流的?模型，如盤(pán)古系列、Baichuan、Llama、GLM等，覆蓋視覺(jué)、語(yǔ)?、多模API模型適配?融領(lǐng)域，能?建設(shè)多管?下以?模型為代表的新?代??智能技術(shù)正在成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)?模型在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域和場(chǎng)景的應(yīng)?。圖15：?模型在企業(yè)的適配模式及落地應(yīng)?場(chǎng)景按照能?的專業(yè)度?平劃分，?模型在商業(yè)銀?的使?有基礎(chǔ)?模型、?業(yè)?模型、企業(yè)?模型、任務(wù)?模型四種形態(tài)，?圖15?；A(chǔ)?模型是業(yè)?模型基于基礎(chǔ)?模型和銀?業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)?再訓(xùn)練，可以解決具備?型的基礎(chǔ)上進(jìn)?步結(jié)合企業(yè)私域數(shù)據(jù)訓(xùn)練具備個(gè)性化特點(diǎn)的企業(yè)?模型，或者?向特定的專屬問(wèn)題結(jié)合任務(wù)數(shù)據(jù)微調(diào)訓(xùn)練任務(wù)?模型，定向攻克?價(jià)值重點(diǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。?融?業(yè)和/或企業(yè)?模型。對(duì)于急缺的場(chǎng)景?持能?，也可采?模型微調(diào)滿?賦能訴求，或者基于產(chǎn)品配套的模型微調(diào)?具結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)敏捷開(kāi)發(fā)任務(wù)級(jí)模型。應(yīng)當(dāng)在原有??智能技術(shù)棧的基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)針對(duì)以下四個(gè)??研判設(shè)?平向通???智能演化，促進(jìn)??智能與?融業(yè)務(wù)深度融合。加強(qiáng)算?基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?模型參數(shù)量的增加導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增?。為了快速訓(xùn)練和規(guī)模化應(yīng)?模型，需要強(qiáng)?的計(jì)算能?來(lái)?持?效的分布式訓(xùn)?建設(shè)?標(biāo)應(yīng)當(dāng)以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，明確應(yīng)??模型邊際效?突出的業(yè)務(wù)AI構(gòu)建?質(zhì)量數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)是?模型的重要?產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量對(duì)?模型性能提升在數(shù)據(jù)處理??，?是設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)使?機(jī)制，如合理數(shù)據(jù)配?等，引?領(lǐng)先模型技術(shù)?模型技術(shù)仍然在快速發(fā)展和演化過(guò)程中，商業(yè)銀?應(yīng)當(dāng)以動(dòng)態(tài)發(fā)展的眼光持續(xù)關(guān)注國(guó)內(nèi)外?模型的最新進(jìn)展和趨勢(shì)，根據(jù)新技術(shù)特點(diǎn)和企業(yè)造?素質(zhì)的?模型研究和應(yīng)?孵化團(tuán)隊(duì)，以強(qiáng)化新技術(shù)研判能?和加快業(yè)務(wù)賦能進(jìn)程。打造研發(fā)運(yùn)營(yíng)流?線緊跟?模型研發(fā)運(yùn)營(yíng)?體化的發(fā)展趨勢(shì)，商業(yè)銀?應(yīng)當(dāng)引?和借鑒業(yè)16。?向業(yè)務(wù)、AI科技研發(fā)?員，基于底層?模型基圖16：?模型研發(fā)運(yùn)營(yíng)流?線(?)評(píng)測(cè)體系逐步完善，可信治理持續(xù)健全（10兩個(gè)確定的數(shù)值商業(yè)銀?在深?研究并探索?模型潛?的同時(shí)，需認(rèn)真對(duì)待其潛在的評(píng)測(cè)維度：保障評(píng)測(cè)全?位覆蓋模型能?評(píng)估?規(guī)模語(yǔ)?模型（LargeLanguageModel,LLM）基于提??程（PromptEngineering）、上下?學(xué)習(xí)(In-contextLearning)、思維鏈推理（ChainofLLM逐漸演化成為?向不同任務(wù)的基座模型。LLM在不斷刷新傳統(tǒng)評(píng)估任務(wù)榜單成績(jī)的同時(shí)，也引起了如何有效、體系化的衡量作為基座模型的LLM在多領(lǐng)域多任務(wù)能?的思考與實(shí)踐。模型能?的體系化量化評(píng)估能夠直觀反映不同模型之間的差距，也能何全?評(píng)估模型的綜合能?，讓模型在測(cè)試評(píng)估中的得分能更真實(shí)的反映實(shí)際??體驗(yàn)。模型安全評(píng)估??智能模型因?yàn)槠湫阅??泛應(yīng)?，?因?yàn)槠錄Q策難以理解的?盒或不確定環(huán)境時(shí)的表現(xiàn)進(jìn)?評(píng)估，例如通過(guò)添加輕微錯(cuò)誤或改變語(yǔ)義等?（透明性）??，?模型評(píng)估關(guān)注模型解釋的合理性、?致性。模型的可解釋性可以從模型在處理某個(gè)任務(wù)時(shí)是否有合理的依據(jù)，以及模型對(duì)于輸出結(jié)果的不確制模型?成特定?格或者含有特定元素的內(nèi)容。這個(gè)評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)主要是為了確保模型在實(shí)際使?中的靈活性和適?性。模型倫理評(píng)估了真實(shí)世界的錯(cuò)誤與?擾，?具備更多參數(shù)的?模型往往更善于模擬訓(xùn)練（性別/種族/宗教是否公平對(duì)待所有群體。通常評(píng)估?法是檢查模型是否更傾向于對(duì)某種群體進(jìn)?負(fù)?或錯(cuò)誤的標(biāo)記，或者在處理涉及不同種群體的任務(wù)時(shí)是否存在/?模型評(píng)測(cè)?法Chinchilla（69.3）在5-shot設(shè)置下的MMLU表現(xiàn)?乎是所有?類評(píng)分者平均值（34.5）的兩GPT-4（86.4）在5-shot設(shè)置下已經(jīng)?分接近?類專家（89.8）的?場(chǎng)景需要設(shè)計(jì)新的評(píng)估?法。例如，在代碼?成任務(wù)中，常?的評(píng)測(cè)指標(biāo)pass@k需要多次采樣?成結(jié)果，然后使?編譯器或解釋器執(zhí)?檢查。的?動(dòng)評(píng)估主要依賴于標(biāo)準(zhǔn)化的度量和基準(zhǔn)測(cè)試集，我們也看到了近期更多針對(duì)?模型的基準(zhǔn)測(cè)試集出現(xiàn)。基于打分系統(tǒng)的??評(píng)估可以提?模型評(píng)價(jià)的豐富性和準(zhǔn)確性，因?yàn)橄噍^于針對(duì)特定NLP任務(wù)構(gòu)建的學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試集，?類主觀構(gòu)建的話題以及對(duì)于模型回答的判斷可能更適?于評(píng)判通?聊天機(jī)器?的好壞。例如UC伯克利提出的聊天機(jī)器?競(jìng)技場(chǎng)（ChatbotArena），利?Elo等級(jí)分制度引??類評(píng)價(jià)對(duì)?語(yǔ)?模型進(jìn)?排名。使?Vicuna可以根據(jù)有?在編程或數(shù)學(xué)問(wèn)題上還不能給出良好的評(píng)估。?模型評(píng)測(cè)指標(biāo)模型在該任務(wù)上的平均正確率。對(duì)于可以直接?較模型回復(fù)和標(biāo)準(zhǔn)答案的(Eac-mch)（eall精確度(Precision)和F1等指標(biāo)；對(duì)于有參考答案的其他條件?本?成任務(wù)，BLEUTER，ROUGE和METEORRRNDCGPassBPB（ECE）ECE低的模型預(yù)測(cè)1000700個(gè)是有毒的。模型的穩(wěn)健性和公平性評(píng)估?式較為類似，通常通過(guò)?較模型在不同輸?下的精度差別來(lái)衡量：對(duì)模型輸?施加錯(cuò)別字或語(yǔ)義等擾動(dòng)模擬真實(shí)?模型評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集?模型評(píng)估??已經(jīng)出現(xiàn)了?些有代表性且?泛使?的綜合基準(zhǔn)數(shù)據(jù)BIG-Bench是?個(gè)各領(lǐng)域?qū)＜液螲ELM16組核?場(chǎng)7MMCU數(shù)據(jù)集，覆蓋教育、醫(yī)學(xué)、?理學(xué)、法律4除了以上綜合測(cè)試集外，還有專注于評(píng)估?語(yǔ)?模型特定能?的測(cè)試TyDiQAMGSM、?于復(fù)雜推理的HellaSwag、?于閱讀理解的SQUAD、?于代碼?成的HumanEvalCivilCommentsSAESuperGLUE18個(gè)?險(xiǎn)管理：助?打造負(fù)責(zé)任應(yīng)?對(duì)于?模型在安全可信??的問(wèn)題，我國(guó)?度重視?模型技術(shù)?險(xiǎn)的管理。2023年7?，?信辦會(huì)同六部委共同發(fā)布《?成式??智能服務(wù)管（為?成式??智能的發(fā)展和應(yīng)?推?成式??智能技術(shù)創(chuàng)新和?險(xiǎn)防范等??積極展開(kāi)合作和研究。以下從性能缺陷、脆弱性、倫理三??對(duì)?模型技術(shù)?險(xiǎn)管理展開(kāi)討論。性能缺陷?險(xiǎn)管理?前?模型對(duì)于其?成內(nèi)容的可信性缺乏保障，容易?成?然流暢但?業(yè)帶來(lái)的?險(xiǎn)采取針對(duì)性回應(yīng)舉措：法律法規(guī)??建?系列規(guī)章制度，對(duì)主管部?的?融政策指導(dǎo)實(shí)施監(jiān)管和規(guī)范，同時(shí)加強(qiáng)?融?模型的技術(shù)創(chuàng)新和防御研究；企業(yè)層?，建議?融企業(yè)設(shè)?相關(guān)部?負(fù)責(zé)?模型技術(shù)?險(xiǎn)管理，整體考慮和設(shè)計(jì)符合?融業(yè)務(wù)場(chǎng)景的?模型安全制度體系，擴(kuò)??模型安全專業(yè)?才隊(duì)伍，提升相關(guān)?融技術(shù)?員的專業(yè)技能。脆弱性?險(xiǎn)管理?前?模型在?對(duì)攻擊?為時(shí)具有脆弱性，例如在?臨特定形式的輸?模型技術(shù)在?融服務(wù)中的使?帶來(lái)了極?的安全?險(xiǎn)，需要采取措施防范潛在的惡意攻擊：?業(yè)層?，建??向?融?業(yè)的?模型脆弱性?險(xiǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，健全技術(shù)體系以?持落實(shí)國(guó)家監(jiān)管政策，針對(duì)?模型的對(duì)抗和投毒攻擊?企業(yè)層?，針對(duì)?融?模型脆弱性采取相應(yīng)的技術(shù)?段進(jìn)?防范，??為應(yīng)當(dāng)及時(shí)停?服務(wù)并視情況采取懲罰。倫理?險(xiǎn)管理?模型由于其?質(zhì)量?jī)?nèi)容?成的能?，導(dǎo)致其在使?的同時(shí)可能引發(fā)容可能誘導(dǎo)使?者進(jìn)?不合理甚??法的?融?為；?成內(nèi)容中可能存在于模型?成內(nèi)容的有害程度和偏?與歧視問(wèn)題形成度量標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)構(gòu)建相關(guān)問(wèn)題的測(cè)評(píng)技術(shù)體系，指導(dǎo)企業(yè)對(duì)?模型?成內(nèi)容進(jìn)??動(dòng)化檢驗(yàn)；?成誘導(dǎo)性或偏?與歧視性內(nèi)容。技術(shù)探索：提供安全可信技術(shù)?撐信息追溯技術(shù)ChatGPT為代表的?成式AI技術(shù)已經(jīng)表現(xiàn)出了?常驚艷的AI技術(shù)實(shí)際部署出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，對(duì)特定結(jié)果的產(chǎn)?原因、關(guān)鍵環(huán)節(jié)等要素進(jìn)?因果溯源分析，保障?成結(jié)果與事實(shí)的?致性是實(shí)現(xiàn)?融?模型可信?成的基礎(chǔ)之?。為了降低?模型的性能缺陷?險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)?成式AI技術(shù)在?融業(yè)務(wù)場(chǎng)景源的?式特定?融結(jié)果的產(chǎn)?原因、關(guān)鍵環(huán)節(jié)等要素進(jìn)?快速的因果溯源分析。該?法主要由檢索器和?模型兩個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)結(jié)果的整編和溯源：攻擊防御技術(shù)現(xiàn)有的基于?模型的內(nèi)容?成技術(shù)屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)范疇，其運(yùn)作?乎完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)??由?為規(guī)則確定，因?容易存在難以察覺(jué)到的脆弱性問(wèn)題；再加上訓(xùn)練及應(yīng)?環(huán)境直接?向數(shù)據(jù)提供商及??產(chǎn)?的?然語(yǔ)??本及圖像等復(fù)雜?結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，模型?臨極?的不確定性和被攻擊可究基于內(nèi)容安全檢測(cè)的攻擊防御技術(shù)，針對(duì)?融?模型開(kāi)發(fā)和應(yīng)?階段涉Prompt注?等對(duì)模型的對(duì)抗攻擊；可解釋技術(shù)們只能看到數(shù)據(jù)的輸?和輸出，其內(nèi)部判斷的運(yùn)?規(guī)律和因果邏輯尚不清機(jī)理和輸出的可解釋性、建?合適的可視化機(jī)制來(lái)評(píng)估和解釋模型的中間為了降低?融業(yè)務(wù)場(chǎng)景的?模型倫理?險(xiǎn)監(jiān)管難度，幫助?融機(jī)構(gòu)識(shí)別潛在的模型?險(xiǎn)并可以及時(shí)調(diào)整和改進(jìn)推理結(jié)果，主要研究融?因果理論的?成式?融?模型：模?融數(shù)據(jù)的?成過(guò)程，對(duì)因果機(jī)制和?盒模型進(jìn)?協(xié)同優(yōu)化來(lái)消除模型并利?可視化等技術(shù)?段實(shí)現(xiàn)?成過(guò)程的可解釋分析，幫助??更好地理解?融概念和決策；基于因果?預(yù)的可控?成技術(shù)：借助因果?預(yù)和反事實(shí)推測(cè)?段，研究?向?融領(lǐng)域的?模型可控?成?法，結(jié)合梯度的低秩分解對(duì)模型的第三章??智能?模型應(yīng)?案例以?成式?模型為代表的新?代??智能技術(shù)將極?地加速?融業(yè)數(shù)（對(duì)商業(yè)銀???尤其是?語(yǔ)?模型的?成式能?已成為數(shù)據(jù)處理的(?)?模型場(chǎng)景實(shí)踐：全流程嵌?助?業(yè)務(wù)提質(zhì)增效17。以下結(jié)合中國(guó)?商銀?的典型實(shí)踐案例來(lái)介紹?模型的銀?業(yè)應(yīng)?場(chǎng)景和業(yè)務(wù)價(jià)值。

圖17：?模型在?融領(lǐng)域的重點(diǎn)應(yīng)?領(lǐng)域?解決率與客?滿意度。不過(guò)鑒于?前?模型在?成內(nèi)容可控性??的問(wèn)案例?：坐席助?提升客?服務(wù)體驗(yàn)?前，商業(yè)銀?主要通過(guò)??客服和智能客服兩種?式為客?提供咨程銀?業(yè)務(wù)中將知識(shí)搜索與?模型技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)通話向坐席?辦公協(xié)作NLP?模型的?本?成、問(wèn)答能?，全?案例?：智能辦公助?辦公模式?效化ee企郵等案例?：智能助?賦能?試流程智能化HR??篩選招聘員HR??分析應(yīng)聘者的情況及能?提供了便利。案例三：?融市場(chǎng)咨詢分析、?成?動(dòng)化商銀?利??模型的?本?成能?，實(shí)現(xiàn)投研晨報(bào)等?融市場(chǎng)各類報(bào)告的運(yùn)營(yíng)管理案例?：?點(diǎn)助?賦能業(yè)務(wù)流程?動(dòng)化85%服經(jīng)理萬(wàn)余?。制度查詢服務(wù)可智能化?成便于員?理解的操作流程和術(shù)案例?：?單分析、?成?動(dòng)化?商銀?每?需處理數(shù)?萬(wàn)件客?意??單，傳統(tǒng)??智能技術(shù)已可答復(fù)環(huán)節(jié)對(duì)原有模式進(jìn)?創(chuàng)新，利??模型可根據(jù)員?與客?電話核實(shí)情研究開(kāi)發(fā)相較于傳統(tǒng)純??開(kāi)發(fā)的?技術(shù)?檻和???需求，基于?模型技術(shù)案例?：智能研發(fā)助?研發(fā)數(shù)智化智能研發(fā)屬于特定細(xì)分領(lǐng)域的專業(yè)化應(yīng)?，存在?融屬性弱且?研難?險(xiǎn)防控案例?：信貸全流程審批智能化傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)模式主要依靠業(yè)務(wù)?員累積的經(jīng)驗(yàn)，??審核和評(píng)估信案例?：可疑報(bào)告?成?動(dòng)化?商銀?依托?數(shù)據(jù)及傳統(tǒng)??智能技術(shù)建成客?盡職調(diào)查、?額報(bào)案例三：智能員?助?內(nèi)控合規(guī)智能化e控溝通交流平臺(tái)，為基層員(?)?模型應(yīng)?范式：模板化復(fù)?加速?案設(shè)計(jì)落地實(shí)際需求和應(yīng)?實(shí)踐，創(chuàng)新打造適配?融?業(yè)的“1+X”?模型應(yīng)?范式，X插即?的零代碼?程化解決?案，?幅提升?模型在全?規(guī)?；瘧?yīng)?的效率和質(zhì)量。?檔編寫(xiě)在通過(guò)?模型將簡(jiǎn)單的事實(shí)陳述擴(kuò)寫(xiě)成?篇資料。分析研判旨在對(duì)照專家編寫(xiě)研判報(bào)告過(guò)程，基于?模型的閱讀理解能?對(duì)多種參考資料等進(jìn)?閱讀、素材抽取，并形成研判分析報(bào)告。智能搜索?成問(wèn)題答案及來(lái)源，最終業(yè)務(wù)?員反饋問(wèn)題答案。

圖18：智能搜索應(yīng)?范式的流程索?模型和?成式?模型分別完成知識(shí)搜索和答案?成，最終業(yè)務(wù)?員反圖19：知識(shí)檢索應(yīng)?范式的流程智能中樞?、調(diào)度場(chǎng)景等。

圖20：智能中樞應(yīng)?范式的流程