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大模型赋能工业应用

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人工智能
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《大模型赋能工业应用》(史晓凌 茹海燕 谭培波 张学龙 柳晶晶) 本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。

作品简介

本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。

内容简介

本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。

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