主编推荐语
全方位剖析ChatGPT应用场景，多角度挖掘大模型内在价值。
内容简介
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。
本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。
首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市等方面讲述了大模型的诸多应用场景，并阐述了大模型在这些领域的应用现状、应用潜力、企业探索实践等。
本书内容丰富，理论与实践案例结合，能够为对大模型感兴趣的企业管理者、创业者、投资者等深入研究大模型提供指导。
目录
- 版权信息
- 作者简介
- 内容简介
- 前言
- 第1章 ChatGPT：通用人工智能的典范
- 1.1 追根溯源：ChatGPT是什么
- 1.1.1 ChatGPT：AI驱动的自然语言处理工具
- 1.1.2 从GPT-1到GPT-4，ChatGPT的前世今生
- 1.2 通用能力：ChatGPT四大功能
- 1.2.1 内容智能生成：基于海量数据生成多种内容
- 1.2.2 智能搜索：ChatGPT颠覆传统搜索方式
- 1.2.3 智能翻译：支持多种语言批量翻译
- 1.2.4 赋能智能机器人：提高服务质量，提升智能性
- 1.3 GPT-4引领通用人工智能风口
- 1.3.1 通用人工智能成为AI发展的下一阶段
- 1.3.2 大模型：实现通用人工智能的最佳路径
- 1.3.3 OpenAI公布通用人工智能规划
- 第2章 大模型：ChatGPT的核心支撑
- 2.1 底层架构+运行机制
- 2.1.1 底层架构：Transformer模型
- 2.1.2 运行机制：大规模预训练+微调
- 2.2 发展历程与发展趋势
- 2.2.1 从单语言预训练模型到多模态预训练模型
- 2.2.2 通用大模型和垂直大模型并行
- 2.2.3 ZMO.AI：聚焦营销领域的AI大模型
- 2.3 大模型三大要素
- 2.3.1 算力：支撑大模型训练与推理
- 2.3.2 算法：大模型解决问题的主要机制
- 2.3.3 数据：大模型训练的养料
- 2.4 大模型带来的三大改变
- 2.4.1 突破定制化小模型落地瓶颈
- 2.4.2 降低AI开发和训练成本
- 2.4.3 带来更强大的智能能力
- 第3章 产业格局：大模型生态体系雏形已现
- 3.1 大模型产业生态体系的三层架构
- 3.1.1 基础层：数据+算力+计算平台+开发平台
- 3.1.2 模型层：多方参与，推进大模型建设
- 3.1.3 应用层：面向用户生成多样化应用
- 3.2 玩家涌入大模型赛道，产业趋于繁荣
- 3.2.1 谷歌：引领潮流，推出大语言模型PaLM 2
- 3.2.2 百度：基础大模型+任务大模型+行业大模型
- 3.2.3 中国科学院自动化研究所：推出“紫东太初”大模型
- 3.3 产业发展趋势：大模型开源成为风潮
- 3.3.1 因何开源：防止垄断+数据保护+降低成本
- 3.3.2 多模态化：多模态开源大模型成为趋势
- 3.3.3 开源社区涌现，成为开源大模型聚集地
- 3.3.4 华为：以开源AI框架赋能大模型
- 第4章 新型商业模式：MaaS重构商业生态
- 4.1 MaaS模式拆解
- 4.1.1 概念解析：MaaS是什么
- 4.1.2 MaaS模式产业结构
- 4.2 MaaS模式在B端的商业化落地
- 4.2.1 聚焦高价值领域落地
- 4.2.2 开放API，助力企业产品迭代
- 4.2.3 以平台助力，提供一站式MaaS服务
- 4.3 MaaS模式在C端的商业化落地
- 4.3.1 MaaS模式在C端落地的三大路径
- 4.3.2 智能硬件成为承载个性化大模型的主体
- 4.3.3 云从科技：面向C端发布“从容”大模型
- 4.4 MaaS模式成为大模型厂商的核心商业模式
- 4.4.1 订阅制收费
- 4.4.2 嵌入其他产品获得引流收入
- 4.4.3 开放API和定制开发收费
- 第5章 大模型+数据服务：引爆数据服务市场
- 5.1 大模型趋势下，数据资源需求增加
- 5.1.1 数据标注服务需求爆发
- 5.1.2 数据训练需求带动版权IP需求爆发
- 5.1.3 中文在线：成为多家大模型厂商的合作伙伴
- 5.2 合成数据：为大模型提供优质数据源
- 5.2.1 高效、低成本、高质量的数据
- 5.2.2 应用场景：自动驾驶+机器人+安防
- 5.2.3 多家科技巨头布局合成数据业务
- 5.3 大模型时代，数据服务市场迎来竞争热潮
- 5.3.1 海天瑞声：开放数据集+打造标注平台
- 5.3.2 拓尔思：以数据优势探索大模型落地路径
- 5.3.3 浪潮信息：积极推进大模型研发
- 第6章 大模型+智能搜索：打造互动溯源搜索方式
- 6.1 大模型怎样变革搜索方式
- 6.1.1 搜索方式变革，智能互动式搜索将出现
- 6.1.2 生成式搜索，提供丰富内容
- 6.1.3 知乎发布大模型，探索智能搜索
- 6.2 搜索引擎融合大模型成为企业切入点
- 6.2.1 微软：New Bing布局
- 6.2.2 谷歌：搜索引擎升级与大模型研发
- 6.2.3 百度：扛起生成式搜索的“大旗”
- 6.3 搜索引擎变革下的广告和电商
- 6.3.1 搜索广告更加个性化
- 6.3.2 电商跨模态搜索成为现实
- 6.3.3 亚马逊：以大模型赋能电商搜索
- 第7章 大模型+办公工具：解放办公劳动力
- 7.1 大模型优化多场景办公体验
- 7.1.1 邮箱场景变革：邮件智能分类、撰写、回复
- 7.1.2 大模型赋能文档内容创作与PPT创作
- 7.1.3 大模型融入管理系统，提升管理效率
- 7.1.4 大模型赋能代码生成，降低开发门槛
- 7.2 OA成为大模型应用切入点
- 7.2.1 OA是企业信息化核心系统
- 7.2.2 OA系统的五大功能引擎
- 7.2.3 大模型与OA系统融合成为趋势
- 7.2.4 Microsoft 365 Copilot：大模型与办公软件结合的探索
- 7.3 企业布局，抢占大模型办公先机
- 7.3.1 科技巨头以大模型入局办公软件领域
- 7.3.2 科技巨头以大模型为办公软件企业赋能
- 7.3.3 印象笔记自主研发轻量化大模型
- 7.3.4 讯飞星火认知大模型为办公赋能
- 第8章 大模型+对话式AI：提升AI产品智能性
- 8.1 对话式AI的竞争走向体系化
- 8.1.1 对话式AI的三大技术要点
- 8.1.2 提高对话式AI底层模型的构建效率
- 8.1.3 大模型赋能对话式AI生成个性化内容
- 8.1.4 大模型加持，对话式AI实现进化
- 8.1.5 客服Robot：企业级机器人出现
- 8.2 文本机器人接入大模型
- 8.2.1 大模型丰富知识库，提升AI理解能力
- 8.2.2 应用场景：智能问答+智能客服
- 8.3 语音机器人接入大模型
- 8.3.1 破解“命令式交互”瓶颈，升级互动体验
- 8.3.2 应用场景：智能音箱+语音助手
- 8.4 多模态机器人接入大模型
- 8.4.1 大模型驱动多模态机器人发展
- 8.4.2 大模型与工业机器人结合雏形已现
- 8.5 虚拟数字人接入大模型
- 8.5.1 大模型重新定义虚拟数字人
- 8.5.2 大模型助力，实现个性化虚拟数字人打造
- 8.5.3 元境科技：多模态虚拟数字人亮相
- 第9章 大模型+休闲娱乐：升级用户娱乐体验
- 9.1 大模型下，游戏行业迎来多重变革
- 9.1.1 大模型解放游戏行业生产力
- 9.1.2 大模型支撑下的游戏引擎迎来发展
- 9.1.3 英伟达：为游戏开发者打造定制化AI模型
- 9.2 大模型给影视行业带来发展机遇
- 9.2.1 3D模型助力影视内容生产
- 9.2.2 百度首发大模型“电影频道-百度·文心”
- 9.3 大模型赋能音视频制作
- 9.3.1 大模型释放AI音乐生产力
- 9.3.2 大模型实现文本转视频和数字人视频生成
- 9.3.3 腾讯音乐：加强大模型在音乐领域的探索
- 9.3.4 通义听悟：带来全新音频、视频体验
- 第10章 大模型+生产制造：工业领域智能化程度加深
- 10.1 通用大模型与工业大模型
- 10.1.1 通用大模型走向工业大模型
- 10.1.2 工业大模型破解工业生产多种发展瓶颈
- 10.1.3 工业大模型底座：为制造企业赋能
- 10.2 大模型融入生产制造流程
- 10.2.1 工业3D生成：生成工业模型，赋能工业设计
- 10.2.2 融入生产系统：贯穿计划、制造全流程
- 10.2.3 工业机器人进一步发展
- 10.2.4 盘古大模型：开启智能生产新范式
- 10.3 “大模型+自动驾驶”激活汽车制造业
- 10.3.1 自动驾驶算法：多个模块的集合体
- 10.3.2 大模型赋能自动驾驶各环节
- 10.3.3 科技巨头构建自动驾驶通用系统
- 10.3.4 汽车制造企业自研大模型，积极入局
- 10.3.5 魔方Rubik大模型：汽车智能制造新探索
- 第11章 大模型+智慧营销：助推营销方式变革
- 11.1 多场景落地，大模型提升营销效果
- 11.1.1 打造智能客服，提供个性化客户服务
- 11.1.2 构建智能推荐系统，提升产品转化率
- 11.1.3 助力智能质检，提升企业营销效果
- 11.1.4 助力智能投顾，给出专业化建议
- 11.1.5 京东大模型：助力企业精准营销
- 11.2 大模型实现营销内容人机共创
- 11.2.1 创意生成：生成定制化营销创意
- 11.2.2 内容生成：生成多元化营销内容
- 11.2.3 超级员工：大模型能力加持，构建数字员工
- 11.2.4 三人行携手科大讯飞，打造营销大模型
- 11.3 大模型重构营销业务
- 11.3.1 多方面重构，营销业务升级
- 11.3.2 智能电商成为电商发展新方向
- 11.3.3 大模型时代，金融服务营销模式创新
- 11.3.4 中关村科金：探索大模型在金融领域的应用
- 第12章 大模型+智慧城市：推动城市数字化升级
- 12.1 大模型多场景赋能智慧城市建设
- 12.1.1 优化资源配置，推动城市高效运转
- 12.1.2 预测交通状况，转变交通管理模式
- 12.1.3 降水预测大模型，实现气象预报精细化
- 12.2 城市安防：大模型引领安防创新
- 12.2.1 大模型助力安防智能化
- 12.2.2 多模态大模型成为智慧安防新风口
- 12.3 探索智慧城市应用，企业在行动
- 12.3.1 “文心一言”大模型+哈尔滨：推进城市智慧化建设
- 12.3.2 “孔明”大模型，实现城市治理增效
- 12.3.3 “通义千问”携手“灵锡”，加深数字化城市探索
评分及书评
- 给这本书评了4.0一书在手，ChatGPT入门你有
从去年开始，ChatGPT 的热潮就一直没有衰退。罗胖在 2024 跨年演讲说过：“在 AI 时代，重要的不是这 AI 这只队伍，而是你能领导吗？” 随着人工智能技术的不断发展，它已经渗透到社会的各个领域，并对传统产业和就业市场产生了深远的影响。ChatGPT 是人工智能技术的一个具体技术。你有了这个技术，就能保持竞争优势吗？你有别人也有啊，其中的关键是什么？你能否梳理你的商业模式，拆解你的业务流程，然后在细节中，派出你的 ChatGPT 队伍去完成一个具体的应用。而这些小的改变和提升，可以增强你整体的战斗力。如果你刚刚开始关注这个领域，与其在网上东拼西凑的看，不如就看这本书，关于 ChatGPT 是什么，有哪些技术场景，怎么应用，说的非常全面。不知道，作者自己有没有根据这本书，训练出一个 ChatGPT 问答专家。
给这本书评了5.0ChatGPT 作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用 ChatGPT 入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式 AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市等方面讲述了大模型的诸多应用场景，并阐述了大模型在这些领域的应用现状、应用潜力、企业探索实践等。
出版方
清华大学出版社
清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。
