游：带 AI 功能手机销量涨 120% 。 2 、提振算力产业链：助力国产算力成 长 一、算力产业链：让国产算力 “能用、好用 ” 1. 语言模型概述 2. Transformer 结构 3. 语言模型构建流 程 二、 大语言模型技术原理 数据是用于训练 AI 的，也就是 AI 算法通过大量的数据去学习 AI 中算法的参数与配置， 使得 AI 的预测结果与实际的情况越吻合 千亿上万亿。 人工智能核心要素 语言是人类与其他动物最重要的 区别之一 逻辑思维以语言的形式表达 知识以文字的形式记录和传 播 如果人工智能想要获取知识 ，就必须懂得理解人类使用的不太精确、可能有歧义、 混乱的语言。 1 、语言模型概 述 语言模型（ Language Model ， LM ） 目标是建模自然语言的概率分 布 词汇表 V 上的语言模型由函数 P(w1w2.. wm 看作一个变量 ，那么它具有 |V|m 种可能。 按照《现代汉语词典（第七版）》包含 7 万词条，句子长度按照 20 个词计算，模型参数量达到 7.9792* 1096 的天文数字。 1 、语言模型概 述 由此， w1w2...wm 的生成过程可以看作单词逐个生成的过程。首先生成 w1 ，之后 根 据 w1 生成 w2 ，再根据 w1 和 w2 生成 w3 ， 以此类推，根据前 m −

医学：自动读片、辅助诊断、个性 化诊断、基因排序 教育：学习外语、智能选题 8 人工智能（AI）无处不在的时代 扫地机器人 食堂扫脸付款 门禁刷脸识别 停车场门禁 无人机 自动驾驶 人形机器人 大语言模型 ...... sora文生视频 Stable Diffusion 9 人工智能的起源、定义——没有统一标准 人的智能 Artificial Intelligence 人工智能 智能是智慧和才能的总称 而后到今天发展了三大 主义学派 （1） 正名篇：所以知之在人者谓之知，知 有所合谓之智。所以能之在人者谓之能，能 有所合谓之能。 人工智能是以机器为载体用人工方法 和技术模拟实现的人的智能 （2）多元智能理论：语言智能、音乐智能、 逻辑智能、空间智能、运动智能、人机智 能、认知智能 10 从人的智能到人工智能 荀子·正名篇：人的智能，智慧和才能的总称 智慧 知识 所以能之在人者谓之能，能有所合 谓之能。 “能”在外，“能力”一般是外在通过某种形式表现出来的，跟身体架构整体有关。 直觉 11 多元智能理论 （1983 年，哈佛大学发展心理学家霍华德·加德纳（Howard Gardner） 教授） 语言智能 音乐智能 逻辑智能 空间智能 运动智能 人机智能 认知智能 12 DeepSeek来了，它是谁？ v DeepSeek全称 – 杭州深度求索（DeepSeek）人工智能基

...................................................................................7 1.1.1 政务场景的自然语言处理需求.....................................................9 1.1.2 DeepSeek 模型的现有能力分析............... .................................................................................14 1.2.1 提升政务场景下的语言理解与生成能力...................................15 1.2.2 实现高效的政务数据处理与分析................................. 系统多依赖于规则引擎和简单的自动化工具，难以应对日益复杂的 政务场景和多样化的数据处理需求。为此，引入先进的人工智能技 术成为提升政务管理水平和决策效率的关键。DeepSeek 政务大模 型的提出，旨在通过大语言模型（LLM）的强大能力，实现政务数 据的智能化处理、分析和决策支持，从而推动政务管理的现代化转 型。 该项目的主要目标是通过对 DeepSeek 大模型进行微调，使其 能够更好地适应政务领域的特定需求。具体而言，微调后的模型将

日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek- R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下， 极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。自 1 月 20 日 DeepSeek 发布 R1 模型，该模型的用户数 实现了飞速增长，根据 AI 产品榜的数据，截至 1 月末 DeepSeek 实现业绩持续增长。多邻国 （Duolingo）是一家全球领先的语言学习平台，2024 年 9 月 25 日，多邻国公 布其重大产品创新，推出两项全新 AI 驱动功能——视频通话（Video Call）与 多邻国大冒险（Adventures）。其中在“视频通话”功能中，用户可以与多邻国 角色 Lily（拽姐）对话，且对话内容会根据用户语言水平灵活调整，即使是初学 者也可以轻松地进行对话练习。借助 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek- R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极 大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。 图1：DeepSeek 发布 R1 模型性能上对标 OpenAI 的 o1 模型 资料来源：DeepSeek 官网，民生证券研究院

CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC 目录 ID CCID CCID CCID CCID 2 交互和沟通 智能体能够通过自然语言处理等技术理解来自人类或其他智能体的指令并生成回应 情景感知和应变 智能体能够感知情境变化 ，灵活调整决策和行动策略以适应不同需求。 知识表示和储存 智能体能够组织和存储知识 ，通过不同方式表示并利用这些知识支持决策和行动 智能体的发展对于深化人工智能研究、实现通用人工智能具有重要意义。 它为复杂任务提供了任务驱动的实验平台， 助力通用人工智能研究。 • 智能体技术不仅推动了其广泛应用， 也是大语言模型技术持续更新迭代的驱动力。 它扩展了大语言模型的任务能力， 提升了其稳定性和实用性， 帮助其实现产业落地。 • 智能体是产业升级的“催化剂”， 推动人工智能赋能新型工业化， 培育新模式新业态。 它催生了新型产业模式，打造了新的经济增长点。 它催生了新型产业模式，打造了新的经济增长点。 决策和规划 智能体能够结合输入的信息和自身存储的知识使用逻辑推理等方法制定决策 感知和理解 智能体能够通过传感器、计算机视觉和自然语言处理等技术感知并理解图像、声音和文本等外部 信息 • 定义：智能体（ AI Agent ）是基于人工智能技术理解外部环境刺激并生成有意义动作的交互系统 ，涵盖环境感知、决策规划、 自主学习、 多 模态

插件工具 智能体工厂 行业语言训练 样本集 问答对 行业大模型 (L1) 标准编码 标准单元 人口 通 用 模 型 (LO) 2.2 总体架构 “1+N ” 大模型架构 权益维护 智能办公 智能审批 数据管理 智能体应用 (L2) 大语言模型 视觉大模型 多模态大模型 训练语料 样本库 多模态理解微调 特定任务标注 正反例百条 图文对 多模态理解模型微调 图像 / 视频 + 文本描述 ( 十万 级 ) 多模态 QA 结果排序 ( 万 级 ) 问答对 大语言模型微调 千条 ~ 万条 QA 对 形成宁波市自然资源行业知识库，为城市大模型建设提供权威行业语料 标 准 化 处 理 格式转换 噪声过滤 视频解码 场景切分 关键帧提取 分辨率调整 m 3.3“1” 个模型构建平台 口大模型构建平台由模型中心、知识中心、工具 库 以及智能体中心四大模块组成： 多模态支持 既支持大语言模型 ( 包括 DeepSeek R1 推理模型 ), 也 支持视 觉模型、语 音模 型 语言模型 图像理解 多来源快速接入 支持私有化部署的开源模型和微调 模型，也 支持互 联网商用模型。 私有模型 互联网模型 模块功能组织

为应对上述挑战，构建基于 DeepSeek 模型的知识库系统成为 当前电子政务发展的重要方向。该系统将融合自然语言处理、知识 图谱、深度学习等前沿技术，实现对政务数据的智能化管理和应用， 助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 DeepSeek 模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 训练和优化算法，模型能够在短时间内处理大规模数据，并保持良  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 提升推理速度。  增量更新与在线学习：支持根据新数据进行模型更新，适应不 断变化的政务需求。  多语言支持：能够处理多种语言的文本数据，满足跨地区、跨 语言的政务需求。 在电子政务知识库构建中，DeepSeek 模型的应用流程可以通 过以下步骤实现： 通过以上流程，DeepSeek 模型能够将海量的政务数据转化为 结

实战篇 技术篇 目 录 Contents 助力教育智能化转型 服务教育现代化进程 45 45 46 50 50 55 55 56 58 61 61 以先进人工智能技术助力语言教学，打造更优口 语测评方法 英特尔与合作伙伴共同探索基于人工智能的智能口语 测评方法 • 基于人工智能的智能口语测评 • 面向英特尔® 架构优化的人工智能口语测评解决方案 基于英特尔优化方案的应用案例 化教育体系添加了新动力。 人工智能在教育行业各场景中的应 用探索与实践 目前，在教育行业各场景中，如图 1-1-2 所示，由数据驱 动，基于各类机器学习 / 深度学习方法构建，涵盖计算机视 觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及自动语音识别（ASR） 等技术领域的人工智能应用探索和方案部署，可以分为教学 环节、练习测评和教学管理三个核心场景： • 教学环节场景：与传统教学模式相比，智慧教育引入更多人 探讨如何有效利用英特尔先进软硬件产品带来的高性能算力 和深度学习加速能力，用深度学习方法为教育行业构建涵盖 发音准确度、流畅度、自然度、完整度维度和多项指标的综 合测评智能系统，从而高效、快速和准确地帮助教育机构和 学生，对各类语言的口语学习成果进行智能化测评。 课堂行为分析 智能教学辅助 口语测评 AI 教学与实训 教育教学 人才培养 教学管理 考核测评 教师 学生 教学过程 效果评估 实战篇 15 14

域的需求，有望成为后续细分领域企业的发力方向。彭博推出专为金融行业打 造的 500 亿参数大语言模型 BloombergGPT，依托其四十年来积累的大量金融 数据源，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练，使得 BloombergGPT 在执行金融任务上的表现远超同等参数量级的通用大语言模型，为国内金融 行业大模型的落地与使用提供了借鉴路径。我们认为，保险行业作为数字化、 智能化的先行者，在 ...................................................................................... 6 图 3. 中国大语言模型产业参与厂商类型与定位逻辑 ................................................................................. 7 在自然语言处理、 计算机视觉、智能语音等多个领域实现突破性性能提升。 图1.AI 大模型的内涵与特征 数据来源：沙利文《AI 大模型市场研究报告:迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕》，财通证券研究所 生成式 AI 大模型的突破赋予 AIGC 广阔的产业化应用空间。2022 年底 OpenAI 发布人工智能聊天机器人 ChatGPT，在具有庞大参数量的大型语言模型训练下，

ChatGPT 基于 OpenAI 的 GPT 架构，是一种生成式预训练变压器 （ Generative Pre-trained Transformer ）模型。 通过大量文本数据进行预训练，模型学习到了语言结构、语法、常识等知识。在预 训练阶段完成后，模型使用特定任务的数据进行微调，以适应特定的应用场景。 • 灵活性：能够根据用户输入生成符合语境的回复，适应多种场景和问题。 • 持续学习：随着数据量 ChatGPT ） CHATGPT 属于自然语言处理、大语言模型（ LLM ）和内容生成式 AI （ AIGC ） - 自然语言 - 人类使用的语言，如汉语、英语、法语等；特指文本符号（非语音）。 - 如何定义 •自然语言处理（ Natural Language Processing, NLP ）是利用计算机技术来分析、理解和处理 自 然语言的一门学科，涉及到语言学、计算机科学、人工智能等交叉领域，关注计算机和人类（自 ，关注计算机和人类（自 然） 语言之间的交互。 •可分为自然语言理解（ Natural Language Understanding, NLU ）和自然语言生成 （ Natural Language Generation, NLG ）两大部分。 - 属于认知智能 - 计算智能（能存会算） - 感知智能（能听会说，能看会认） - 认知智能（能理解会思考，需要抽象和推理能力） 总览 ChatGPT