从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建——以产业大脑为例.pdf

浙江大学DeepSeek系列专题线上公开课（第二季）

从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建

——以产业大脑为例

2025.03杭州

提纲

•大模型推理能力快速提升

•推理模型和思维链(CoT)

•智能体是什么？

•四链融合产业大脑案例

大模型推理能力快速提升

快速回望历史——大模型的产生

ChatGPT所能实现的人类意图，来自于机器学习、神经网络以及Transformer模型的多种技术模型积累

基于模板和根据一定范开始模仿人对人脑学习进行海量数据学习训练，人类的反馈信息成ChatGPT

规则的前深围的数据进脑进行大量过程进行重为模型学习的内容

度学习阶段行参数分类数据的标记点关注

和训练2018年2019年2020年2022年

Instruct

GPT-1GPT-2GPT-3

GPT

神经网络

CNN

基于规则M2m-

的少量数MachineRNNTransformerT5BART100BigBird

Learning

据处理

GANBERTRoBERTaXLMALBERT

1990年开始；

1950年开始1980年开始2017年ELECTRA

2006年获得突破

ChatGPT经过多类技术积累，最终形成针对人类反馈信息学习的大规模预训练语言模型

里程碑：ChatGPT的成功

OpenAI202211ChatGPT

公司于年月发布，短短三个月内日活跃用户从

3000AI

零增长至超过万，标志着对话式进入大众应用阶段

三阶段训练技术构建GPT3.5ChatGPT日活量（2022.11-2023.02）

里程碑：ChatGPT的成功

AI1.0时代AI2.0时代

辨别式AI生成式AI

对现有内容进行分析、分类、判断、预测自动生成开放的文本、图像、音频、视频等内容

分类回归聚类文本生成语音生成