2025DeepSeek大模型赋能政府数字化转型报告.pptx

DeepSeek

每个人都可以读懂的大模型科普报告(政府篇)

DeepSeek大模型赋能政府数字化转型

厦门大学

厦门大学大数据教学团队作品2025年3月9日

国内高校大数据教学的重要贡献者

团队负责人：林子雨副教授

年轻力量：核心成员全部46周岁以下

结构合理：教学型、科研型、实验工程师

专注专业：从2013年至今，11年专注于大数据教学

团队特点：眼光前瞻、紧跟技术、创新实干、执行力强影响力高：多项指标在国内高校大数据教学领域领先

·教材数量

·教材占有率

·MOOC课程学习人数

·师资培养

·教学研讨会

·教学网站访问量

·在线讲座观看人数

团队联系方式：ziyulin@

林子雨

赖永炫

厦门大学大数据教学团队

谢怡郑海山

郑宇辉张琦

蔡炳跃

苏淑文

夏小云

陶继平

大模型系列报告(科普报告，非技术报告)

■报告1:大模型概念、技术与应用实践(面向社会大众)

■报告2:DeepSeek大模型赋能高校教学和科研(面向高校)

■报告3:DeepSeek大模型及其企业应用实践(面向企业)

■报告4:DeepSeek大模型赋能政府数字化转型(面向政府部门)

报告下载地址：/post/deepseek/

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一目录—

1.大模型：人工智能的前沿

2.大模型产品

3.大模型的行业应用

4.政府部门本地部署大模型

5.DeepSeek大模型在政务服务领域的应用

6.DeepSeek大模型在政府工作中的应用

7.智能体的政务应用

8.AIGC与政府应用实践

厦门大学大数据教学团队作品

1.大模型：人工智能的前沿

1.1大模型的概念

1.2大模型的发展历程

1.3人工智能与大模型的关系

1.4大模型分类

1.1大模型的概念

大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有

海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型

通常说的大模型的大的特点体现在：

2020年，OpenAI公司推出了GPT-3,模型参数规模达到了1750亿

2023年3月发布的GPT-4的参数规模是GPT-3的10倍以上，达到1.8万亿

大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到

更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力

1.1大模型的概念

学习能力强

大模型可以从大量的数据中学习，

并利用学到的知识和模式来提供更精准的答案和预测。这使得它们在解决复杂问题和应对新的场景时表现更加出色

上下文理解能力

大模型具有更强的上下文理解能力，能够理解更复杂的语意和语境。这使得它们能够产生更准确、更连贯的回答

可迁移性高

学习到的知识和能力可以在不同

的任务和领域中迁移和应用。这意味着一次训练就可以将模型应用于多种任务，无需重新训练

语言生成能力

大模型可以生成更自然、更流利的语言，减少了生成输出时呈现的错误或令人困惑的问题

1.2大模型的发展历程

大模型发展历经三个阶段，分别是萌芽期、沉淀期和爆发期

微软

Tuig0-亿NLG

Google

T5

110亿

2020

7

n

LeNet-5GAN

6万百万-干万级

20052014

OpenAIGPT31750亿

微软

Florence6.4亿

华为

盘古大模型

10850亿

OpenAI

GPT2

15亿

2019

202120222023

OpenAI

DALL-E2

120亿

基于规则的少量

数据处理

NVDIAMT-NLG5300亿

迅猛发展期

时间

1950

百度

人类情感理解和识别其他高阶能力

编程能力数学医学法律

概念抽象视觉识别

文字理解

大语言模型呈现核心能力金字塔结构

大语言模型

进阶能力

更为进阶的理解力

进阶能力

逻辑推理能力

核心能力

认知和学习能力

1.2大模型的发展历程

严

1.2大模型的发展历程

大模型发展对算力的需求演变

Lama2-70B

liBaichuan2-13B

Baichuan2-7B

GLM-130B

DeepSeek-R1-6718

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek-R1-Distil-Qwen-1.5B

wIOIA

Megatron-TuringNLG

GPT-3175B(davinci)

BE