GLM大模型凭借其技术优势，在多个行业场景中实现了有效的赋能，通过不同的技术路线和案例实践，证明了其在提高工作效率、降低成本、提升用户体验等方面的巨大潜力
清华智谱GLM大模型场景落地
《GLM大模型：场景落地的探索与实践》是由智谱AI解决方案架构师孙万礼提出的报告，深入探讨了GLM（自回归填空训练架构）大模型在不同行业场景中的应用和实践。
智谱AI致力于让机器像人一样思考，通过Model as a Service市场理念，研发人员占比高达70%，全自研模型架构GLM在多个国际测评中表现优异，超过GPT-3、OPT、PaLM等知名模型。
报告详细介绍了智谱AI的千亿级大模型完整技术体系，以及其在能源制造、智能汽车、医疗健康、金融证券、消费零售、文化旅游、游戏娱乐和通用办公等多个领域的应用案例。
1. 智谱AI的技术优势
智谱AI拥有全自主、多模态、高可用的千亿级大模型完整技术体系，其GLM模型在MMLU、LAMBADA等国际测评中超过GPT-3等模型，性能逼近175B Web GPT，但参数量仅为10B，展现了十倍的效率优势。
2. 智谱AI大模型产品矩阵
智谱AI的大模型产品矩阵包括语言大模型、代码大模型、多模态大模型和端侧模型。这些模型能够支持复杂的自然语言指令，解决困难的推理问题，生成高质量图片和视频，以及在端侧提供高性能的模型服务。
3. GLM大模型多场景赋能
GLM大模型在能源制造、智能汽车、医疗健康、金融证券、消费零售、文化旅游、游戏娱乐和通用办公等多个领域有广泛的应用。例如，在能源制造领域，GLM大模型可以用于工业知识问答、工业质检报告生成、智能工单处理等；在医疗健康领域，可以作为AI营养师、智能导诊、在线问诊等。
4. 通用大模型场景落地的技术路线
智谱AI提出了通用大模型场景落地的技术路线，包括LM+Prompt、LM+RAG、LM+SFT/Lora和LM+Function。这些技术路线通过结合大模型的通用能力和特定场景的需求，实现了私域知识问答、微调训练和与现有系统的API打通。
5. 大模型+prompt案例
报告中提到了大模型+prompt的案例，如技术人员本地私有化部署ChatGLM，以及企业内容知识问答系统。这些案例展示了GLM大模型在特定领域知识问答中的应用，以及如何通过大模型提升企业知识资产的沉淀和价值变现。
6. 大模型+RAG和SFT案例
报告还介绍了大模型+RAG和SFT的案例，如广告文案生成和产品信息收集。这些案例说明了GLM大模型如何帮助企业提高工作效率，降低成本，并生成符合品牌调性的文案。
7. 大模型+Function案例
在大模型+Function案例中，报告展示了如何通过大模型function call实现与现有系统的API打通，如菜品推荐和闲聊功能。这些案例体现了GLM大模型在实际业务场景中的应用潜力。
总结：
《GLM大模型：场景落地的探索与实践》报告展示了智谱AI在大模型技术领域的深入研究和广泛应用。GLM大模型凭借其技术优势，在多个行业场景中实现了有效的赋能，通过不同的技术路线和案例实践，证明了其在提高工作效率、降低成本、提升用户体验等方面的巨大潜力。
智谱AI的GLM大模型不仅在技术上达到了国际领先水平，而且在产业化落地方面也取得了显著成果，与众多生态合作伙伴和企业实现了深度共创。随着AI技术的不断进步和应用的深入，GLM大模型有望在未来发挥更大的作用，推动各行各业的数字化转型。
