Case11｜AI 应用开发：LLM 基座选型、数据集构建与产品落地的坑与对策
AICon全球人工智能开发与应用大会
大模型在不同行业中的实际落地，涵盖了多个关键环节，包括数据集的构建、行业大模型的训练、评测、应用系统的构建以及最终的行业落地应用等。这些环节不仅是大模型成功应用的基础，也决定了其在各个行业中的表现和效果。
在 AICon 全球人工智能开发与应用大会2024 北京站【大模型行业落地实践】专题圆桌交流中，快手电商运营平台研发负责人袁首超担任主持人，与孩子王 AI 大模型负责人陈剑、摯文集团生态技术负责人李波、蚂蚁集团安全助理技术负责人岳汉，共同探讨大模型落地的相关问题。
部分精彩观点如下：
行业是否具备结构化知识体系，是决定该行业是否适合大模型应用的关键。
构建高质量数据集，可以类比为在奔跑时还要系鞋带。
建议选择两到三个具有特长的模型基座，并结合自己的训练进行微调。
以下内容基于现场速记整理（经编辑）。
袁首超：在行业应用中，哪些场景更适合大模型的落地？
袁首超：从快手的角度来看，我们目前在推进两个主要的业务场景。第一个场景是内容生产。快手始终定位于一个内容平台，因此我们在内容生产方面已经建立了三个重要的基座模型。第二个业务场景是电商领域，特别是在执行单一指令的过程中，涉及到多个业务领域和领域知识。一个典型的例子是小二助手，小二指的是我们电商行业的运营人员，他们执行单一指令，比如在大促期间组织一场直播。这一过程中需要涉及到相应的人员、产品能力以及整个直播流程的规则。通过大模型的支持，单一指令可以自动执行，并最终完成任务并反馈结果。
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1. 行业是否具备结构化知识体系，是决定该行业是否适合大模型应用的关键。 2. 构建高质量数据集，可以类比为在奔跑时还要系鞋带。 3. 大模型在文科领域的表现较强，特别是在创意性任务如作图、对话生成等方面。 4. 大模型在语言理解、逻辑推理、知识应用、数学和编程等方面的能力显著提升，适合在教育培训领域等场景应用。 5. 大模型在知识处理和内容生成方面具有优势，适合在许多场景中落地应用。 6. 在电商领域，AI重构经营链路，需要逐步迭代，进行实验和调整，最终实现目标。 7. 从AI在哪些领域能为用户创造更大价值的角度出发，优先解决商家最痛的痛点，例如成本控制和销量提升。 8. 数据获取主要有几种途径，包括开源数据、购买数据和利用大模型来清洗或合成数据.
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