剖析大模型关键落地路线，科学确立技术选型原则。
大模型能力不断提升，应用场景不断丰富，然而在落地应用过程中仍然面临技术、数据、服务、安全等多方面的困难和挑战。因此，应用方在综合评估自身能力和需求后，应根据自身行业属性、业务场景、资源储备等情况选择适合自身战略规划的技术路线，设计科学合理和切实可用的大模型落地方案，为后续大模型的研发和测试夯实基础。 应用方应通过完善的方案设计和系统的研发测试筑牢大模型技术底座。方案设计方面，完善的方案设计可以帮助应用方进一步明晰自身业务需求、优化资源配置、合理管控风险，应用方应综合考虑基础软硬件、数据集构建、模型选型等方案的设计，满足大模型训练和测试的要求。研发测试方面，系统的研发测试可以帮助应用方及时发现大模型存在的问题和不足，为模型的改进和优化提供明确的方向。应用方应构建训练推理平台、应用服务平台，确立可靠的安全风险处理机制，实现大模型的稳定高效和安全可信。
大模型的能力构建是一项复杂的系统性工程，往往牵一发而动全身，因此需要根据应用方的切实需求，设计并验证科学合理、高效可行的大模型建设方案。在方案设计时，应重点考虑基础软硬件选型、数据集构建、模型选型和设计、应用服务、风险控制等因素。
1.面向大模型的基础软硬件方案设计原则应用方应根据大模型的训练、推理和部署需求，设计基础软硬件方案。硬件选型方面，应用方应根据算力需求、数据规模、网络需求利用现有资源、采购或租用计算核心组件、存储设备、网络设备，为大模型的后续开发打下坚实基础。以大模型推理所需算力为例，其算力需求估算需要综合考虑模型大小、量化方式、访问并发量等，并结合 AI 芯片显存大小推算所需芯片数量。软件设计方面，应用方可选择 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore 等深度学习框架，借助其丰富的算法库和工具链简化大模型的设计、训练和微调过程。同时，应用方应采用兼容性和扩展性良好的向量数据库等软件系统和操作系统以确保大模型训练和部署的稳定高效。
2.面向大模型的数据集构建方案设计原则应用方应根据大模型训练、微调、测试等需求，设计数据集构建方案。数据采集方案上，应根据不同的场景和目的，灵活选择收集线上、线下、公有、私有数据，扩展大模型数据规模及多样性，有效支撑模型训练和微调。数据标注方案上，可根据自身数据规模和特点，以及对数据标注效率和准确性的要求，选择采用人工标注、半自动标注、全自动标注等方式。比如，在医疗图像、材料科学、生命科学等数据专业性较强的领域上，可选择人工标注或半自动标注方式。在通用目标识别、检测、跟踪等数据通用性较高的领域，可采用全自动标柱方式。数据管理方案上，应根据数据的重要性和敏感性设计分类分级的原则，对不同数据采取不同访问权限等措施，以确保数据使用的高效性和安全性。
3.大模型选型和建设方案设计原则应用方应根据业务目标和资源就绪情况，设计大模型生态、模态、架构、能力、开发、优化和部署方案。模型生态上，可根据开发成本、开发周期、安全性等要求选择开源或闭源两种软件生态。模型模态上，可根据自身业务需求、产品形态、数据模态等，选择开发语言大模型、视觉大模型或多模态大模型。模型架构上，可根据自身数据规模、算力规模、部署方式，选择合适的大模型网络架构、优化算法和损失函数。模型开发上，可根据自身开发能力、项目周期、技术要求、验收指标等选择全量开发、微调开发。模型能力上，可根据任务的类型和难度，合理选择模型的参数规模和训练策略。模型优化上，可以通过提示工程、检索增强生成、微调等方式对大模型进行优化，以满足应用方特定需求。模型部署上，可根据自身行业的合规性要求、数据敏感性、数据和算力规模等选择公有云、私有云或混合云三种不同的模型部署策略。
应用方应根据业务需求，设计大模型的工具选型、应用开发、服务运营方案。多模型路由方案上，可根据业务特点及所属领域，动态选择不用类型、不同领域、不同厂商的大模型，通过集成多个大模型的技术能力以支撑上层应用提供更加精准、稳定的服务。工具选型方案上，可选择 LangChain、智能体等技术或工具与大模型深度融合，使得大模型信息检索更精准、应用构建更高效、行为决策更智能。应用开发方案上，可根据大模型的生成创造、逻辑推理能力进行人工智能原生应用开发，建立用户与大模型之间便捷可靠的交互通路。服务运营方案上，应设计相应的大模型服务运营平台和反馈机制，建立高效的运营流程，以保障模型在各个业务场景的平稳运行。应用方可根据业务和市场的变动，及时调整大模型服务运营方式。
5.面向大模型的风险控制方案设计原则应用方应根据行业、数据、模型等特点，设计安全可信体系以及风险控制方案。可信方案上，应确定大模型的鲁棒性、透明性、可解释性、安全性、公平性等指标，实现大模型系统的数据安全可信、系统行为可追责、算法模型可解释。安全方案上，应加强数据、模型和应用的安全防护，更好地借助人工智能技术保障业务发展和战略布局。风控方案上，应对大模型应用中的风险进行评估和预测，列出风险清单、进行风险识别、完成风险处置，制定风险管理策略和应对措施。
应用方应根据前期大模型设计方案进行模型研发，构建大模型训练推理平台和应用服务平台。应用方应开展大模型功能和性能测试，全面了解模型在不同场景下的表现并及时发现和解决问题，进而提高模型的稳定性和可靠性。通过研发和测试的多轮迭代，进一步夯实大模型技术底座，为上层应用服务打下基础。
1.构建高效易用的大模型训练推理平台应用方应在硬件设备、工具链、软件系统方面实现资源整合，构建大模型训练推理平台。硬件设备协同方面，平台应合理配置训练大模型所依赖的算力芯片和高带宽网络设备等硬件资源，实现显卡之间的数据并行和运算协同。工具链支持方面，应构建全流程开发工具链为大模型提供丰富的通用组件，实现模型的定制化调优和人工智能原生应用的高质量开发。如 LangChain、LlamaIndex 工具链能够简化大模型的应用开发流程，打造更智能、高效、低门槛的人工智能原生应用开发新范式。软件系统兼容方面，应实现大模型在不同操作系统和平台上部署的高度兼容性，从而保证大模型稳定运行。百度智能云千帆大模型平台预置了丰富的模型资源，为用户提供了全流程开发工具链，其推出的训练推理方案简化了开发者的工作流程，提升了模型训练的效率。
2.构建面向大模型的高质量数据集应用方应通过数据采集、预处理、标注等方式构建高质量数据集。数据采集方面，可通过采集质量高、规模大、种类全的数据以确保模型能够学习到全面完整的知识，进而提高模型的表征能力和泛化能力。数据预处理方面，应借助必要的数据清洗手段来解决数据中存在的缺失值、异常值、噪声数据、重复数据等质量问题。数据标注方面，应将待标注的数据划分为不同的标注任务，根据不同场景的数据需求选择不同标注方式，确保数据标注的准确性、完整性、一致性。
3.构建高质量的算法模型资产应用方应持续开展模型研发和测试，确保满足准确性和稳定性等指标要求。模型研发方面，针对特定需求采用合适的研发方案完成大模型训练，通过微调、RAG、RLHF、提示工程等技术使模型更好地泛化到下游任务，实现既定目标。模型优化方面，可利用模型剪枝、模型量化、知识蒸馏、低秩因子分解等模型压缩手段，降低大模型的存储和计算成本。模型测试方面，可采用准确率、召回率等指标全面测试模型性能，为模型的优化和改进提供依据。同时可通过对抗攻击测试、隐私保护测试、持续监控和反馈等方式有效测试模型鲁棒性、安全性和稳定性。
4.开发大模型一体化应用服务平台应用方应根据平台管理和服务性能需求构建大模型应用服务平台。平台管理方面，应综合利用智能应用管理平台、插件管理平台、低代码管理平台等构建新型应用服务系统，形成智能、高效、自主的企业大脑。服务性能方面，应重点关注服务稳定性和服务响应时间，确保大模型的高并发处理能力，保持高效的性能和稳定的服务。例如，GPT-4o 对音频输入的响应时间可以短至232 毫秒，与人类在对话中的响应时间相近，提供了更即时的互动体验；GPT-4o 为付费用户提供高达 5 倍的消息限制数量，进一步提高了用户使用体验。
5.构建面向大模型的风险控制体系应用方应在可信算法、安全机制、风险处理机制方面综合发力，确保大模型应用全流程的安全可信。可信算法方面，可通过逻辑正确验证、人类价值观对齐、计算体系结构和计算模式等方面的技术创新，从根本上提高计算的正确性和安全性。安全机制方面，应构建安全平台帮助大模型提升自身防御性，通过定期对模型和系统进行安全审计和运行监控及时发现安全问题，有效消除安全威胁。风险处理机制方面，应建立风险处理机制实现对模型潜在风险的识别、评估、控制。通过采用基于风险的分类分级规制方法，实现上下游参与者的合作共治。 为实现大模型的集约化开发，降低大模型的训练和优化门槛，应用方可以考虑应用部署大模型开发平台，如百度智能云千帆大模型平台。百度智能云千帆大模型平台结合大模型的训练、推理和部署需求，聚焦数据集构建、模型选型和设计、应用服务等多个方面，为大模型的开发、优化、管理、部署和集成方案提供支持，全面夯实大模型技术底座，提供有效的解决方案，帮助企业实现降本增效提质。
