2023AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书.pdf
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1、 1 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 A White Paper of AIGC(GPT-4)Empowering Telecom Sector 联合发布:AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 3 亚信科技控股有限公司(股票代码:01675.HK)亚信科技是中国领先的软件产品及服务提供商,拥有丰富的软件产品开发和大型软件工程实施经验。公司深耕市场 30 年,在 5G、云计算、大数据、人工智能、物联网、数智运营、业务及网络支撑系统等领域具有先进的技术能力和众多成功案例,客户遍及通信、广电、能源、政务、交通、金融、邮政等行业。2022 年,亚信科技完成收购商业决策服务领域的领
2、先企业艾瑞市场咨询股份有限公司(艾瑞咨询),并整合形成新的“艾瑞数智”品牌。通过此次收购,亚信科技的核心能力从产品研发、交付服务、数据运营、系统集成延伸至咨询规划、智能决策,成为领先的数智化全栈能力提供商。亚信科技始终致力于将 5G、AI、大数据等数智技术赋能至百行千业,与客戶共创数智价值。公司以“产品与服务双领先”为目标,产品研发围绕数智、云网、IT及中台产品休系持续聚焦,实现行业引领,其中云网产品保持国际引领,数智产品实现国内领先,部分国际先进,IT 领域产品处于国内第一阵营。面向未来,亚信科技将努力成为最可信赖的数智价值创造者,并依托数智化全栈能力,创新客户价值,助推数字中国。AIGC(
3、GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 4 清华大学智能产业研究院 清华大学智能产业研究院(Institute for AI Industry Research,Tsinghua Uni-versity,英文简称 AIR)是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化研究机构。AIR 的使命是利用人工智能技术赋能产业升级、推动社会进步。通过大学与企业创新双引擎,突破人工智能核心技术,培养智能产业领军人才,推动智能产业跨越式发展。AIR 由多媒体及人工智能领域的世界级科学家、企业家张亚勤博士于 2020年 12 月 1 日创建。经过近两年的发展,研究院已汇聚了一批既懂科研又懂产业的人工智能领域学者,目
4、前已初步形成了国际顶尖科学家、产业变革领袖、学术潜力骨干、交叉创新人才“四位一体”的人才布局,其中中国工程院外籍院士 1人、ACM Fellow 2 人、IEEE Fellow 5 人,各类学术人才荣誉 26 人次、59%的教师具有海外学历背景,78%的教师具有一线产业研发经历,59%的教师在 40岁以下。AIR 未来将持续引进人工智能与生命科学交叉领域尖端人才,构建具有交叉背景和人才梯度的高水平科研团队。AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 5 目录 一.前言.11 二.GPT-4研究.13 2.1 AIGC与GPT-4.13 2.2 GPT-4的能力分析.16 2.3 GPT-4的
5、技术原理.28 2.4 GPT-4的应用.34 2.5 下一个GPT是什么?.38 三.GPT-4赋能通信行业应用.41 3.1 通信IT领域的典型应用场景.41 3.1.1 智能开发.42 3.1.2 智能运维.52 3.1.3 智能营销.57 3.1.4 智能计费.65 3.1.5 智能客服.70 3.1.6 智能客户关系管理.75 3.1.7 商业智能.81 3.2 通信网络领域的典型应用场景.86 3.2.1 智能网络规划.86 3.2.2 智能网络部署.89 3.2.3 智能网络维护.92 3.2.4 智能网络优化.96 3.2.5 智能网络运营.99 四.构建通信行业TelcoGP
6、T.102 4.1 GPT-4的构建和应用问题.102 4.2 通信行业TelcoGPT.107 4.3 TelcoGPT如何构建?.108 4.4 亚信科技TelcoGPT实践.112 4.4.1 TelcoGPT文本大模型构建实践.112 4.4.2 TelcoGPT跨模态大模型构建实践.114 4.4.3 亚信科技AIGC平台实践.116 4.5 亚信科技可基于GPT类大模型赋能的产品系列.118 4.5.1 超级开发平台.118 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 6 4.5.2 IT运维套件.119 4.5.3 全域智能运维平台.120 4.5.4 通用人工智能平台.120
7、 4.5.5 AI数智运营平台.121 4.5.6 场景计费产品.122 4.5.7 智能化客服系统.123 4.5.8 客户关系管理系统.124 4.5.9 数据探索分析产品.124 4.5.10 知识图谱产品.125 4.5.11 智能化网络规划优化平台.126 4.5.12 网络和业务编排系统.126 4.5.13 5G网络故障管理系统.127 4.5.14 智能用户体验管理平台.128 五.总结和展望.129 参考文献.131 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 7 图目录 图 2-1 ChatGPT 发展历程.16 图 2-2 GPT-4 解释复杂名词.17 图 2-3 G
8、PT-4 简化概念,解释复杂名词.17 图 2-4 GPT-4 以专业人士身份,解释复杂名词.18 图 2-5 GPT-4 根据特定要求或主题创作文章.19 图 2-6 GPT-4 与用户多轮对话进行推荐.20 图 2-7 GPT-4 智能生成代码.21 图 2-8 GPT-4 智能解释代码.22 图 2-9 GPT-4 智能修正代码.23 图 2-10 GPT-4 抽取文本中关键信息.24 图 2-11 GPT-4 智能分析文本和数据并制表.24 图 2-12 GPT-4 分析解决复杂问题.25 图 2-13 GPT-4 处理文本图片混合输入.26 图 2-14 Transformer 架构
9、.29 图 2-15 RLHF 训练方法.33 图 3-1 GPT-4 对于软件研发生命周期的变革.42 图 3-2 GPT-4 帮助分析业务需求.44 图 3-3 GPT-4 辅助界面设计.45 图 3-4 引入 GPT-4 后开发人员日常工作场景.48 图 3-5 GPT-4 智能辅助编码.48 图 3-6 GPT-4 提升持续集成效能.50 图 3-7 GPT-4 快速生成单元测试用例.52 图 3-8 智能运维工作台运维协作场景.54 图 3-9 GPT-4 帮助分析故障.55 图 3-10 GPT-4 智能修复 Kafka 配置错误.56 图 3-11 GPT-4 智能生成 ansi
10、ble 程序代码.57 图 3-12 如何策划产品的回答.59 图 3-13 产品功能设计的进一步建议.60 图 3-14 关于产品广告词的问答.61 图 3-15 关于产品广告词的古诗词形式的问答.61 图 3-16 关于主动营销推荐的问答.62 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 8 图 3-17 关于不同产品特性分析比较的问答.63 图 3-18 关于帮助客户产品下单的建议.63 图 3-19 关于产品营销分析的问答.65 图 3-20 GPT-4 根据计费数据给出情况解释.67 图 3-21 GPT-4 智能将企业业财融合助力运营.68 图 3-22 GPT-4 举例风险交易
11、行为.69 图 3-23 GPT-4 基于意图的算网方案推荐.70 图 3-24 GPT-4 基于客户情绪,智能化处理客户请求.72 图 3-25 GPT-4 根据客户提问,智能化生成解决方案.73 图 3-26 GPT-4 与客户交互式对话能力展示.75 图 3-27 GPT-4 人性化提问方式进行问卷调查.76 图 3-28 GPT-4 结合知识图谱信息进行推理,为客户经理挖掘潜在客户77 图 3-29 GPT-4 智能文本处理实现多源地址合并.78 图 3-30 GPT-4 智能文本处理实现用户地址匹配.79 图 3-31 GPT-4 虚拟智能同伴应用案例 1.80 图 3-32 GPT
12、-4 虚拟智能同伴应用案例 2.80 图 3-33 智能 BI 增强分析 VS 敏捷 BI 自助分析.82 图 3-34 BI 集成 GPT-4 实现数据问答.83 图 3-35 BI 集成 GPT-4 实现数据洞见.84 图 3-36 BI 集成 GPT-4 生成洞见报告.85 图 3-37 GPT-4 根据专业需求,生成无限网络规划方案.88 图 3-38 GPT-4 实现切片自动勘察.89 图 3-39 GPT-4 基于意图的传输专线网元配置激活.91 图 3-40 GPT-4 生成 5G 基站质检方案.92 图 3-41 GPT-4 针对 PON 链路故障提供的解决方案.93 图 3-
13、42 GPT-4 日志异常检测.95 图 3-43 GPT-4 智能网络能耗优化应用 1.97 图 3-44 GPT-4 智能网络能耗优化应用 2.97 图 3-45 GPT-4 关于云网优化的专业知识储备.98 图 3-46 GPT-4 实现云网业务融合运营.100 图 3-47 GPT-4 面向客户投诉的智能问答.101 图 4-1 GPT-4 生成事实性错误案例.104 图 4-2 GPT-4 知识库信息的时效性不强,缺乏分析时政能力.104 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 9 图 4-3 GPT-4 缺乏一些专业领域的相关知识.105 图 4-4 通信行业 TelcoGP
14、T.108 图 4-5 Ernie-3.0-xbase 模型结构.112 图 4-6 OFA-large 模型结构.114 图 4-7 亚信科技 AISWare AI GC 产品功能架构图.116 图 4-8 超级开发平台架构.119 图 4-9 IT 运维套件整体架构.119 图 4-10 全域智能运维平台架构.120 图 4-11 通用人工智能平台架构.121 图 4-12 AI 数智运营平台架构.122 图 4-13 场景计费系统架构.123 图 4-14 智能化客服系统架构.123 图 4-15 客户关系管理系统架构.124 图 4-16 数据探索分析产品架构.125 图 4-17 知
15、识图谱产品架构.125 图 4-18 智能化网络规划优化平台架构.126 图 4-19 网络和业务编排系统架构.127 图 4-20 5G 网络故障管理系统架构.127 图 4-21 智能用户体验管理平台架构.128 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 10 表目录 表 4-1 使用数据及算力资源.113 表 4-2 通信运营商客户投诉工单多分类和工单层级分类任务对比.113 表 4-3 图像文本数据样例.115 表 4-4 图像描述任务资源使用情况.115 表 4-5 图像描述任务效果对比.116 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 11 一.前言 2022 年被认为是人
16、工智能生成内容(AIGC)元年。作为 AIGC 在自然语言领域的代表,ChatGPT 在2022 年年底一经推出,就掀起了一场可能涉及所有人和所有行业的“大火”,2023 年 3 月 GPT-4 的发布则进一步推动了“态势升级”。由 ChatGPT/GPT-4 引发的全球关注,令许多人回忆起 2016 年 AlphaGo战胜人类围棋世界冠军的时刻。如果说 AlphaGo 代表了 AI 在专业领域战胜人类的起点,ChatGPT/GPT-4 似乎迈出了通用人工智能的第一步。这是第三次 AI 浪潮以来所有积累产生的硕果,AI 技术到了一个即将大规模产业化的临界点。ChatGPT 将单调呆板的人机通信
17、演进到前所未有的自然、高效、有创造力的人机协作,代表了生产力的提升。ChatGPT 有多重要?埃隆马斯克评价:“好得吓人,我们离危险的强人工智能不远了”。黄仁勋评价:“这是 AI 界的iPhone 时刻”。比尔.盖茨表示“和个人电脑和互联网的出现一样重要。是当前最重要的创新,将改变世界”。在 ChatGPT 的基础上,GPT-4 进一步在各种专业和学术基准测试中表现出“人类水平”的性能,在事实性、可引导性和可控制方面取得了“史上最佳结果”。当然,GPT-4在不是无所不能的,仍具有与早期GPT 模型相似的局限性,如:犯常识性的错误、缺乏对新世界知识的了解、存在社会偏见、产生幻觉、推理错误等。但是
18、我们看到其技术背后却具有一直优化、学习和进步的能力。在 ChatGPT/GPT-4 席卷全球的热潮中,人们已经深刻认识到人工智能作为经济社会发展中一项变革性技术与关键性力量,将为全球产业带来的巨大飞跃和突破式发展,深刻影响未来世界竞争格局。通信行业作为信息通信基础设施的建设者和运营者,既为 AI 的发展提供基础设施支撑,又是 AI 应用落地的领先者。AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 12 AIGC(GPT-4)如何赋能通信行业应用,通信行业如何落地 AIGC,这是通信业者必须要思考和回答的问题。本白皮书通过对 AIGC 的典型代表 GPT-4 的研究,以场景化的形式对 GPT-4
19、如何赋能通信行业进行了分析,并针对通信行业如何构建行业 GPT 进行了初步探讨和实践。期待行业同仁围绕通信和人工智能协同创新,构建开放共享的创新生态,促进人工智能与通信产业的深度融合,加速构建下一代信息基础设施,助力经济社会数字化转型。AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 13 二.GPT-4 研究 2.1 AIGC 与 GPT-4 AIGC是继专业生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后,利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。AIGC 根据其内容模态不同可分为文本、视频、图像,音频与跨模态生成。文本方面,例如文本创作、代码生成、问答对话等;视频方面,例如视频画质增强、视频
20、内容创作、视频风格迁移等;图像方面,例如图片编辑、图片生成、3D 图像生成等;音频方面,例如文本合成语音、语音克隆、音乐生成等;跨模态方面,如文字生成图片、文字合成视频、图像描述等,而且在不同内容模态的技术应用场景也有着各自的细分品类。ChatGPT 是 AIGC 发展的第一个丰碑。ChatGPT 是由人工智能研究公司OpenAI 在 2022 年 11 月发布的一个对话型大语言模型,是人工智能技术驱动的自然语言处理工具和应用。ChatGPT 的全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer,顾名思义,就是以 Transformer 为基础架构,采用预训
21、练和生成式方式构建的面向对话的大语言模型,是 AIGC 在文本方面的典型代表。ChatGPT 的主要用途是生成对话,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,根据聊天的上下文进行自然、流畅的互动,还能完成邮件撰写、文案编写、文本翻译、代码生成等任务。ChatGPT 提供了前所未有的高效、自然的人机交互体验和极富创造力的内容生成能力,成为了 AI 时代的第一个“杀手级”应用。以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 工具将使机器可以大规模参与知识类和创造性工作,极大提升生产力,涉及数十亿人方方面面的工作,可能产生数万亿美元的经济价值。ChatGPT 覆 AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮
22、书 14 盖了 NLP 所有领域,其所代表的大规模预训练语言模型(LLM)或基础模型已成为工业界和学术界最为关注的研究热点,并引领近期自然语言处理(NLP)乃至人工智能领域的研究范式的转变,对人工智能的技术发展可能产生重大影响。相距 ChatGPT 发布仅仅 4 个月,OpenAI 在 2023 年 3 月正式发布了多模态预训练大模型 GPT-4。GPT-4 支持图片和文本输入并生成文本输出,相比ChatGPT 增加了识图能力,并能够生成歌词、创意文本、学习用户的写作风格等,更具创造力和协作性。GPT-4 的输入限制提升至 2.5 万字,处理能力是 ChatGPT 的八倍,可用于长篇内容创作、
23、扩展对话以及文档搜索和分析等应用场景,并可以用所有流行的编程语言写代码。GPT-4 的回答准确性大幅提高,性能优于现有的大型语言模型、以及当前最先进(SOTA,State Of The Arts)模型,虽然在许多现实场景中不太聪明,但在各种专业和学术基准上表现出了人类水平。ChatGPT 存在一定局限,如逻辑处理能力不够强,对上下文的理解仍然有限,多轮对话可能失控,缺乏一些通识能力,可能会出现创造不存在的知识,或者主观猜测提问者的意图,对 2021 年后的世界和事件了解有限。GPT-4 相较于ChatGPT,不合规内容的响应请求降低了 82%,响应准确度提高了 40%,具备了更高的理解能力。但
24、是 GPT-4 仍然具有与早期 GPT 模型相似的局限性,如:犯常识性的错误、缺乏对新世界知识的了解、存在社会偏见、产生幻觉、推理错误等。总的来说,ChatGPT 和 GPT-4 是NLP 和人工智能领域划时代的标志,也昭示着人类向通用人工智能或强人工智能迈出了尝试性的一步。GPT-4 基于 Transformer 架构演进发展,其发展历程如下:l 2017 年 6 月,Google 发布论文Attention is all you need1,首次提出 Transformer 模型,成为 GPT 发展的基础;AIGC(GPT-4)赋能通信行业应用白皮书 15 l 2018 年 6 月,Ope
25、nAI 发布论文Improving Language Understanding by Generative Pre-Training2(通过生成式预训练提升语言理解能力),首次提出 GPT-1 模型(Generative Pre-Training);l 2019 年 2 月,OpenAI 发布论文Language Models are Unsupervised Multitask Learners3(语言模型应该是一个无监督多任务学习者),提出 GPT-2 模型;l 2020 年 5 月,OpenAI 发布论文Language Models are Few-Shot Learners4(语言
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