4月12日，由南洋万邦&微软合作伙伴事业部主办，南洋培训中心协办的——南洋技术创新TECH-MALL圆满结束。本次研讨会邀请了来自15个行业，共120余人，均为企业高管或技术专家，旨在解开GPT大模型背后的奥秘，深度探讨了如何利用AI技术更好的为企业赋能创造更多的商业价值和发展机会，并由微软合作伙伴事业部专家创新技术架构师王芷，OPENAI专家赵明杰，云架构师徐金玉，给予落地指导建议。

研讨会背景 

       随着技术的不断发展，人工智能 (AI) 在各个领域的应用正迅速增长。ChatGPT的火爆问世，更意味着人工智能已经进入快速发展和普及阶段，AI技术将推动整个产业结构的不断优化和变革，促进传统产业和新兴产业的融合和升级。GPT4及Open Al Plugins发布后，令人肾上腺素飙升的同时也带来了更深入的思考。当AI具有与人类同等智能的情况下，我们应该把它当成什么来对待? 我们该如何理解这个史上最强的A1?

       大势将至，我们已身在其中，南洋万邦特举办本次TECH MALL，携手技术专家、企业管理精英以及创新思维者，共同揭开GPT大模型背后的奥秘，探讨如何利用AI技术更好的为企业赋能，创造更多的商业价值和发展机会，欢迎您的参与!

活动精彩重点：

◇GPT创新应用场景和案例

◇ 预训练大模型技术剖析

◇ 落地DEMO演示

◇圆桌私董会

◇ 微软专家指导建议

# 企业级应用场景 #

客户服务：基于特定任务或知识的问答机器人；泛化的闲聊机器人

销售市场：舆情监控社交媒体趋势总结；客制化的产品推荐

内容生成：专业主题文档生成( 财务报告，分析师文章)；代码生成和代码注释

知识管理：企业内部的知识挖掘和检索；针对特定知识体系的培训资料和问答系统

辅助决策：自然语言交互的自服务数据查询；决策者的数据顾问

# 如何让ChatGPT更符合企业个性化需求 #

Prompt：

是一种为了更好的使用预训练语言模型的知识，采用在输入段添加额外的文本的技术，给预训练语言模型 的一个线索/提示，帮助它可以更好的理解人类的问题，更好挖掘预训练语言模型的能力。

优点：

? 不需要额外的训练数据或计算资源。

? 可以快速适应新任务。

缺点：

? 需要人工设计有效的prompt，需要具备专业知识和经验。

? 模型可能无法很好地泛化到未见过的数据。

Embedding:

让ChatGPT“读书”

优点:

? 可以捕捉到单词之间的语义关系。

? 训练速度相对较快，所需资源较少。

缺点：

? 需要大量无标记数据来训练。

? 对于罕见词或数据、信息，可能无法生成有效的Embedding。

Fine-tune:

对ChatGPT进行 “洗脑”

优点:

? 可以显著提高模型在特定任务上的表现。

? 可以更好地泛化到未见过的数据。

缺点：

? 需要大量标记数据和计算资源。

? 可能需要较长时间才能完成训练。

? 无法预测训练后的结果。

研讨会重点环节——《圆桌私董会》沙盘演练

       因近期较多客户咨询ChatGPT/Azure OpenAI的企业化落地路径。为了解决客户在AI技术实际落地过程中的难点，疑点。南洋万邦与微软技术专家特举办本次技术研讨会，并以分组讨论模式，激发更多的应用场景和实现路径。

       本场演练中所有嘉宾每组十人，分成十余个小组并选出小组长。每位成员提出最希望通过结合Azure Open AI解决的问题或者场景，经过投票后选择出小组内最受关注度的项目。随后进行头脑风暴，分别对方案进行：优势；劣势；思想发散；回归理性等分析，并由小组长上台讲解最终落地方案。

       全场嘉宾进行投票，投票排名前二的方案，由微软及南洋技术专家进行可行性指导和建议，并且最佳方案小组每人获得惊喜奖品一份。

现场图片：

组长方案讲解

获胜小组与专家团合影