清華大學(xué) 亞信科技：AIGC（GPT-4）賦能通信行業(yè)白皮書

11AWhitePaperofAIGC(GPT-4)EmpoweringTelecomSector聯(lián)合發(fā)布：AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書2作者信科技葉曉舟博士邊森王宗學(xué)劉志勇楊川羅峰宋勇張聯(lián)華蔣勇趙立勛清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院張亞勤博士、中國工程院院士劉云新博士劉洋博士詹仙園博士李元春博士李元哲博士張策謝東、經(jīng)琴等同仁對本白皮書編寫做出的貢獻(xiàn)。angYaQinZhangetal023.3.AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書3亞信科技控股有限公司(股票代碼：01675.HK)及服務(wù)提供商，擁有豐富的軟件產(chǎn)品開發(fā)和大型軟件工程實施經(jīng)驗。公司深耕市場30年，在5G、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)智運營、業(yè)務(wù)及網(wǎng)絡(luò)支撐系統(tǒng)等領(lǐng)域具有先進(jìn)的技術(shù)能力和眾2022年，亞信科技完成收購商業(yè)決策服務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)艾瑞市場咨詢股份有限公司(「艾瑞咨詢」)，并整合形成新的“艾瑞數(shù)智”品牌。通過此次收購，亞信科技的核心能力從產(chǎn)品研發(fā)、交付服務(wù)、數(shù)據(jù)運營、系統(tǒng)集成延伸至咨。亞信科技始終致力于將5G、AI、大數(shù)據(jù)等數(shù)智技術(shù)賦能至百行千業(yè)，與客TAIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書4清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(InstituteforAIIndustryResearch,TsinghuaUni-versity，英文簡稱AIR)是面向第四次工業(yè)革命的國際化、智能化、產(chǎn)業(yè)化研究機構(gòu)。AIR的使命是利用人工智能技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)升級、推動社會進(jìn)步。通過大學(xué)式發(fā)展。AIR由多媒體及人工智能領(lǐng)域的世界級科學(xué)家、企業(yè)家張亞勤博士于2020，研究院已匯聚了一批既懂科研又懂產(chǎn)業(yè)術(shù)院外籍院士1教師具有海外學(xué)歷背景，78%的教師具有一線產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)歷，59%的教師在40景和人才梯度的高水平科研團(tuán)隊。AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書5 T AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書6 AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書7 8 9 ...........................113.......113 2022年被認(rèn)為是人工智能生成內(nèi)容(AIGC)元年。作為AIGC在自然語言和所有行業(yè)的“大火”，2023年3月GPT-4的發(fā)布則進(jìn)一步推動了“態(tài)勢升戰(zhàn)勝人類圍棋世界冠軍的時刻。如果說AlphaGo代表了AI在專業(yè)領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類ChatGPT將單調(diào)呆板的人機通信演進(jìn)到前所未有的自然、高效、有創(chuàng)造力的人機協(xié)作，代表了生產(chǎn)力的提升。ChatGPT有多重要？埃隆·馬斯克評價：仁勛評價：“這是AI界的iPhone時刻”。比爾.蓋茨表示“和個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)一樣重要。是當(dāng)前T制GPT模型相似的局限性，如：犯常識性的錯誤、缺乏對新世界知識的了解、存在ChatGPT/GPT-4席卷全球的熱潮中，人們已經(jīng)深刻認(rèn)識到人工智能作為須要思考和回答的問題。4如何賦能通信行業(yè)進(jìn)行了分析，并針對通信行業(yè)如何構(gòu)建行業(yè)GPT進(jìn)行了初創(chuàng)AIGCPGC和用戶生成內(nèi)容(UGC)之后，利用人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式。AIGC根據(jù)其內(nèi)容模態(tài)不同可分為文本、ChatGPT是AIGC發(fā)展的第一個豐碑。ChatGPT是由人工智能研究公司OpenAI智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具和應(yīng)用。ChatGPT的全稱是ChatGenerativePre-trained式方式構(gòu)建的面向?qū)υ挼拇笳Z言模型，是AIGC在文本方面的典型代表。ChatGPT主要用途是生成對話，它能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進(jìn)行對ChatGPT自然的人機交互體驗和極富創(chuàng)造力的內(nèi)成式AI工具將使機器可以大規(guī)模參與知識類和創(chuàng)造性工作，極大提升生產(chǎn)力，涉及數(shù)十億人方方面面的工作，可能產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟(jì)價值。ChatGPT覆蓋了NLP所有領(lǐng)域，其所代表的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型(LLM)或基礎(chǔ)模型已究熱點，并引領(lǐng)近期自然語言處理(NLP)乃態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT-4。GPT-4支持圖片和文本輸入并生成文本輸出，相比ChatGPT增加了識圖能力，并能夠生成歌詞、創(chuàng)意文本、學(xué)習(xí)用戶的寫作風(fēng)格等，更具創(chuàng)造力和協(xié)作性。GPT-4的輸入限制提升至2.5萬字，處理能力是性能優(yōu)于現(xiàn)有的大型語言模型、以及當(dāng)前最先進(jìn)(SOTA，StateOfTheArts)。ChatGPT存在一定局限，如邏輯處理能力不夠強，對上下文的理解仍然有犯常識性的錯誤、缺乏對新世界知識的了解、存在社會偏見、產(chǎn)生幻覺、推理錯著人類向通用人工智能或強人工智能邁出了嘗試性的一步。lOpenAI發(fā)布論文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePreTraining言理解能力)，gsupervisedMultitaskLearners》[3](語言模型應(yīng)該是一個無監(jiān)督多任務(wù)學(xué)習(xí)者)，l2020年5月，OpenAI發(fā)布論文《LanguageModelsareFew-Shotinstructionswithhumanfeedback》[5](使用人類反饋指令流來訓(xùn)練語言模型)，公布InstructionGPT模型；兩個月內(nèi)月活躍用戶數(shù)已達(dá)1億，成為史上用戶數(shù)增長最快的消費者應(yīng)引擎必應(yīng)(Bing)上運行。GPT4的能力分析NLP領(lǐng)域研究包括了眾多子領(lǐng)域，從任務(wù)角度看可分為兩大類：一類是中理解任務(wù)，中間任務(wù)逐漸退出，LLM可以直接端到端實現(xiàn)最終任務(wù)。而ChatGPT和GPT-4之間的差異很小。但是當(dāng)任務(wù)的復(fù)雜性超過了某一閾值時，暫未對外開放，仍處于內(nèi)測階段[6]。下面以GPT-4對話接口的方式，通過示例進(jìn)行釋復(fù)雜名詞復(fù)雜名詞解釋指人工智能在解釋一個名詞時使用多種不同的風(fēng)格或方，向GPT-4詢問通信行或主題創(chuàng)作文章AI寫作根據(jù)用戶給定的輸入生成符合語法和語義要求的文本內(nèi)容，包括新聞報道、技術(shù)介紹、小說、商業(yè)信函等等。在AI寫作的應(yīng)用場景中，人們通常會提供一些初始的輸入，例如主題、文章結(jié)構(gòu)等等特定要求，AI會根據(jù)這些輸入自動生成對應(yīng)的文本內(nèi)容。與傳統(tǒng)的人工撰寫相比，AI寫作可以大大提高工器人談一購機指南：還可以結(jié)合常見的編程庫和框架生成相應(yīng)的代碼，比如生成使用Scikit-learn進(jìn)Scikitlearn器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的代碼：GPT-4具備代碼解釋能力。對于一些缺少注釋的代碼，GPT-4也能夠自動碼的具體作用：GPT-4具備代碼修正能力。GPT-4能夠自動識別代碼塊中所存在的錯誤并抽取本知識抽取是指人工智能從自然語言文本中提取結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的信息或知識。對于GPT-4而言，用戶僅需要輸入特定的文本抽取任務(wù)和待抽取的文本，GPT-4就能夠抽取出文本中的關(guān)鍵性實體，對于蘋果即將上市的還能夠推理出更加深入的信息和數(shù)據(jù)。對于2022年亞信科技公司的年中財報數(shù)的三新業(yè)務(wù)收入、三新業(yè)務(wù)收入占比等：AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書題分析AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書GPT4展示了四個極為重要的能力：以進(jìn)行知識的歸納和總結(jié)，甚至提供簡單的知識推l為人類與LLM之間提供了符合人類習(xí)慣的交互方式：以遵循提示 (prompt)并生成補全提示詞的句子的語言生成方式，通過上下文學(xué)習(xí)保持對話一致性，能理解人類意圖并用自然語言回答問題、生成內(nèi)容和為人們提供更加便捷的交流，此外還可以將人類l具備了自我學(xué)習(xí)，自我進(jìn)化的能力：能夠自動從海量數(shù)據(jù)和人類指令中習(xí)過程不需要人的介入，而且可以自行檢查斷優(yōu)化迭代，能靈活應(yīng)用所學(xué)知識來解決實際問題。PT場GPT4的技術(shù)原理GPT-4是第四代GPT模型，但是技術(shù)原理上與GPT-3.5版本的ChatGPTainedTransformer中，是針對對話(Chat)進(jìn)行的專門優(yōu)化，GPT-4全部保留了上述技術(shù)特征。Transformer是GPT系列的基礎(chǔ)架構(gòu)，預(yù)訓(xùn)練和生成式是其成功之2017年，谷歌大腦團(tuán)隊在機器學(xué)習(xí)與人工智能領(lǐng)域頂會NeurIPS發(fā)表了Attentionisallyouneed力機制(self-attention)的變換器(Transformer)模型并用于自然語言處理。相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，Transformer采用自注意力機制、多頭注提取能力和并行運行效率[1]。這些能力使Transformer可以處理更大量的數(shù)據(jù)，形成更大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)，從而引發(fā)了預(yù)訓(xùn)練模型的形成，并進(jìn)一步使其在自然語言出色表現(xiàn)。Transformer的誕生，深刻地影響了接下來幾年人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，標(biāo)志著預(yù)訓(xùn)練大模型的開始[7]。在不同的場景中，序列思路的模型[8]；在自然語言理解任務(wù)中，BERT是基于Transformer+Mask[10][10]Transformer塊的結(jié)構(gòu)作為解碼器，每個Transformer塊是一個多頭的自注意力不如其他特定領(lǐng)域的模型表現(xiàn)出色。TT習(xí)和零次學(xué)習(xí)結(jié)果未達(dá)預(yù)期。GPTGPT和零次學(xué)習(xí)的特征基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，轉(zhuǎn)而追fewshot。GPT-3在網(wǎng)絡(luò)容量方面有了巨大提升，dedsparseattention。GPT-3能夠生成高質(zhì)量的文本，但有時在編寫長句并反復(fù)重復(fù)文本序列時可能會失去連貫性。而且無監(jiān)督模式下的few-shot效果仍然略遜ingInstructGPTGPT3的一輪增強優(yōu)化，所以也被稱為GPT-3.5。In-structGPT采用了人類反饋的強化學(xué)習(xí)方案(RHLF)，對GPT-3增加了監(jiān)督微學(xué)習(xí)優(yōu)化[5]。這個過程是可以多次迭代優(yōu)化的，因此InstructGPT自動化的實現(xiàn)習(xí)(RLHF)方法的使用是ChatGPT區(qū)別于其他生成類模型的最主要原因，該壓入堆棧，并通過堆棧中的上下文信息使用注意力機制對齊用戶的意圖和之復(fù)。復(fù)er使用公共可用數(shù)據(jù)(如互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù))和第三方提供商許可的數(shù)據(jù)來預(yù)測文本中的下一個詞。然后使用人類反饋強化學(xué)習(xí)(RLHF)對模型進(jìn)行微調(diào)。在此基礎(chǔ)上T樣化的數(shù)據(jù)集上向基礎(chǔ)模型示范各種指令及輸出，從而實現(xiàn)對基礎(chǔ)模型的是人工編寫的指令或用語言模型生成的實例，在語言模型生成中，先使用LMM要在高質(zhì)量的人類標(biāo)注數(shù)據(jù)上微調(diào)基礎(chǔ)的語言模型，以提高有用性和無害性。SFT而不是接在IFT后面提高指令相應(yīng)的具體性[13]。RLHFInstructGPTChatGPTGPT。在RLHF中，人員，給出高質(zhì)量答案，然后用這些人工標(biāo)注好的數(shù)據(jù)來微調(diào)GPT-3.5模型，通過對輸入和輸出數(shù)據(jù)的擬合來改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)整模型的參數(shù)。此時的SFT模型慮數(shù)高質(zhì)量回答的打分比低質(zhì)量的打分要高。O，這個轉(zhuǎn)化過程被稱之為ImportanceSampling。這一階段利用第二階取T回答[13]。4GPT-4的應(yīng)用長驅(qū)直進(jìn)，對人類社會產(chǎn)生了巨大影響。據(jù)報道[16][17]，89%的美國大學(xué)生已經(jīng)在用ChatGPT寫作業(yè)，ChatGPT通過職位年薪18萬美元的谷歌L3工程師入職測試，也通過了美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試。微軟已經(jīng)迅速將Bing搜索接入了GPT-4。在為人類設(shè)計的學(xué)術(shù)專業(yè)考試上，測試模型理解能力，GPT-4能排到PGPT析展現(xiàn)出來的GPT-4的強大生產(chǎn)力和巨大潛力，GPT-4與各行各業(yè)應(yīng)用相結(jié)合，將在多領(lǐng)域、多功能應(yīng)用中密集落地[18]。7秒內(nèi)就完成了相關(guān)信息的編0多集、電影/網(wǎng)絡(luò)電影劇本T成任務(wù)描述，GPT-4能夠幫助研究人員撰寫連貫、(部分)準(zhǔn)確、信息豐富且系統(tǒng)的論文，寫作效率極高(2-3小時)，而且不需要作者有豐富的專業(yè)知為目的，全面賦能院前、院中、院后各個環(huán)節(jié)。哈佛大學(xué)一項研例(87%)做出正確的診斷，而同樣的病例，人類醫(yī)生的準(zhǔn)確性可達(dá)ChatGPT屬于AIGC的范疇，代表了文本生成領(lǐng)域的最新進(jìn)展。GPT-4則IGCGoogle、StabilityAI、OpenAI、百度、阿里等公司已經(jīng)開始多模態(tài)內(nèi)容生成模型研發(fā)，并開源部分模型，比如圖片生成的StableDiffusion[19]、音樂生成usicLMDreamix長文有更高的開放度與自由度，需要一定的創(chuàng)意與個性化[22]，如營銷文案、廣告語、中信要求較高的功能實現(xiàn)還有待于技術(shù)的進(jìn)一步提升。“圖像編輯”難度低于“圖像要求較高的功能類圖像生成仍需要技術(shù)上的提升[23]。未來將朝更富情感、富韻律的語音合成以及小樣本語音學(xué)習(xí)方向發(fā)展。但音樂生樂生成任務(wù)有希望在影視、游戲等場景下得到大量應(yīng)用[24]。頻0打通，例如文字-圖像、文字-視頻等跨模態(tài)生成能力大型預(yù)訓(xùn)練模型的發(fā)展使得也已較為理想(視頻時長、清晰程度、邏輯等還有較大提升空間)。1G合發(fā)展，到5G階段開始深度融合發(fā)展。“5G與人工智能”已被業(yè)界視為一組最新的通用目的技術(shù)組合，對垂直行業(yè)的發(fā)展起到提振生產(chǎn)力與賦能的作用。亞信科技攜手中外運營商、清華大十年》[25]、《通信人工智能賦能自智網(wǎng)絡(luò)》[26]、《算力網(wǎng)絡(luò)的第一個十年》、BSSOSSIT務(wù)功能虛擬化 (BFV)》[28]等著述，介紹了通信人工智能及其方法主旨、路徑與框架。人工智能賦能通信行業(yè)已在產(chǎn)業(yè)界的努力下取得了豐富的實踐成果。隨著GPT-4帶進(jìn)升級和落地應(yīng)用。本章將重點通過ChatGPT/GPT-4所采用的對話框方式進(jìn)行其賦能通信行業(yè)GPT”的測試，以下場景分析以“文到文”方式為主進(jìn)行展現(xiàn)?？梢韵胂?，后續(xù)多模態(tài)(圖像識別)的GPT-4IT廣泛，以下將從智能開發(fā)、智能運維、智能營銷、智能計費、智能客服、智能客戶關(guān)系管理、商業(yè)智能等方面，針對GPT-4如何2智能開發(fā)IT關(guān)注研發(fā)效能提升，十多年來智能開發(fā)不斷迭代寫和整個GPT過其對軟件研發(fā)各個階段的全3系，從而更好地理解需求。誤。GPT-4可以智能GPT關(guān)文檔進(jìn)行可視化呈4型，提高設(shè)計效率和設(shè)計質(zhì)量。設(shè)計原型可以在設(shè)計初期幫助GPT5建模效率。采用可視化建?？梢詫⒊橄蟮母拍钣每梢暬姆?。質(zhì)量和可維護(hù)性?？蛇m用的場景主要有：1.使用集成開發(fā)環(huán)境(IDE)和開發(fā)框架：使用集成開發(fā)環(huán)境可以提高開和開發(fā)效率。代碼審查可以由其他開發(fā)人員或?qū)I(yè)的代碼審查工GPT-4可以根據(jù)已。GPT-4可以分析7Copilot自己的IDE中，息和反饋。GPT-4的優(yōu)89續(xù)部署等措施可以在集成和發(fā)布階段提高研發(fā)效能，從而加快軟件交付的速度和GPT?？蛇m用的場景主要有：確性。的速度和可靠性。GPT過分析日志和成在測試階段，自動化測試工具(例如接口、UI、性能等)，以及代碼染色、流量復(fù)制等自動化測試能力，一定程度上提升了測試的效能。引入GPT-4可以，靜態(tài)代碼分析工具可以幫助開發(fā)人員快速發(fā)GPT的代碼結(jié)構(gòu)、變量易理解和編寫測試用例，提高測試效率。智能運維智能運維AIOps(ArtificialIntelligenceforITOperations)是一種基于人工工智能技術(shù)，對IT系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)(包括日志、指標(biāo)、事件)進(jìn)行分析和處理，定位問題，并自動推薦或執(zhí)行解決方案，以提高IT隊的效率和響應(yīng)速度。域。學(xué)件是一種性能良好的預(yù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，其具有一套解釋模型意圖和/或特性的規(guī)約，亞信科技AIOps運維學(xué)件已經(jīng)在智能運維領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用它是一種實時聊天驅(qū)動型的運維模型，可以“用聊天的方式來做運維工作”，通過目前隨著GPT-4及其相關(guān)技術(shù)的出現(xiàn)和普及，可以在智能運維領(lǐng)域進(jìn)一步智能運維AIOps可以協(xié)同助力運維人員快速識別系統(tǒng)故障類型、高效提供故障置策略并生成自動化腳本實現(xiàn)故障自愈。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時一般會伴有很多錯誤類型的日志輸出。在智能運維領(lǐng)域，目前主要是通過機器學(xué)習(xí)、聚類、頻繁模式挖掘、NLP等技術(shù)對日志的模式進(jìn)及檢測日志量的異動情況來進(jìn)行日志的異常檢測。GPTNLP自然語言處理能力嘗試識別和分析日志的問題，并給出日志對障類型及原因。如將一段Kafka的錯誤日志：,930|FATAL|[main]||kafka.Kafka$(Log-epaatkafka.Kafka.main(Kafka.scala)”PTGPTKafka原因，幫助運維人員快速發(fā)現(xiàn)定位該類型的問題。進(jìn)一步的GPT-4可以與智能AIOpsGPT的故運維效率。的找到故障修復(fù)的方案是至關(guān)重要的。在智能運維領(lǐng)域目前的實現(xiàn)思路是希望提識的故障解決方案，對人員的依賴程度較高。其NLP自然語言理解能力和豐富的運維知識庫能力提供相應(yīng)故障的解決方案或修復(fù)策略，如可以直接提問“Kafka配置錯誤replica.fetch.max.bytesshouldbe另外GPT-4。需要運維人員編寫一些程序或腳本來完成故障的自動修復(fù)。nsible智能營銷化工具和流程。營銷系統(tǒng)的目標(biāo)是提高營銷效率、減少浪費、提高收益。通過化能營銷是利用AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化市場營銷策略的方式，將智能的技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)更高效、精準(zhǔn)和個性化的營銷。個閉環(huán)場景中幫助通信企業(yè)實現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)和個性化的營銷。的產(chǎn)品創(chuàng)意想法，讓GPT-4列出業(yè)界相關(guān)的產(chǎn)品及特點，結(jié)合相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)(GPT-4同時也可參與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析)，不斷加入自己的要求，發(fā)GWiFi能力，策劃一個老人跌倒監(jiān)控相關(guān)的產(chǎn)品，可GPT3-13回答中，提到了智能學(xué)習(xí)用戶習(xí)慣、用戶隱私。類似于產(chǎn)品策劃場景，營銷經(jīng)理讓GPT-4列出業(yè)界關(guān)于此類產(chǎn)品的營銷特GPT4同時也可參與薦合適的產(chǎn)品：客戶不再需要和客戶經(jīng)理、話務(wù)員、營業(yè)前臺等各個渠道的不同運營商員工道，GPT-4成為客戶在運營商的專職助理?？蛻粲米匀徽Z言向GPT-4提出每種方案的優(yōu)缺點，并根據(jù)客戶實際情況，推薦最優(yōu)方案?？蛻舸_認(rèn)后GPT-4可以幫助下單訂購，并隨時詢問訂單進(jìn)展。下圖是在銷售過程中GPT-4幫助客Tl廣方式、渠道、競l據(jù)和分析AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書個閉環(huán)中幫助通信企業(yè)實現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)和更個性化的營銷。智能計費心IT系統(tǒng)，承擔(dān)了從用戶使用記錄采集與預(yù)費系A(chǔ)IGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書的電信運營企業(yè)從傳統(tǒng)ToC通信業(yè)務(wù)的利基市場逐步向未來算力網(wǎng)絡(luò)的多邊入計費系統(tǒng)的可觀測性與可解釋性提升優(yōu)惠的過程中需要花費很大的成本來為客戶提供使用與消費過程的說明。引入GPT用戶的計費數(shù)據(jù)(使用記錄)、優(yōu)惠數(shù)據(jù)，以及資費信息等NLP況解釋，有助客戶消費的滿意度。戶提供解釋說明。引入GPT-4相關(guān)技術(shù)，可以為客戶提供基于自然語言的解釋業(yè)財合攏助力精益企業(yè)運營電信運營企業(yè)是典型的重資產(chǎn)投入企業(yè)，在整個“資金->資產(chǎn)->資源->服務(wù)->資金”的過程中，由于網(wǎng)絡(luò)投資與用戶收入的財務(wù)統(tǒng)計方法和口徑的天然差異，很難做到資源的精準(zhǔn)投放，進(jìn)而影響電信運營企業(yè)的運營效率。引入GPT-4相關(guān)技術(shù)，將用戶的計費數(shù)據(jù)(使用記錄)與網(wǎng)絡(luò)資源投資情況(利用效基間的概率關(guān)系，實現(xiàn)財務(wù)與業(yè)務(wù)的有效結(jié)合，提高企業(yè)的盈利能力和市場競爭力，現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。多邊平臺模式下的風(fēng)險控制立以足夠強大的風(fēng)險控制體系以確保整個多邊平臺的信用基礎(chǔ)。引入GPT-4相平臺下的信用基礎(chǔ)。PT入方案與資費方案，在GPT中訓(xùn)練最優(yōu)解評價模型即對調(diào)度方案與資費方案進(jìn)行獎勵優(yōu)選。正式使用中可以根據(jù)算網(wǎng)請求識別客戶意圖(成本最優(yōu)、效率最優(yōu)、智能客服客服系統(tǒng)旨在為通信運營商的客戶提供一種高效、靈活、可定制的解決方案，于管理、維護(hù)運營商與客戶之間的交互和支持。包括一個集成的多渠道服務(wù)平)互動。智能客服系統(tǒng)可以通過自動化處理、智能機器人和自助服務(wù)等方式來降低人供決GPT勢，在智能語用戶不滿情緒。GPT和需求，識別用戶通過與GPT-4的結(jié)合，智能客服系統(tǒng)可以更好地理解用戶的問題并提供更案，為用戶提供更具體、個性化的建議和指導(dǎo)。GPT意圖，進(jìn)一步優(yōu)化搜索結(jié)果。如果GPT-4理么智能客服系統(tǒng)就可以提供更準(zhǔn)確的解決方案，使客戶更容易找到所需的幫助和GPT戶的問題和意圖，提供更個性化的搜索結(jié)果和解決方案，從而提高客戶的滿意度和忠誠度。和解決方案，從而增強智能客服系統(tǒng)的交互性和用戶體驗。在智能客服系統(tǒng)中，自動智能客戶關(guān)系管理客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CustomerRelationshipManagement，CRM)，是企型，為后期的分析和決策提供支持。在客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中，引入GPT-4可以更好地協(xié)調(diào)企業(yè)與顧客間在銷售、交為的T例如：知識圖譜根據(jù)收集到的某客戶購買的電信套餐、消費記錄、社交圈 (通過分析話單獲取)、調(diào)查問卷結(jié)果等信息，通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識客戶地址信息是客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)性關(guān)鍵信息，可以利用GPT-4輔助對以利用GPT-4的強大文本邏輯推理能力及地理知識庫，輔助地址清洗人員實現(xiàn)地址庫的準(zhǔn)確合并，而不必出門踏勘。這一應(yīng)用場景充分發(fā)揮了GPT-4的智能以利用GPT-4的能力，將其識別匹配為標(biāo)準(zhǔn)地址，從而快速實現(xiàn)報裝地址的精確選擇，提高業(yè)務(wù)辦理速度和用戶滿意度。這一應(yīng)用場景充分發(fā)揮了GPT-4的速響應(yīng)和解決。供商略。訪的客戶信息。商業(yè)智能商業(yè)智能(BusinessIntelligence，簡稱BI)，又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能，以實現(xiàn)商業(yè)價值。BI的階段。敏捷BI元化的發(fā)展趨勢，敏捷BI已無法滿足數(shù)據(jù)分析訴求在數(shù)量、頻率、交付周期、場景化的廣度和深度以及準(zhǔn)確性等方增強分析是智能BI的核心能力，支持更多不同的業(yè)務(wù)角色全程參與數(shù)據(jù)分析，并結(jié)合實際業(yè)務(wù)訴求把關(guān)分析質(zhì)量與效率。BI系統(tǒng)通過集成GPT-4能力，分析：過文字描述或語音輸入的方式替代傳統(tǒng)的手動拖拽。在大幅提測等細(xì)分領(lǐng)域生成場景化模型，開展自動數(shù)據(jù)洞察。GCGC。GPT經(jīng)問題輸入2.數(shù)據(jù)洞見3.洞見報告l以數(shù)據(jù)搜索或者數(shù)據(jù)問答的方式替代現(xiàn)階段繁瑣的人工操作，在數(shù)據(jù)分降本增效。l最大程度降低BI使用門檻，徹底擺脫IT不懂業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)不會分析的窘分析，為各類經(jīng)營決策提供公正客觀的數(shù)據(jù)依l隨著數(shù)據(jù)民主化的推進(jìn)以及分析和預(yù)測準(zhǔn)確性的提高，無論是對內(nèi)支撐場景等新技術(shù)，運營商的網(wǎng)絡(luò)運營與管理工作的技術(shù)對象已經(jīng)與傳統(tǒng)的2/3/4G時代應(yīng)、端到端保障的網(wǎng)絡(luò)體驗，運營商的網(wǎng)絡(luò)管理目標(biāo)也已從“確保網(wǎng)絡(luò)運行穩(wěn)定”向“高效支撐業(yè)務(wù)發(fā)展”轉(zhuǎn)變。這些變化為網(wǎng)絡(luò)運營管理工作帶來了前所未有的復(fù)雜度。電信網(wǎng)絡(luò)運營商需要面向消費者和垂直行業(yè)客戶提供全自動、零等待、零絡(luò)達(dá)成，同時也將為6G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研發(fā)注入新的范式。下文圍繞網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)營智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃作。通過連通規(guī)劃目標(biāo)和規(guī)劃方案的能力(包括拉通環(huán)境數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)的多維度分析能力)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)覆蓋、容量、帶寬等規(guī)劃目標(biāo)。通過仿真能現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)的仿真驗證。握一站式綜合性網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。規(guī)劃人員僅需通過輸入簡單的規(guī)劃意圖并通過多輪交互的方式，較為高效的實現(xiàn)不同要求的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，同時GPT-4也可給出專業(yè)規(guī)劃環(huán)境數(shù)據(jù)(如覆蓋地形地貌，建筑物特征等)、業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)、頻譜數(shù)據(jù)等多維因素綜合進(jìn)行自動化網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃。通過GPT-4可以將網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃意圖較為便捷轉(zhuǎn)現(xiàn)有常規(guī)的切片資源勘查，是通過人工方式將用戶對切片的SLA需求轉(zhuǎn)換為初步的切片方案后，通過系統(tǒng)派單給相應(yīng)的專業(yè)的負(fù)責(zé)人(可能是大區(qū)核心網(wǎng)的運維人員，也可能是地市公司的無線和傳輸負(fù)責(zé)人)，人工或半人工的確認(rèn)資源滿足情況。無線專業(yè)負(fù)責(zé)人需要確認(rèn)業(yè)務(wù)區(qū)域相關(guān)基站和小區(qū)是否具備切片要求的能力，如信號覆蓋情況、基站能力(是否支持切片、是否支持RB預(yù)留能力等等)、上下行容量等等，核心網(wǎng)專業(yè)則需要檢查AMF的用戶容量、SMF的會話務(wù)開通過程。通過GPT-4能夠通過多輪問答的方式對無線、傳輸和核心網(wǎng)等子勘查。智能網(wǎng)絡(luò)部署網(wǎng)絡(luò)部署(建設(shè))包括建設(shè)項目的立項、設(shè)計、驗收的全流程管理工作。根在網(wǎng)絡(luò)部署建設(shè)的各個環(huán)節(jié)借助GPT-4技術(shù)均可以實現(xiàn)工作效率的大幅提建網(wǎng)絡(luò)自智發(fā)展的重要關(guān)鍵技術(shù)。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)管理中，運維人員員需要手動配置圖合。通過GPT-4知識引擎網(wǎng)與網(wǎng)管系統(tǒng)的集成實現(xiàn)自動配置激活。此外通過多輪對話可以高效查詢網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài)等信息降低操作門檻。同時由于5G基站站型種類多，施工驗收較4G基站更為復(fù)雜。傳統(tǒng)的人工片、生成基站入網(wǎng)驗收報告。能網(wǎng)絡(luò)維護(hù)化的主動感知分析以及自動化的資源調(diào)整實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)的恢復(fù)。通過售前、售在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中可使用GPT-4生成故障診斷報告，提供對網(wǎng)絡(luò)故障的快GPT日志等關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)動生成各類報告及數(shù)據(jù)可視(代碼)，幫助運維人員更好的理解網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。端口信息，并且自動調(diào)用資源接口修改裝機單對應(yīng)端口。利用GPT-4能增強一低GPT異常檢測算法進(jìn)行ptSFT；AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化標(biāo)、康度等不同維度設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)。主要手段包括通過優(yōu)化方案設(shè)計能力輸出常態(tài)化基于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備硬件告警、性能指標(biāo)、用戶投訴等多維數(shù)據(jù)，通過GPT-4知能耗、IP路由及業(yè)務(wù)路徑調(diào)整、網(wǎng)絡(luò)云計算存儲優(yōu)化等常見問題根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的各完成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)控制，進(jìn)行單基站不同層級的資源休眠(如芯片級、板卡級、站點級)以及多模多制式網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同節(jié)能，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)降本增效的目標(biāo)。但是在動態(tài)跟蹤用戶分布，跨設(shè)備廠家、多制式網(wǎng)絡(luò)協(xié)同等方面存在較大挑戰(zhàn)，通過VSVS布地圖，幫助運營商有效決策改如整網(wǎng)絡(luò)資源達(dá)到能效&性能最優(yōu)。倍增到較升員智能網(wǎng)絡(luò)運營流程分析以及業(yè)務(wù)在網(wǎng)絡(luò)中的配置、激活、上線、擴縮容以及變更等全生命周期管理業(yè)務(wù)工作，同時也包含業(yè)務(wù)上線、變更帶來的業(yè)務(wù)保障、端到端測試、質(zhì)量企業(yè)對于用戶面下沉，MEC建設(shè)需求突增。針對業(yè)務(wù)上云及業(yè)務(wù)中臺建設(shè)成為效的提升用戶感知。面向來自客戶域的投訴工單，基于GPT-4形成面向投訴的智能理、關(guān)閉等自動化流轉(zhuǎn)。業(yè)務(wù)調(diào)度開通環(huán)節(jié)多導(dǎo)致個性化業(yè)務(wù)需求匹配程度低、流程中存在人工操作的斷點、業(yè)務(wù)端到端監(jiān)控及可視化不足、定界定位能力不足等問題，難以滿足用戶理解和分析將業(yè)務(wù)訂單自動轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知的SLA需求以工單的形式發(fā)送到各隨著NFV、切片等技術(shù)的應(yīng)用，投訴問題的定界和處理的難度也必然增大，所以投訴預(yù)處理對自動化和智能化的需求更加強烈。現(xiàn)有的投訴處理流程著重在投運維團(tuán)隊的維護(hù)工作量。面向來自客戶域的投訴工單，基于GPT-4形成面向投訴的智能問答處理系統(tǒng)，識別用戶投訴的語義、情感并形成處理策略，結(jié)合RPA技術(shù)進(jìn)入后續(xù)處理、關(guān)閉等自動化流轉(zhuǎn)。根據(jù)客戶投訴內(nèi)容安撫客戶。對于用戶景。大模型深度賦能通信業(yè)，就需要構(gòu)建通信行業(yè)的GPT。通信是為了實現(xiàn)互聯(lián)互通，因此標(biāo)準(zhǔn)化是通信業(yè)的行業(yè)特征。標(biāo)準(zhǔn)化的體系結(jié)構(gòu)為通信業(yè)GPT構(gòu)建提供了相對高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，有助于行業(yè)知識構(gòu)建。通信業(yè)擁有大規(guī)模的信息通GPT-4的構(gòu)建和應(yīng)用問題一大步。人工智能的三大核心要素是數(shù)據(jù)、算力和算法。GPT-4在構(gòu)建LLM所獲取難、高質(zhì)量數(shù)據(jù)保障更難。GPT-3的原始數(shù)據(jù)規(guī)模TlGPT專業(yè)程度不足等問題。的知識問題不能高效地給出符合日常認(rèn)知的答案。大模型訓(xùn)練所GPT的敏感數(shù)據(jù)不被泄露。一個文化沖擊的工具，對整個社會和國家將有可能產(chǎn)生不良影合通信行業(yè)的特點優(yōu)勢，構(gòu)建通信行業(yè)GPT大模型(簡稱TelcoGPT)，才能夠PT集，能夠更好的提升行業(yè)應(yīng)用模型的精度。業(yè)負(fù)責(zé)信息通信基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和運營，具有云計算、數(shù)據(jù)中顯著的算力資源行業(yè)優(yōu)勢。策源地和率先應(yīng)用領(lǐng)域。在ChatGPT/T賦能通信行業(yè)應(yīng)用智能金融BSSGPTOSSGPTNetGPTVerticalGPT通信行業(yè)賦能通信行業(yè)應(yīng)用智能金融BSSGPTOSSGPTNetGPTVerticalGPT通信行業(yè)Te基礎(chǔ)大模型……I現(xiàn)自動化與智能化的生產(chǎn)力提升。TelcoGPT業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)，在基礎(chǔ)大模型上進(jìn)行繼續(xù)智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)智能網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃智能網(wǎng)絡(luò)維護(hù)智能網(wǎng)絡(luò)部署智能網(wǎng)絡(luò)運營智能運維智能CRM智能路由語義通信智能開發(fā)智能客服智能營銷商業(yè)智能智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化智能政務(wù)智能計費…………渠道多模態(tài)數(shù)渠道多模態(tài)數(shù)據(jù)客服文本數(shù)據(jù)在線音頻數(shù)據(jù)巡檢圖像數(shù)據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備通信行業(yè)數(shù)據(jù)來自于內(nèi)部收集、公共數(shù)據(jù)集和第三方數(shù)據(jù)提供商。在確保數(shù)據(jù)l通信行業(yè)屬性數(shù)據(jù)：這包括通信行業(yè)的新聞報道、行業(yè)報告、技術(shù)文檔、l客戶服務(wù)對話數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)包括客戶與通信公司之間的對話，例如客戶支持和銷售交互。這些數(shù)據(jù)可以幫助TelcoGPT理解客戶的需求和問l行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)文件：這些文件包括通信行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和法規(guī)文件，范和要求。l通信技術(shù)數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)包括通信技術(shù)的白皮書、技術(shù)手冊、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范l社交媒體數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)包括用戶在社交媒體平臺上的對話和反饋。這l語音識別和文本轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)：這些數(shù)據(jù)包括通信服務(wù)中使用的語音識別和和處理客戶的語音和文本輸入?；A(chǔ)(base)模型選擇受限于從零開始訓(xùn)練一個大模型需要大量的數(shù)據(jù)資源和算力資源，行業(yè)大模StableDiffusion圖像生成模型、ViLT(Vision-and-LanguageTrans-GPU求，不僅需要大量GPU資源，還需要考調(diào)和壓縮程中，需要根據(jù)待標(biāo)注數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)與base大模型數(shù)據(jù)集相似度進(jìn)行靈活即可。個實選擇合適的學(xué)習(xí)率是微調(diào)模型中非常重要的一步。常用的學(xué)習(xí)率選擇方法分為固定學(xué)習(xí)率和動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。固定學(xué)習(xí)率是指在微調(diào)的整個過程中使用一個恒定到最合適的學(xué)習(xí)率。動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率可以在訓(xùn)練的不同階段采用不同大小的學(xué)習(xí)型訓(xùn)練中常用的學(xué)習(xí)率調(diào)整策略。偏移(InternalCovariateShift)的問題，同時也可以提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一層的輸入分布可能會隨著網(wǎng)生變了內(nèi)部協(xié)變量偏移的問題。elcoGPT現(xiàn)起就將其作為實現(xiàn)自然語言處理各種任務(wù)的基礎(chǔ)能力注入到了公司的通用人工智能平臺產(chǎn)品，并在通信智能客服、智能營銷等領(lǐng)域開展了豐富的應(yīng)用。隨著IGCGPT大模型，發(fā)展文本、圖片、音頻、視頻等跨領(lǐng)域多模態(tài)內(nèi)容生成能力，打構(gòu)建虛擬數(shù)字人、數(shù)字李生、虛擬商品、內(nèi)容生產(chǎn)等典型應(yīng)用樣板間，打造4.4.1TelcoGPT文本大模型構(gòu)建實踐在開源模型Ernie-3.0-xbase的基礎(chǔ)上使用通信領(lǐng)域客服工單數(shù)據(jù)繼續(xù)預(yù)訓(xùn)NLP游任務(wù)中的好的效果。l繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：清洗通信領(lǐng)域客服工單數(shù)據(jù)，去除敏感信息及無效信息。將清洗后的數(shù)據(jù)按行整理為文本文件待使用。使用數(shù)據(jù)處理腳npz。工單數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練，形成該行業(yè)領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練大模型，提升大模型對行源如下表：訓(xùn)練行業(yè)大模型數(shù)據(jù)量顯存使用(支持單機多卡)訓(xùn)練時長G(batch_size=64,eqlen使用自研MF-ALMA[29]的非預(yù)訓(xùn)練模型完成通信運營商客戶投訴工單多和通信運營商客戶投訴工單層級分類任務(wù)，并進(jìn)行了效果對比。下游任務(wù)類型iexbaseNLP型平均訓(xùn)練時長推理精度平均訓(xùn)練時長推理精度平均訓(xùn)練時長推理精度文本多分類85.2%8%92.1%文本層級分類45h.7%%%4.4.2TelcoGPT跨模態(tài)大模型構(gòu)建實踐描將數(shù)據(jù)保存為tsv文件。其中每一行為一個圖像文本對樣本，圖像以se有人在看手機號塔上進(jìn)行檢修工作e巡檢、智能安防等場景的圖文數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)，形成該行業(yè)領(lǐng)域的多模態(tài)大模型，提升大模型對行業(yè)應(yīng)用的適配性。使用數(shù)據(jù)及算力資源如訓(xùn)練通信領(lǐng)域多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)量顯存使用(支持單機多卡)訓(xùn)練時長Gbatch_size=8,eqlenAIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書通信多模態(tài)模型位于山坡上的信號塔嚴(yán)重geAIGCC為公司“數(shù)智化全棧能數(shù)數(shù)字人播報視頻SaaS工具AIGC場景開發(fā)與業(yè)務(wù)編排中心人機交互管理預(yù)集成引擎能力統(tǒng)一管理數(shù)字媒體生成引擎虛擬資產(chǎn)導(dǎo)入和統(tǒng)一納管AIGC內(nèi)容生成Studio用戶化身UGC制作工具超寫實數(shù)字人直播工具CStudio虛擬人直播工具開放能力納管人機交互助手3D模型生成引擎智能對話引擎語音交互引擎人像驅(qū)動引擎渲染引擎AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書l彈性計算層：基于云原生的方式提供資源配額管理、容器調(diào)度、資源監(jiān)l資產(chǎn)層：提供了一整套標(biāo)準(zhǔn)化的，面向各類虛擬資產(chǎn)的數(shù)據(jù)文件格式定，各類虛擬資產(chǎn)導(dǎo)入導(dǎo)出，虛擬資產(chǎn)市場以及各類虛擬資產(chǎn)動態(tài)預(yù)覽的能力。通過這種資產(chǎn)層開放和標(biāo)準(zhǔn)化的方式，能夠l能力層：研發(fā)并預(yù)集成了各類上層業(yè)務(wù)編排和應(yīng)用所需要的，業(yè)界領(lǐng)先和渲染引擎等，并可通過開放API的方式對上層提供開箱即用的服務(wù)能場景的需要，靈活組裝和調(diào)用底層的各項能力，實現(xiàn)應(yīng)用的快速打造。目前已經(jīng)預(yù)置的業(yè)務(wù)模板包括形象創(chuàng)建服務(wù)、視頻內(nèi)容制作、人機交互管理、虛擬人直播工具。此外在業(yè)務(wù)編排層還支持開放能力納管功能，l應(yīng)用層：當(dāng)前重點打造的開箱即用的樣板間主要有數(shù)字人播報視頻SaaSD手、用戶可以自服務(wù)訂制GPT列PT通用人工智能平臺、AI數(shù)智運營平臺、場景計費產(chǎn)品、智能化客服系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)探索分析產(chǎn)品、知識圖譜產(chǎn)品等[30]。面向通信運營商網(wǎng)絡(luò)理平臺等[30]。文心一言(英文名：ERNIEBot)是百度基于文心大模型技術(shù)推出的生成式人工智能產(chǎn)品體系、數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系、網(wǎng)絡(luò)智能化產(chǎn)品體系、算力網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品體系、轉(zhuǎn)型進(jìn)一步提速增效。.5.1超級開發(fā)平臺超級開發(fā)平臺(AISWareAiDO-SuperD)提供一站式集成應(yīng)用開發(fā)能力，持能臺業(yè)新的成本和門檻。IT應(yīng)用系統(tǒng)可觀測性數(shù)據(jù)存儲服務(wù)基礎(chǔ)平臺全域智能運維平臺大數(shù)據(jù)平臺算力服務(wù)學(xué)件服務(wù)開發(fā)工作臺協(xié)同開發(fā)開發(fā)工作臺協(xié)同開發(fā)智能輔助開發(fā)運營管理開發(fā)看板開發(fā)任務(wù)開發(fā)集成開發(fā)任務(wù)開發(fā)集成(資產(chǎn)、環(huán)境、資源)開發(fā)執(zhí)行基基礎(chǔ)功能組件工廠組件工廠組件商店場景市場模板市場登錄管理權(quán)限管理4.5.2IT運維套件AIOps大數(shù)據(jù)平臺通過API方式ITIT運維套件運維可視化大屏自動化運維平臺可觀測性平臺MetaOps4.5.3全域智能運維平臺AIOps平臺的AI能力，圍繞故障發(fā)現(xiàn)、診斷、處置、預(yù)防以及決策支持、資源優(yōu)化等PI業(yè)務(wù)運維監(jiān)控業(yè)務(wù)運維監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施運維監(jiān)控云平臺運維監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運維監(jiān)控應(yīng)用運維監(jiān)控…運維監(jiān)控APIAPIGateway學(xué)件構(gòu)建AI平臺服務(wù)及算法庫運維數(shù)據(jù)管理學(xué)件管理學(xué)件運營智能運維能力中心性能數(shù)據(jù)告警數(shù)據(jù)日志數(shù)據(jù)性能數(shù)據(jù)告警數(shù)據(jù)日志數(shù)據(jù)運維數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)工單數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)…4.5.4通用人工智能平臺通用人工智能平臺(AISWareAI2)是亞信科技全力打造的面向5G的人工針對業(yè)務(wù)需求利用AI能力挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，為全業(yè)務(wù)域的數(shù)據(jù)驅(qū)動型應(yīng)用提供AIAI2應(yīng)用客戶體驗/管理計費物聯(lián)網(wǎng)商業(yè)智能網(wǎng)絡(luò)商業(yè)運營垂直切片APIAPIGateway推理部署AI2使能數(shù)據(jù)準(zhǔn)備AI模型管理模型開發(fā)邊(X邊(X86/ARM一體機)端(攝像頭等傳感器)AI基礎(chǔ)設(shè)施云(大數(shù)據(jù)平臺、流計算平臺、X86集群、ARM集群等)5.5AI數(shù)智運營平臺AI數(shù)智運營平臺是一個場景式精準(zhǔn)營銷平臺，在用戶洞察、產(chǎn)品適配、渠I大大提升企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時代、新零售時代的營銷競爭力；通過AI數(shù)智運營平臺營AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書AIAI數(shù)智運營平臺營銷策劃中心營銷策劃活動審批活動管理模板管理多波次營銷AB測試策略綜合預(yù)演活動部分暫停網(wǎng)格輕便營銷CHBN場景營銷人-用戶標(biāo)簽中心智慧營銷策略引擎客戶多維分析效-效果評估貨-產(chǎn)品中心場-渠道中心時-事件中心全空間洞察監(jiān)控中心智慧大腦4.5.6場景計費產(chǎn)品靈活、技術(shù)領(lǐng)先的計費/算費系統(tǒng)。功能上支持事件交互、計量管理、計價管理、化水平和運維運營效率提升。AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書大數(shù)據(jù)/BIRM1能力開放平臺g訂單/資料……標(biāo)簽ABMF…AI定價云資源定價定價切片定大數(shù)據(jù)/BIRM1能力開放平臺g訂單/資料……標(biāo)簽ABMF…AI定價云資源定價定價切片定價注智激活…QoS策略在線鑒權(quán)集成/組件客服標(biāo)準(zhǔn)能力語音平臺績效排班質(zhì)檢管理報表監(jiān)控培訓(xùn)考試外呼管理工單管理融合通信知識庫VBiF切片件交互切片量管理定價管理略管理事計2切片策4.5.7智能化客服系統(tǒng)實應(yīng)用場景智智能場景化定制基于機器人+虛擬人+視頻的基于語音機器人的座席助無人營業(yè)廳手渠道接入場景IVVR+業(yè)務(wù)場景融合化在線客服基于語音機器人的智能外呼融合化視頻客服統(tǒng)一工作臺統(tǒng)一工作臺客服智能能力客服智能能力文本機器人語音機器人客戶畫像視頻客服智能質(zhì)檢智能工單智能外呼客情洞察座席助手情感分析自動回訪虛擬人前臺應(yīng)用平臺能力運營心業(yè)務(wù)能力中技術(shù)5.8客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM務(wù)信息進(jìn)行價尋數(shù)的集成及統(tǒng)一管理。服務(wù)應(yīng)用營銷應(yīng)用服務(wù)應(yīng)用營銷應(yīng)用管理應(yīng)用創(chuàng)新應(yīng)用能力管控服務(wù)保障能力管控服務(wù)保障能力管理運營監(jiān)控業(yè)務(wù)交付層能力中心層通用技術(shù)組件能力訂單中心內(nèi)部運營中心銷售中心客戶中心實時營銷中心渠道中心產(chǎn)商品中心客產(chǎn)商品中心客戶交互中心零售庫存中心中心PPaaS專有云底座4.5.9數(shù)據(jù)探索分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)探索分析產(chǎn)品(AISWareDataDiscovery)是以增強分析為內(nèi)核的智能BI平臺，提供基于云原生的智能數(shù)據(jù)分析和高級可視化服務(wù)，滿足以業(yè)務(wù)為主數(shù)據(jù)服務(wù)需求。行業(yè)適配度電信行業(yè)適配度電信政企電力交通零售能源……應(yīng)用適配層應(yīng)用適配層(應(yīng)用場景)營銷支撐BI分析/可視化大屏場景實時監(jiān)控移動辦公數(shù)據(jù)填報經(jīng)營總結(jié)報告數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)說工數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)說工增強分析功能服務(wù)層(能力封裝)Api服務(wù)移動端適配大屏適配復(fù)雜報表環(huán)境適配層環(huán)境適配層(技術(shù)支撐)基于Python科學(xué)計算異步處理圖形組件GIS技術(shù)微服務(wù)容器化4.5.10知識圖譜產(chǎn)品知識圖譜產(chǎn)品(AISWareKnowledgeGraph)是涵蓋知識獲取、存儲、建動運營運營商金融反欺詐行業(yè)賦能制造業(yè)標(biāo)法智庫類案匹配類案推薦智能運維智能客服禁毒打防風(fēng)險防控商品推薦人員研判公安司法金融知知識庫知知識問答知知識檢索圖圖譜分析開放識工廠NLPNLP標(biāo)注平臺數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理中心多多模態(tài)數(shù)據(jù)加工中心知知識計算中心通通用能力中心存儲圖譜元數(shù)據(jù)圖圖譜元數(shù)據(jù)圖數(shù)據(jù)圖譜檢索和緩存數(shù)據(jù)原始存儲數(shù)據(jù)分析智能化等級自動執(zhí)行調(diào)整跨域賦能無線自智強化學(xué)習(xí)能效評估價值預(yù)測預(yù)測模型專題應(yīng)用分析無線數(shù)據(jù)應(yīng)用模型數(shù)據(jù)分析智能化等級自動執(zhí)行調(diào)整跨域賦能無線自智強化學(xué)習(xí)能效評估價值預(yù)測預(yù)測模型專題應(yīng)用分析無線數(shù)據(jù)應(yīng)用模型場景應(yīng)用模型場景數(shù)據(jù)預(yù)測線性能端到端線源AI人工智能平臺引擎AI賦能專業(yè)數(shù)據(jù)模型4.5.11智能化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化平臺智能化網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃優(yōu)化平臺(AISWareReTiNA)是一套由無線人工智能算法及大數(shù)據(jù)挖掘能力驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化系統(tǒng)。系統(tǒng)以用戶端到端信令關(guān)聯(lián)分析、G一體ML無線數(shù)據(jù)模型是基礎(chǔ)通信人工智能是引擎高階無線自智是目標(biāo)智能決策AI模型對接接口無線數(shù)據(jù)無線數(shù)據(jù)原始匯聚無線應(yīng)用場景智智能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化無線自智網(wǎng)絡(luò)能力平臺4.5.12網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)編排系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)編排系統(tǒng)(AISWareNSO)是業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一編排，實整體要求。AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)編排系統(tǒng)O5G網(wǎng)絡(luò)切片運營切片商城算網(wǎng)編排切片業(yè)務(wù)管理5G網(wǎng)絡(luò)切片編排物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)切片生命周期管理A通用編排引擎業(yè)務(wù)流程設(shè)計業(yè)務(wù)流程運行算網(wǎng)編排互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)專線編排數(shù)據(jù)管理云網(wǎng)業(yè)務(wù)算網(wǎng)運維算網(wǎng)設(shè)計執(zhí)行監(jiān)控…4.5.135G網(wǎng)絡(luò)故障管理系統(tǒng)GAISWareGFM現(xiàn)了全網(wǎng)全業(yè)務(wù)集中故障管理，網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)端到端閉環(huán)運維管理。構(gòu)建告警監(jiān)控、告警關(guān)聯(lián)分析、故障定界定位、智能AI學(xué)件，實現(xiàn)了多上層應(yīng)上層應(yīng)用政企業(yè)務(wù)監(jiān)控家客業(yè)務(wù)監(jiān)控移動APP大屏展示性能預(yù)警預(yù)測隱患管理網(wǎng)絡(luò)健康度評估故障管理性能預(yù)警預(yù)測隱患管理網(wǎng)絡(luò)健康度評估故障管理系統(tǒng)后向監(jiān)督根因分析智能RCA故障派單拓?fù)浔O(jiān)控網(wǎng)元性能監(jiān)控場景監(jiān)控事件監(jiān)控拓拓?fù)潇`活生成網(wǎng)網(wǎng)元告警監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)數(shù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集采集接口適配器采集任務(wù)調(diào)度數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)訂閱計算存儲絡(luò)無線網(wǎng)邊緣云…P計算存儲絡(luò)無線網(wǎng)邊緣云…P PGWSGW核心網(wǎng)納管網(wǎng)元網(wǎng)絡(luò)云傳輸網(wǎng)AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書.總結(jié)和展望參與知識類和創(chuàng)造性工作，成為繼移動互聯(lián)網(wǎng)之后未來最大的技術(shù)平臺。ChatGPT首次實現(xiàn)了人與機器之間自然的交互界面，GPT-4具備更高的交互理解力和準(zhǔn)確率。通信行業(yè)作為人與人、人與自然、人與機器之間進(jìn)行信息交流與到，AIGC可作為先進(jìn)生產(chǎn)力工具改進(jìn)信息通信服務(wù)能力，從各個層面深度賦能機物算力發(fā)展是人工智能的核心要素之一。大模型、基礎(chǔ)模型在開啟人工智能技帶動算力基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展。算力建設(shè)將是決定人工智能賦能各行各業(yè)的廣度與深重要因素。智能終端等單點算力正在面臨瓶頸。以5G為代表的通信基礎(chǔ)設(shè)施和以云計算為算力業(yè)方面已初步形成算力網(wǎng)絡(luò)軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施及平臺與應(yīng)用服務(wù)的上中下游完整產(chǎn)任何計算任務(wù)可靈活、實時、智能匹配并調(diào)用最優(yōu)的算力資源，從而實現(xiàn)云-邊-端任何時間與任何地點的多方算力需求?；谒懔W(wǎng)絡(luò)對先進(jìn)算力進(jìn)行集中化建設(shè)使力投、提升計算產(chǎn)業(yè)安全的重要舉措。G素。6G將構(gòu)建人機物智慧互聯(lián)、智能體高效互通的新型網(wǎng)絡(luò)，具備智慧內(nèi)生、物展望，AIGC大模型與通信的融合將加快6G智慧內(nèi)生、全自智網(wǎng)絡(luò)的能力演進(jìn)，AIGC(GPT-4)賦能通信行業(yè)應(yīng)用白皮書參考文獻(xiàn)VaswaniAShazeerN,ParmarN,etal.Attentionisallyouneed[J].AdvancesineuralinformationprocessingsystemsRadfordANarasimhanKSalimansTetal.ImprovinglanguageunderstandingygenerativepretrainingJRadfordAWuJChildRetalLanguagemodelsareunsupervisedmultitasklearnersJOpenAIblog(8):9.[4]BrownT,MannB,RyderN,etal.Languagemodelsarefew-shotlearners[J].Ad-vancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:1877-1901.OuyangLWuJJiangX,etal.Traininglanguagemodelsto