网络大模型白皮书（2023）发布版 V8.docx

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1、目录1 .大模型发展趋势21.1 大侬爆期长21.2 行业大蹴一片蓝海313网络大来已来42 .网络大模型愿景和整体思路42.1 网络大模型的愿景42.2 网络大模型的定位52.3 网络大模型的内涵53 .网络大术特征63.1 算法楮正63.2 矢ffiRW73.3 算力尚正93.4 MaaS月艮务94 .网络大模蛔用104.1 应用场景喊U104.2 应用案例105 .网络大龌能力演进156 .网络展望16致谢181大模型发展趋势人工智能日益成为全球科技竞争和大国博弈的前沿战场和战略高地。随着ChatGPT的出现，全球掀起以大模型和生成式人工智能（AIGC）为代表的科技浪潮。大模型成为工业革

2、命级的生产力工具，将会带来一场新工业革命。1.1 大模型爆发增长ChatGPT问世以来，大模型正经历着爆发式的发展。一系列具有数十亿甚至数万亿参数的大型深度学习模型不断涌现，中国科技企业也纷纷投入大量资源研发人工智能大模型。大型模型的发展经历了一个漫长的演进过程，随着深度学习和神经网络技术的不断进步，大型模型的规例口性能得到了显著提升。这一演进过程中，出现了一些关键的里程碑事件：噬网络的复兴：在过去几年中，曜碘经J万T一次复兴，彳粉于深度学习技术的发展，喉网络在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，这为大型模型的发展奠定了基础。大规模数据集的出现：大规模数据集的出现为大型模型的训练提供了充

3、足的数据支持，使得模型的性能得到了显著提升。计算能力的提升：随着硬件和计算技术的不断进步,特别是GPU和TPU等专门用于深度学习计算的硬件的出现，大型模型的训练和应用变得更加高效。模型架构的创新：新的模型架构，Transformer.BERT等，这些模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，为大型模型的发展注入了新的活力。AI技术发展浪潮国家层面在相关政策上同步做了规划和指引，提出推进网络强国建设、加快建设云网融合基础设施、推进人工智能场景创新，国家十四五规划指出推进网络强国建设，习近平总书记在2023年10月中共中央政;台局第三十四次集体学习时讲话强调：”要加快新型基础设施建设，加快建设，云网融

4、合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施”。国资委提出推动央企加大在人工智能等战略性新兴产业局力度,科技部要求推进人工智能场景创新，着力解决重大应用和产业化问题。全国20省市陆续出台人工智能产业政策。网络大模型可以为各种领域的应用提供强大的技术支持，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识SII等。这些应用可以在信息化、智能化的网络环境中得到广泛应用，提高工作效率、提供更好的用户体验。网络大模型的研发和应用需要大量的数据和计算资源，这促进了网络基础设施的建设提升。为支持网络大模型的训练和部署，需要高速、稳定的网络连接和大容量的存储设备。这推动了网络技术和设施的发展，为网络强国

5、建设提供了有力支持.网络大模型的研究和应用也需要大量的人才和创新能力.为了培养和吸引优秀的人才，需要建设良好的教育和研究环境,提供相关的培训怀口支持。这有助于提升国家的科技创新能力，推动网络强国建设。1.2 行业大模型一片蓝海大型模型在发展到一定阶段时需要与行业结合，网络大模型是其中的一种。网络大模型是指在通信运营领域，通过深度学习算法，用于处理大规模的网络数据和任务。大模型与行业的结合对于行业发展和创新至关重要。通过与行业结合，大模型可以更好地满足行业需求，促进行业的发展和进步。数据显示，截至2023年8月，我国已发布的大模型达156个，10亿级参数规模以上大模型已超80个,大模型数量已接近

6、美国。我国已跻身全球大模型产业发展第一梯队。根据IDC研究显示，中国数据量规模将从2023的23.88ZB增长至2027年的76.6ZB,复合年均增长速度(CAGR)达到263%,为全球第一，为大模型的持续优化提供了海量的数据来源。行业大模型在许多领域中展现出了巨大的潜力和发展空间。能够利用大规模的幡和深度学习算法，提供更准确、高效的解决方案，帮助企业实现数字臊型和业务创新。行业大鲤的应用范围广泛，涵盖了金融、医疗、制造、物流、零售等各个行业。例如，在金融领域，大模型可以通过分析海量的金嬲据，提供更精确的风险由济口投资建议；在医疗领域，大模型可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择；在制造领域，

7、大模型可以优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。1.3 国内外大模型爆发式发展1.4 网络大模型未来已来随着行业大模型在各个领域不断推进和发展，信息通信领域对于大模型的应用需求也不断涌现，为网络大模型的出现，起到了推动作用。2023年6月，中国电信启动了网络大模型研发专项工作，针对现网运营场景,研发网络大模型。以自研通用大模型为基5出，利用大规模高质量专业辘与知识进行训练，满足建设规划、运营分析、故障管理、网络优化等网络领域专业场景的智能化需求。网络大模型的出现具有重要意义：可以帮助运营商解决更加复杂的任务，例如自然语言生成、问答系统、语音识别等。提高智能运维的准确度和A1模型的泛

8、化能力，可从更多的数据中学习到更多的知识和规律。网络大模型也可以促进模型的可解释性和可视化，让运维人员更好地理解模型的决策过程和内部机制。网络大模型的研究和发展还面临着许多挑战，例如模型的训练和部署成本高昂、模型的可解释性和严肃性等问题。网络大模型将继续成为人工智能领域的重要研究方向，提供更加强大的AI技术和应用。运营商积极布局大模型,集中于智能客服、图像分析、方案提供等场景，在最重要的网络运维场景，2023年9月25日中国电信率先发布了“启明网络大模型。2 .网络大模型愿景和整体思路2.1 网络大模型的愿景网络大模型通过构建更强大的深度学习模型,推动人工智撕口机器学习的发展，实现更准确、更智

9、能的预测和决策能力，以通信领域为起点，带动更广泛的应用和创新。网络大模型的愿景是懂网络、懂运营、三力定位，助力全社会智慧信息通信基础设施建设和运营.面向网络：智能涌现力中国电信提前布局大模型算力，在“东数西算、算网一体”整体规划下，以网络大模型为网络固元注智，提升网络安全和自智水平面向运营：新型生产力中国电信将网络大模型定义为面向高效运营的新型生产力要素，瞄准AI大模型第一阵营，基于电信网络的海量数据、亿级参数构建能力面向社会：价值创造力中国电信优先研发网络大模型，同时布局算力市场，对内赋能生产，对外服务社会，致力于为千行百业增收提效，联合生态，为全社会持续创造价值2.2 网络大模型的定位网络

10、大模型是信息通信领域的行业大模型，位于云网操作系统的内核层，基于强大的算力和云网知识底座，打造高效训练、精准调优、多样MaaS服务能力，共筑繁荣生态的多场景应用。对于运营商聚焦实际问题，通过网络大模型解决生产痛点，服务于关键流程和场景，从辅助运营逐步向核心能力演进；对于社刽是供MaaS月暗。从功能上，中国电信网络大模型包括4层：应用层、能力层、底座层、基础设施层。2.3 网络大模型架构2.4 网络大模型的内涵中国电信提出了网络大模型“一五四内涵，聚焦一个领域，即通信领域，覆盖五个场屋即网络规建维优营全生命周期场景，构建以四类特征差异化服务能力,即算法特征、知识/数据特征、算力特征和服务特征，推

11、动云网运营自智向15级演选3 .网络大模型技术特征3.1 算法特征网络大模型基于TranSfOrmer底层算法架构，学习电信领域专业知识与特色数据，具备智能调度、规则理瞬口决策等特点，形成大模型算法矩阵，同时具备多个模型工具褥口大N莫型协同功能，有效赋能网络A1应用，提升网络运营价值。3.1.1 算法矩阵结合信息通信行业语料对通用基础大模型预训练和精调形成网络大模型，基于N1P实现意图识SU、多模态、科学决策等能力，融合知识图谱并采用流程化处理形成四大算法矩阵：D智能任务调度：大、N莫型协同调度，实现多层次信息处理和智能决策。2）规则理解与决策：精准理解与分析规则、自动规则核直，提高系统稳定性

12、.3）领域知识分析：掌握领域专业知识，助力电信行业方案分析与生成。4）精准意图识SU：深入理解用户需求和意图，更好地满足用户期望，提供个性例口精准的服务.3.1.2 模型工具链通过模型工具链实现高效训练和调优，增加生态开放度，同时借助多任务黜凄现大模型可控场景化工作艇制。此外，大模型微调及提示工程助力提升小模型泛化。3.1.3 大小模型协同大模型通常具有更强的泛化能力,能够处理更广泛的输入数据并产生更通用的输出结果.4展型则通常在特定领域或任务上有更深入的专业知识和技能,可以提供更精细和准确的领域特定信息。中国电信的4喉型提供内容、场景化能力组合，其包括腿预湿膜型、根因分析模型、告警压缩模型、

13、分光器端口占用识别模型和质差小区识别模型，这些小模型可以在场景化应用中进行组合后被大模型的API调用。AI小模型可以作为网络大模型的辅助工具或扩展模块，为网络大模型提供更具体、更深入的信，息前比搦，AI4谈也可以弥补网络大模型在特定领域的不足，为网络大模型提懈冽筋口识利支能，从而增强网络大模型的性能和题。模型和大模型可以通过以下方式进行协同：D数据协同：/喉型和大模型可以共享辘，包括训练数据和测蹶据。横型可以提供领域特定的数据，帮助大模型更好地理解特定领域的规律和知识，从而提升大模型的泛化能力和表现。同时，大模型也可以提供通用的数据,帮助小模型更好地适应不同的应用场景和需求.2）知识协同：/N

14、莫型和大模型可以共享知识，包括领域特定的知谣口通用的知识。膜型可以提供领域特定瞅口识，帮助大模型更好地理解和处理特定领域的问题，从而提升大模型的性育丽题同时,大模型也可以！供通用的知识，帮助NM型更好地适应不同的应用场景和需求。3）推理协同：喉型和大模型可以进行推理协同，即同时使用多个模型fi滩理结果来共同完成一项喀4）优化协同：小模型和大模型可以共享优化算法和优化参数，从而协同进行模型训练和优化.5）部署协同：4横型和大模型可以协同部署和应用。喂型可以提供领域特定的处理能力,而大模型则可以提供更通用的处理能力,从而共同构建一个高效、智能的应用系统。3.2 知识/数据特征3.2.1 数据飞轮特

15、征中国电信网络大模型的知识偌呢具备数据飞轮的特征，反映了数据、产品用户之间的正向反馈循环。网络大模型的知识/数据具备数据飞轮特征，能够实现数据、产品和用户之间的正向反馈循环。以数据、知识、队伍与工具四大力量赋能网络大模型，基于千万级工单、10亿级告警日菽万级专家知识库和案例库,海量的专业知识和数据,有效减少大模型幻觉现象和逻辑性错误通病,增强可解释性,具有强大专业领域认知能力，是专业的网络大模型.网络大模型知识./嘘飞轮建立网络大模型飞轮+数据治理飞轮的双驱动机制：1）初始阶段：大模型墟为少数用户服务，数据治理飞轮通过分析这些用户反馈的需求和数据，训练大模型以优化服务，以更好地满足用户需求。2)提升阶段：优化后的大模型，月躇更多的用户，产生更舞据，大模型反峨辘台理，为大魁训练提供更有价值的数据输入。3)成熟阶段：形成一个双向良性循环，大模型务更多的用户，带来更多邮据反馈，嘘治理飞轮持续运转,为大模型飞轮提供源源不断的“营养”,最终数据质量越来越高,幻觉逐渐消除。3.2.2 知识管理特征网络大模型通过愈加海量网络专业知识的知识图谱，发挥知识图谱的强领域性、标准化、可信、可解释、可进化等优势，提升大模型的领域知识水平，降低大模型幻觉。知识管理是网络大模型的认知基础能力，是网