随着人工智能(AI)技术的迅猛发展，大模型已成为推动各行各业变革的重要力量。为了帮助企业管理者和技术人员更好地理解和应用这一前沿技术，本书精心编排了多个篇章，从基础概念到实战应用，全面系统地介绍了AI大模型的相关知识。概念普及篇(第1-2章)简要概述了人工智能与大模型的基本概念及其对社会经济产生的广泛影响。企业落地准备篇(第3-4章)首先介绍企业大模型应用落地的常见形式，评估AI能力边界，解析大模型落地的必备要素，并梳理公司已有的业务链条，寻找AI落地场景。接着，进一步细化落地方案的选择，通过对比分析不同方案的成本、技术框架及适应性，为企业量身定制最合适的落地方案。企业落地步骤篇(第5章)聚焦于大模型具体落地步骤，包括数据预处理、选择合适的大模型建设方案、大模型评测、大模型与企业应用无缝衔接、部署上线、效果评估与数据反馈等关键环节，此外，还介绍了大模型迭代、安全、算法备案和版权等相关内容。大模型原理篇(第6-7章)首先深入剖析大模型基础原理，涉及核心组件Transformer、扩散模型和多模态大语言模型等。接着，介绍大模型应用原理，包括大模型微调原理、量化技术和AIAgent，旨在提升模型性能。应用开发篇(第8-9章)通过丰富的实战案例，生动展示了大模型在企业中的实际应用效果，为企业提供了可借鉴的实践经验。未来展望篇(第10章)预测了AI技术的发展趋势，并深入分析了这些趋势对社会经济产生的深远影响，为企业决策者提供前瞻性的思考角度。