近年來，隨著人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域取得了蓬勃的發(fā)展，GPT（Generative Pre-trained Transformer）成為了一個備受關(guān)注的話題。過去，人們對于人工智能的理解可能停留在機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。然而，隨著技術(shù)的不斷進步，GPT技術(shù)的問世，無疑讓人們對人工智能的認(rèn)知更進一步。

GPT是一種自然語言處理技術(shù)，它采用了深度學(xué)習(xí)算法中的Transformer結(jié)構(gòu)，可以通過對大量文本數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，生成高質(zhì)量的自然語言文本。具體來說，GPT會在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)語言的規(guī)則和語境關(guān)系，以及單詞和短語的含義和語義信息，并將它們整合到生成文本的過程中。這就使得GPT在寫作文章、摘要、翻譯、對話等自然語言處理任務(wù)上有著出色的表現(xiàn)。

GPT作為一項新興的技術(shù)，也逐漸成為數(shù)字科技領(lǐng)域中的重要組成部分，未來，每一個企業(yè)都要用GPT大模型來重塑數(shù)字能力，提升企業(yè)核心競爭力。

GPT大模型具備的技術(shù)能力

與傳統(tǒng)的自然語言處理技術(shù)相比，GPT具備一些明顯的優(yōu)勢。首先，GPT可以利用海量的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，這樣可以幫助模型更好地理解語言規(guī)則和語義關(guān)系，從而提高模型的性能。其次，GPT的模型結(jié)構(gòu)非常靈活，可以根據(jù)不同的任務(wù)進行微調(diào)，這使得GPT在各種自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。最后，GPT生成的文本相對于其他技術(shù)生成的文本更加自然、流暢和連貫，這使得它在文本生成任務(wù)中具有巨大優(yōu)勢。

GPT大模型具備的突出能力如：理解能力、推理能力、學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)作能力,讓技術(shù)賦能業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)操作更聰明。

GPT能夠高效理解上下文信息，從而更好地滿足用戶的需求。通過分析用戶輸入的文本，GPT能夠抓住關(guān)鍵信息，理解和預(yù)測用戶意圖，從而提供更貼切、準(zhǔn)確的回應(yīng)。這使得與GPT的交互過程變得更加自然、高效。

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和龐大的知識庫，讓大量的數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練，GPT擁有了一定的推理和分析能力。這使得GPT不僅能提供知識性的回應(yīng)，還能夠根據(jù)上下文進行邏輯推理、判斷和分析，從而更好地滿足用戶需求。

GPT在不斷接觸新數(shù)據(jù)的過程中，具有強大的自我學(xué)習(xí)和自我進化的能力。通過對新數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠不斷優(yōu)化自身的模型，提高自然語言處理、推理和分析等方面的能力。還可以用于機器翻譯任務(wù)，將一種語言的文本翻譯成另一種語言。它可以在翻譯工作中提供輔助，快速翻譯大量文本，并且可以提供實時翻譯服務(wù)。

GPT可以用于生成文章、新聞報道、財務(wù)報告和程序代碼寫作等。它可以根據(jù)給定的主題或關(guān)鍵詞自動生成相關(guān)內(nèi)容，幫助企業(yè)提高創(chuàng)作效率；還可以自動生成文本的摘要或概括，提取關(guān)鍵信息，幫助用戶快速了解文本內(nèi)容，節(jié)省閱讀時間。

GPT智慧能力的技術(shù)支撐

GPT之所以具有強大的智慧能力，主要是后臺數(shù)據(jù)、算法、算力這三個核心要素的有力支撐。

實現(xiàn)人工智能的首要因素是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一切智慧物體的學(xué)習(xí)資源，相當(dāng)于AI的“糧食”，沒有了數(shù)據(jù)，任何智慧體都很難學(xué)習(xí)到知識，以GPT-3舉例，它是目前最大的自然語言處理模型之一，具有1.75萬億個參數(shù)。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括從互聯(lián)網(wǎng)上收集的文本、書籍、文章、新聞、論文和其他資源。據(jù)報道，GPT-3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量達到了45TB，近1萬億個單詞，相當(dāng)于1351萬個牛津詞典，這是一個相當(dāng)龐大的數(shù)據(jù)集，這么大的數(shù)據(jù)集會帶來更準(zhǔn)確和全面的分析和預(yù)測。

其次是算法，沒有算法的突破，AI是不可能發(fā)展到今天的高度，算法的突破主要是歸根與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)的進展。這些算法也是借鑒了人的思考方式，通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)智能化的應(yīng)用。通過各種算法構(gòu)建模型，模型的數(shù)量越多，支撐的場景和解決的問題就越多，AI的能力就越強。據(jù)知名媒體報道，GPT-4估計有萬億級參數(shù)和模型框架，數(shù)量級接近人腦，是真正的大模型。

最后是算力，算力是AI的基礎(chǔ)設(shè)施，也是指計算機處理的能力，由于深度學(xué)習(xí)模型涉及非常多的參數(shù)，有的AI算法參數(shù)達到幾百億。以GPT-3為例，每個詞運算量超萬億次，GPU每秒312萬億計算。由于需要通過訓(xùn)練去調(diào)整AI的各個參數(shù)，因此計算量是很大的，需要高性能的計算機去實現(xiàn)。同時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法是可以并行計算的，采用支持并行計算的處理器來實現(xiàn)AI的訓(xùn)練是有優(yōu)勢的。

對GPT大模型而言，以上三個要素缺一不可，而如果沒有大量的數(shù)據(jù)，而無法訓(xùn)練這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；如果沒有合適的算法，則理論上就不能解決問題；如果沒有高性能的計算機（算力），則這個訓(xùn)練過程將會極度緩慢。

GPT大模型在企業(yè)管理中的創(chuàng)新應(yīng)用

企業(yè)數(shù)字化正在經(jīng)歷信息化、數(shù)字化、智能化和數(shù)治化四個階段，數(shù)治企業(yè)就是用數(shù)據(jù)治理企業(yè)，代表著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最高階段，領(lǐng)先的企業(yè)正探索以數(shù)據(jù)驅(qū)動來治理企業(yè)，而利用AI技術(shù)創(chuàng)新的大模型將是引領(lǐng)企業(yè)創(chuàng)新的新引擎。

金蝶云·蒼穹GPT大模型聚焦企業(yè)管理領(lǐng)域的垂域大模型能力建設(shè)，圍繞技術(shù)層、模型層、服務(wù)層、能力層及安全治理打造了“四橫一縱”的架構(gòu)體系，通過企業(yè)級的AI工程服務(wù)、AI算法服務(wù)、通用大模型、垂域大模型、生成式服務(wù)、GPT助手等能力，打造最懂企業(yè)管理的企業(yè)級大模型平臺。

其核心亮點是在企業(yè)級復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景下實現(xiàn)了多模型能力、多任務(wù)編排、智能知識引擎、個性化擴展、安全可信任等能力。憑借財務(wù)垂域訓(xùn)練、財務(wù)提示工程、財務(wù)知識庫等核心優(yōu)勢，為用戶提供全面、專業(yè)的分析、審核、預(yù)測、專家支持、報告生成、解讀等服務(wù)，加速企業(yè)財務(wù)管理智能化躍升，成為業(yè)界最懂財務(wù)的大模型。

蒼穹GPT大模型協(xié)助企業(yè)重塑數(shù)字能力，從圖形用戶界面到對話式交互的體驗方式重塑，從自動化執(zhí)行到生成式創(chuàng)意的作業(yè)方式重塑，從經(jīng)驗主導(dǎo)到數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方式重塑，為整個企業(yè)經(jīng)營管理提供全方位的決策及業(yè)務(wù)輔助。

金蝶云·星空旗艦版基于蒼穹平臺打造，一面世即具備云原生及智能化基因，將為企業(yè)提供全方位的AI場景應(yīng)用，真正符合讓智能融入業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)更加智能的管理理念。星空旗艦版最先推出多個GPT大模型能力的AI應(yīng)用，比如：供應(yīng)鏈風(fēng)險監(jiān)控，智能分析助手，智能預(yù)測等。

利用蒼穹GPT大語言模型、機器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合外部材料價格、企業(yè)信用風(fēng)險數(shù)據(jù)，宏觀經(jīng)濟指標(biāo)等對企業(yè)供應(yīng)鏈多層的企業(yè)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)進行風(fēng)險智能識別，為企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險，優(yōu)化供應(yīng)鏈采銷關(guān)系，并提供智能建議，以便企業(yè)快速做出應(yīng)對。

旗艦版供應(yīng)鏈風(fēng)險監(jiān)控產(chǎn)品應(yīng)用

通過GPT大模型及智能歸因能力，對決策大屏整體內(nèi)容、單指標(biāo)、指標(biāo)變動原因、圖表卡片內(nèi)容自動分析解讀業(yè)務(wù)狀況，存在的問題與原因，改進措施與建議等。

旗艦版智能決策大屏產(chǎn)品應(yīng)用

借助 GPT大模型及機器學(xué)習(xí)能力，為企業(yè)生成未來某段時間的銷量數(shù)據(jù)和智能建議，可以顯著提升預(yù)測準(zhǔn)確率和減少人工預(yù)測所花費的時間。并通過現(xiàn)有的ERP系統(tǒng)打通物料需求計劃和生產(chǎn)排產(chǎn)計劃，提升企業(yè)的整個產(chǎn)供銷一體化效率，優(yōu)化庫存等。

旗艦版智能銷售預(yù)測產(chǎn)品應(yīng)用