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DeepSeek-R1的“天賦異稟”

為各行各業(yè)注入了全新變量

中國(guó)電信政企信息服務(wù)事業(yè)群

迅速組建DeepSeek攻堅(jiān)隊(duì)

深度融合行業(yè)數(shù)據(jù)

憑借“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”與“知識(shí)蒸餾”

兩大核心技術(shù)

成功完成了41個(gè)行業(yè)大模型的升級(jí)

為產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程按下加速鍵

強(qiáng)化學(xué)習(xí)，小模型撬動(dòng)大效能

此次升級(jí)以“輕量化部署、場(chǎng)景精準(zhǔn)適配、推理效率提升”為目標(biāo)，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)大模型從通用能力向行業(yè)縱深拓展，為千行百業(yè)提供低成本、高效率的智能化解決方案。以下將通過(guò)行業(yè)大模型的13個(gè)典型代表，展示本次攻堅(jiān)成果。

此次升級(jí)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）與行業(yè)知識(shí)深度融合，在保證專業(yè)性的同時(shí)大幅降低算力門(mén)檻。通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，在教育、衛(wèi)健、能源、政法公安、交通等多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著成果。

教育行業(yè)

通過(guò)純強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，讓1.5B小模型在數(shù)學(xué)解題準(zhǔn)確率上超越傳統(tǒng)7B模型，響應(yīng)速度提升40%。這種“小模型、大智慧”的技術(shù)路徑，使得基層教育機(jī)構(gòu)也能享受AI紅利。

衛(wèi)健行業(yè)

其打造的1.5B輕量化導(dǎo)診模型，以85.1的綜合得分反超大參數(shù)模型基線，僅需500條脫敏數(shù)據(jù)即完成訓(xùn)練，為基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供了高效的智能導(dǎo)診解決方案。

能源行業(yè)

在能源行業(yè)問(wèn)答領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)9700條蒸餾數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，7B模型的準(zhǔn)確率提升12.2%。升級(jí)后的模型能夠快速解答復(fù)雜的能源行業(yè)問(wèn)題，顯著提升了能源行業(yè)的智能化應(yīng)用水平。

政法公安行業(yè)

通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，Qwen-7B模型在法律領(lǐng)域的準(zhǔn)確率提升9%，顯著增強(qiáng)了模型在法律知識(shí)理解和復(fù)雜案件推理中的表現(xiàn)。

交通行業(yè)

在交通政策法規(guī)問(wèn)答場(chǎng)景中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)顯著提升了模型的效果，證明了思維鏈和獎(jiǎng)勵(lì)強(qiáng)化對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)是提升交通行業(yè)大模型行之有效的方法。

知識(shí)蒸餾，數(shù)據(jù)煉金術(shù)賦能行業(yè)智能

面對(duì)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺難題，此次升級(jí)采用“大模型反哺小模型”的數(shù)據(jù)生態(tài)，通過(guò)知識(shí)蒸餾技術(shù)，顯著提升了各行業(yè)大模型的性能，其中在政務(wù)、車(chē)企、工業(yè)、文宣、農(nóng)業(yè)、住建、要客、應(yīng)急等領(lǐng)域的效果尤為突出。

政務(wù)行業(yè)

通過(guò)DeepSeek-V3生成高質(zhì)量思維鏈數(shù)據(jù)，僅用200條標(biāo)注數(shù)據(jù)即讓14B模型意圖識(shí)別準(zhǔn)確率增加15%，為政務(wù)熱線領(lǐng)域的多輪對(duì)話意圖識(shí)別提供了高效解決方案。

車(chē)企行業(yè)

其借助DeepSeek-V3補(bǔ)全的行業(yè)推理數(shù)據(jù)，使14B小模型在智能座艙分類任務(wù)中以92.7的綜合得分超越未微調(diào)的千億級(jí)大模型，精準(zhǔn)識(shí)別智能座艙用戶提出的導(dǎo)航、娛樂(lè)等問(wèn)題分類。

工業(yè)行業(yè)

通過(guò)SFT訓(xùn)練，模型在工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)性顯著提升，輸出的內(nèi)容更加貼近實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求，邏輯嚴(yán)密且重點(diǎn)突出。

文宣行業(yè)

通過(guò)行業(yè)數(shù)據(jù)蒸餾后的模型，在文旅問(wèn)答和路徑規(guī)劃任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，問(wèn)答評(píng)分達(dá)到87.1的綜合得分，路徑規(guī)劃評(píng)分接近DeepSeek-V3-671B和GLM-4-PLUS的水平。

農(nóng)業(yè)行業(yè)

通過(guò)對(duì)4408條農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，14B模型的綜合得分從83.7提升至87.2，升級(jí)后的模型能夠快速解答復(fù)雜的農(nóng)業(yè)問(wèn)題，為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。

住建行業(yè)

通過(guò)使用高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)，在工地施工規(guī)范告警中達(dá)到高質(zhì)量實(shí)時(shí)預(yù)警，微調(diào)后的模型在深度推理上效果提升明顯，能夠運(yùn)用在住建領(lǐng)域的工地施工規(guī)范告警中，達(dá)到高質(zhì)量實(shí)時(shí)預(yù)警目的。

要客行業(yè)

在國(guó)防動(dòng)員、資源分配方案生成與選擇任務(wù)中，使用蒸餾數(shù)據(jù)進(jìn)行SFT微調(diào)顯著提升了模型的思考、推理與回答能力，SFT后的模型在方案生成任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

應(yīng)急行業(yè)

通過(guò)DeepSeek-R1蒸餾得到的推理數(shù)據(jù)，顯著提升了模型在應(yīng)急行業(yè)數(shù)據(jù)中的準(zhǔn)確率，SFT后的模型準(zhǔn)確率提高13%，在14B的模型上效果遠(yuǎn)超未微調(diào)的DeepSeek-V3模型。

基于中國(guó)電信

“數(shù)據(jù)安全可控、模型快速迭代、

服務(wù)靈活擴(kuò)展”的一體化能力

政企信息服務(wù)事業(yè)群將繼續(xù)深耕行業(yè)場(chǎng)景

加速行業(yè)大模型規(guī)模化落地

全面賦能“新質(zhì)生產(chǎn)力”高質(zhì)量發(fā)展