2023年AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书

AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 AWhitePaperofAIGC(GPT-4)EmpoweringTelecomSector 1 联合发布： AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 作者 亚信科技 欧阳晔博士、IEEEFellow 叶晓舟博士边森宋勇蒋勇王宗学刘志勇张联华赵立勋杨川罗峰 清华大学智能产业研究院 张亚勤博士、中国工程院院士 刘云新博士刘洋博士詹仙园博士李元春博士李元哲博士张策 致谢 感谢王鹏、杜大江、张峰、英林海、李源林博士、陆由、阎华东、经琴等同仁对本白皮书编写做出的贡献。 引用本白皮书 《AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用》白皮书，欧阳晔、张亚勤等，2023年3 月。 AWhitePaperofAIGC(GPT-4)EmpoweringTelecomSector,YeOuyang,Ya-QinZhang,etal.2023.3. 2 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 亚信科技控股有限公司（股票代码：01675.HK） 亚信科技是中国领先的软件产品及服务提供商，拥有丰富的软件产品开发和大型软件工程实施经验。公司深耕市场30年，在5G、云计算、大数据、人工智能、物联网、数智运营、业务及网络支撑系统等领域具有先进的技术能力和众多成功案例，客户遍及通信、广电、能源、政务、交通、金融、邮政等行业。 2022年，亚信科技完成收购商业决策服务领域的领先企业艾瑞市场咨询股份有限公司（「艾瑞咨询」），并整合形成新的“艾瑞数智”品牌。通过此次收购，亚信科技的核心能力从产品研发、交付服务、数据运营、系统集成延伸至咨询规划、智能决策，成为领先的数智化全栈能力提供商。 亚信科技始终致力于将5G、AI、大数据等数智技术赋能至百行千业，与客戶共创数智价值。公司以“产品与服务双领先”为目标，产品研发围绕数智、云网、IT及中台产品休系持续聚焦，实现行业引领，其中云网产品保持国际引领，数智产品实现国内领先，部分国际先进，IT领域产品处于国内第一阵营。 面向未来，亚信科技将努力成为最可信赖的数智价值创造者，并依托数智化全栈能力，创新客户价值，助推数字中国。 3 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 清华大学智能产业研究院 清华大学智能产业研究院（InstituteforAIIndustryResearch,TsinghuaUni-versity，英文简称AIR）是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化研究机构。AIR的使命是利用人工智能技术赋能产业升级、推动社会进步。通过大学与企业创新双引擎，突破人工智能核心技术，培养智能产业领军人才，推动智能产业跨越式发展。 AIR由多媒体及人工智能领域的世界级科学家、企业家张亚勤博士于2020 年12月1日创建。经过近两年的发展，研究院已汇聚了一批既懂科研又懂产业的人工智能领域学者，目前已初步形成了国际顶尖科学家、产业变革领袖、学术潜力骨干、交叉创新人才“四位一体”的人才布局，其中中国工程院外籍院士1 人、ACMFellow2人、IEEEFellow5人，各类学术人才荣誉26人次、59%的 教师具有海外学历背景，78%的教师具有一线产业研发经历，59%的教师在40岁以下。AIR未来将持续引进人工智能与生命科学交叉领域尖端人才，构建具有交叉背景和人才梯度的高水平科研团队。 4 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 目录 一.前言11 二.GPT-4研究13 2.1AIGC与GPT-413 2.2GPT-4的能力分析16 2.3GPT-4的技术原理28 2.4GPT-4的应用34 2.5下一个GPT是什么？38 三.GPT-4赋能通信行业应用41 3.1通信IT领域的典型应用场景41 3.1.1智能开发42 3.1.2智能运维52 3.1.3智能营销57 3.1.4智能计费65 3.1.5智能客服70 3.1.6智能客户关系管理75 3.1.7商业智能81 3.2通信网络领域的典型应用场景86 3.2.1智能网络规划86 3.2.2智能网络部署89 3.2.3智能网络维护92 3.2.4智能网络优化96 3.2.5智能网络运营99 四.构建通信行业TelcoGPT102 4.1GPT-4的构建和应用问题102 4.2通信行业TelcoGPT107 4.3TelcoGPT如何构建？108 4.4亚信科技TelcoGPT实践112 4.4.1TelcoGPT文本大模型构建实践112 4.4.2TelcoGPT跨模态大模型构建实践114 4.4.3亚信科技AIGC平台实践116 4.5亚信科技可基于GPT类大模型赋能的产品系列118 4.5.1超级开发平台118 5 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 4.5.2IT运维套件119 4.5.3全域智能运维平台120 4.5.4通用人工智能平台120 4.5.5AI数智运营平台121 4.5.6场景计费产品122 4.5.7智能化客服系统123 4.5.8客户关系管理系统124 4.5.9数据探索分析产品124 4.5.10知识图谱产品125 4.5.11智能化网络规划优化平台126 4.5.12网络和业务编排系统126 4.5.135G网络故障管理系统127 4.5.14智能用户体验管理平台128 五.总结和展望129 参考文献131 6 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 图目录 图2-1ChatGPT发展历程16 图2-2GPT-4解释复杂名词17 图2-3GPT-4简化概念，解释复杂名词17 图2-4GPT-4以专业人士身份，解释复杂名词18 图2-5GPT-4根据特定要求或主题创作文章19 图2-6GPT-4与用户多轮对话进行推荐20 图2-7GPT-4智能生成代码21 图2-8GPT-4智能解释代码22 图2-9GPT-4智能修正代码23 图2-10GPT-4抽取文本中关键信息24 图2-11GPT-4智能分析文本和数据并制表24 图2-12GPT-4分析解决复杂问题25 图2-13GPT-4处理文本图片混合输入26 图2-14Transformer架构29 图2-15RLHF训练方法33 图3-1GPT-4对于软件研发生命周期的变革42 图3-2GPT-4帮助分析业务需求44 图3-3GPT-4辅助界面设计45 图3-4引入GPT-4后开发人员日常工作场景48 图3-5GPT-4智能辅助编码48 图3-6GPT-4提升持续集成效能50 图3-7GPT-4快速生成单元测试用例52 图3-8智能运维工作台运维协作场景54 图3-9GPT-4帮助分析故障55 图3-10GPT-4智能修复Kafka配置错误56 图3-11GPT-4智能生成ansible程序代码57 图3-12如何策划产品的回答59 图3-13产品功能设计的进一步建议60 图3-14关于产品广告词的问答61 图3-15关于产品广告词的古诗词形式的问答61 图3-16关于主动营销推荐的问答62 7 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 图3-17关于不同产品特性分析比较的问答63 图3-18关于帮助客户产品下单的建议63 图3-19关于产品营销分析的问答65 图3-20GPT-4根据计费数据给出情况解释67 图3-21GPT-4智能将企业业财融合助力运营68 图3-22GPT-4举例风险交易行为69 图3-23GPT-4基于意图的算网方案推荐70 图3-24GPT-4基于客户情绪，智能化处理客户请求72 图3-25GPT-4根据客户提问，智能化生成解决方案73 图3-26GPT-4与客户交互式对话能力展示75 图3-27GPT-4人性化提问方式进行问卷调查76 图3-28GPT-4结合知识图谱信息进行推理，为客户经理挖掘潜在客户77 图3-29GPT-4智能文本处理实现多源地址合并78 图3-30GPT-4智能文本处理实现用户地址匹配79 图3-31GPT-4虚拟智能同伴应用案例180 图3-32GPT-4虚拟智能同伴应用案例280 图3-33智能BI增强分析VS敏捷BI自助分析82 图3-34BI集成GPT-4实现数据问答83 图3-35BI集成GPT-4实现数据洞见84 图3-36BI集成GPT-4生成洞见报告85 图3-37GPT-4根据专业需求，生成无限网络规划方案88 图3-38GPT-4实现切片自动勘察89 图3-39GPT-4基于意图的传输专线网元配置激活91 图3-40GPT-4生成5G基站质检方案92 图3-41GPT-4针对PON链路故障提供的解决方案93 图3-42GPT-4日志异常检测95 图3-43GPT-4智能网络能耗优化应用197 图3-44GPT-4智能网络能耗优化应用297 图3-45GPT-4关于云网优化的专业知识储备98 图3-46GPT-4实现云网业务融合运营100 图3-47GPT-4面向客户投诉的智能问答101 图4-1GPT-4生成事实性错误案例104 图4-2GPT-4知识库信息的时效性不强，缺乏分析时政能力104 8 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 图4-3GPT-4缺乏一些专业领域的相关知识105 图4-4通信行业TelcoGPT108 图4-5Ernie-3.0-xbase模型结构112 图4-6OFA-large模型结构114 图4-7亚信科技AISWareAI²GC产品功能架构图116 图4-8超级开发平台架构119 图4-9IT运维套件整体架构119 图4-10全域智能运维平台架构120 图4-11通用人工智能平台架构121 图4-12AI数智运营平台架构122 图4-13场景计费系统架构123 图4-14智能化客服系统架构123 图4-15客户关系管理系统架构124 图4-16数据探索分析产品架构125 图4-17知识图谱产品架构125 图4-18智能化网络规划优化平台架构126 图4-19网络和业务编排系统架构127 图4-205G网络故障管理系统架构127 图4-21智能用户体验管理平台架构128 9 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 表目录 表4-1使用数据及算力资源113 表4-2通信运营商客户投诉工单多分类和工单层级分类任务对比113 表4-3图像文本数据样例115 表4-4图像描述任务资源使用情况115 表4-5图像描述任务效果对比116 10 AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书 一.前言 2022年被认为是人工智能生成内容（AIGC）元年。作为AIGC在自然语言领域的代表，ChatGPT在2022年年底一经推出，就掀起了一场可能涉及所有人和所有行业的“大火”，2023年3月GPT-4的发布则进一步推动了“态势升级”。由ChatGPT/GPT-4引发的全球关注，令许多人回忆起2016年AlphaGo战胜人类围棋世界冠军的时刻。如果说AlphaGo代表了AI在专业领域战胜人类的起点，ChatGPT/GPT-4似乎迈出了通用人工智能的第一步。这是第三次AI浪潮以来所有积累产生的硕果，AI技术到了一个即将大规模产业化的临界点。 ChatGPT将单调呆板的人机通信演进到前所未有的自然、高效、有创造力的人机协作，代表了生产力的提升。ChatGPT有多重要？埃隆·马斯克评价：“好得吓人，我们离危险的强人工智能不远了”。黄仁勋评价：“这是AI界的iPhone时刻”。比尔.盖茨表示“和个人电脑和互联网的出现一样重要。是当前最重要的创新，将改变世界”。在ChatGPT的基础上，GPT-4进一步在各种专业和学术基准测试中表现出“人类水平”的性能，在事实性、可引导性和可控制方面取得了“史上最佳结果”。当然，GPT-4在不是无所不能的，仍具有与早期GPT模型相似的局限性，如：犯常识性的错误、缺乏对新世界知识的了解、存在社会偏见、产生幻觉、推理错误等。但是我们看到其技术背后却具有一直优化、学习和进步的能力。 在ChatGPT/GPT-4