近年来，闭源大语言模型（LLMs）和开源社区在通用领域取得了显著进展，甚至在某些方面超越了人类。然而，在医学、政务等专业领域，语言模型的表现仍然不足。

面对决这些挑战，智源研究院致力于推进人工智能大模型在行业应用方向上的最后一公里进程，通过行业合作伙伴联合实验室机制，基于行业数据集构造和示范模型训练实践，提出了数据集构建技术体系，以及包含持续预训练、监督微调（SFT）以及强化学习（RLHF）技术的完整行业模型训练范式，获得了良好的模型性能效果，在大模型行业应用的落地方面为从业者和用户提供有益的参考。

演讲提纲：

1. 人工智能大模型在行业落地发展的概括和问题分析
2. 智源研究院在大模型行业落地方面的工作思路和研究方向
3. 行业数据集构建方法
4. 行业模型训练范式
5. 实践案例经验分享1：Aquila-Med 示范模型的数据集构建和模型训练
6. 实践案例经验分享2：Aquila-SQL 模型的训练和应用
7. 总结与展望

听众收益：

• 企业内部大模型构建的方法
• 行业大模型训练的技术经验
• 数据处理的方法和技术体系