本報(bào)告主要圍繞大模型如何構(gòu)建可用、易用和通用的垂直領(lǐng)域大模型展開討論，從通用的多種數(shù)據(jù)模態(tài)，包括圖像、文本、語音等，探索單模態(tài)LLM技術(shù)，并在不同子任務(wù)下深入分析與挖掘單模態(tài)的特性與多模態(tài)間的關(guān)聯(lián)性，基于此構(gòu)建多模態(tài)綜合模型。在上述研究基礎(chǔ)上，通過對參數(shù)高效微調(diào)、知識(shí)遷移微調(diào)以及中文場景適配的研究，為垂域大模型構(gòu)建提供多方面的模型優(yōu)化策略。最后，針對不同垂域的知識(shí)，設(shè)計(jì)通用的垂域優(yōu)化技術(shù)，包括構(gòu)建垂域指令集并獲取結(jié)構(gòu)化知識(shí)、在垂域模型中設(shè)計(jì)單模態(tài)Agent以及基于MoE將多模態(tài)綜合模型打造成垂域模型的多模態(tài)基座。通過分層次分階段完成上述任務(wù)，介紹大模型在多個(gè)場景下，實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)賦能的應(yīng)用示范。