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标题:
AI大模型:大数据+大算力+强算法
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作者:
灌篮少年
时间:
2024-7-23 10:26
标题:
AI大模型:大数据+大算力+强算法
前言:好久不见,甚是想念,我是辣条,我又返来啦,兄弟们,一别两年,还有多少老哥们在呢?
目次
一年半没更文我干啥去了?
AI大模型火了
人工智能
大模型的明白
为什么学习大模型
大模型Function Calling功能加强
大模型接入公司的数据:embeddings&RAG
国产大模型
大模型学习路线
阶段一:AI大模型时代的富丽登场
阶段二:AI大模型API应用开发工程
阶段三:大模型应用架构进阶实践
阶段四:大模型微调与私有化摆设
总结:我眼中的IT行业近况与未来趋势
一年半没更文我干啥去了?
不但我没更文,好像跟我同一批的很多博主都没有更文了,有点怀念那个时间大家一起从0粉开始输出,大家相互卷,卷内容,卷笔墨,从平凡的几百字文章到几千字的文章,最后动不动就万字长文,乃至恐怖到十万字长文,当时官方也吐槽:我们这些博主怎么动不动搞这种大长文?当时大家的卷还不是为了那份流量,从开始的博文记录本身的技术学习到背面为了用户而出输出,那段时间很快乐,很充实,很安逸。
有人说经常怀念过去的人是如今过的不好,好像说对了,好像有不对,你觉得呢?这一年半我本身也经历了不好,因为图文创作本身是没啥收益的,当时背面去试了短视频创作这块,我们一批很多博主背面都尝试了,最后破圈成功的只有英雄老哥【ID:英雄哪里出来】,他如今某站和某音粉丝量惊人,乃至是我们这个赛道里的头部博主了,从前搞博客赛道的时间就是CSDN的头部,如今也是短视频步伐员里的头部,以是成功的人好像做啥都能成功,就像雷军雷总一样,当初写代码那么优秀,背面把小米手机做的这么优秀,如今小米汽车同样做的这么优秀。任何人之间的差距,有外在的更有内涵的,人往往被外在疑惑而忽视了内自。
我也经历很多挫折,能怎么办呢,拍拍身上的灰尘,继续向进步,与各位互勉。
AI大模型火了
好像火了,年年都在炒,年年炒的东西都不一样,我不想聊纯技术的东西(其实我不太擅长技术0.0),我就蹭蹭这个热度(我不是纯蹭啊,蹭热度的同时跟大家聊明白)
人工智能
传统AI
传统AI技术在工业控制、智能家居、无人驾驶、自动复兴等领域也取得了较好的应用效果,在智能家居领域,传统AI技术可以或许实现对家居设备的智能控制,进步居住舒适度。比如家里的小度小度,智能语音机顶盒,智能控制的电器,就是最多的应用场景。但是它一样平常比较难有上下文的语言关联本领,也就是说,它不可以或许团结之前人类跟它的沟通来答复人类的问题。典型的代表就是智能客服,智能客服经常进入死循环,这就是因为没有团结上下文本领的缘故起因。传统AI技术重要基于规则和知识库进行问题求解。
大模型
大模型在天然语言处置处罚、盘算机视觉、语音辨认等领域取得了显著的结果。大模型还在金融、医疗、教育等领域取得了较好的应用效果。他最大的特点是,大模型给人的感觉是他可以或许像人一样“思考”,可以或许团结上下文的内容进行像人一样的答复,似乎它有记忆力一样。
大模型通常采用深度学习技术,通过大规模 数据集 训练出深度神经网络,从而实现对复杂问题的高效办理。大模型具有较好的泛化本领,可以或许在大量数据集上得到较好的性能。此外,大模型还具有较好的可扩展性,可以或许通过增长网络深度和网络宽度来进步性能。在人工智能(AI)领域,语言模型是一种可以猜测文本序列的概率的统计模型。
大模型的明白
为什么学习大模型
通俗的明白
:大模型是一个训练好的智能团体,它不具备联网的本领,它更像是一个人,但是这个人没有手机和电脑可以联网,因此你对它提问,它都会基于本身的知识明白给你答案,这个答案不一定是精确的。因此,大模型的数据知识库知识库是停止到2021年9月份的,这也就意味着在这个日期之后的知识它是一无所知的,只管可以通过引发它的涌现本领让它具备一定的推理本领。
必要学习的人群:
AI使用者:使用别人开发的AI工具,每个人都是这个角色。AI产物设计者:设计给他人使用的AI工具。AI产物开发者: 编程实现AI工具。AI产物的设计和开发者,是一样平常人在AI中具有最大的机会的人。
大模型Function Calling功能加强
当大模型不懂某些技能,怎么办?比如,我问:请问明天我必要打伞吗?,这个问题大模型是办理不了的,因为大模型是没有联网的。
大模型会必要查询我所在地址的天气环境,然后基于天气环境才能告诉我我是否必要打伞
于是大模型就会去查询天气,然后综合天气给的效果给我们一个答案
模型的结构
应用如下所示
Function Calling
在上图中②所做的事就是,大模型发现本身要答复问题必要知道天气环境才能给出答案,因此,大模型就会去去调用天气的接口函数,查询天气,这个过程就是Function calling
Agent
大模型可以或许充实发挥自身的语义明白本领,解析用户的输入,然后在函数库中自动挑选出最符合函数进行运行,并给出问题的答案,整个过程不必要人工手动干预。这整个过程,好像不必要人处置处罚,大模型本身就像人一样在做整个流程,这个流程的组合体就是一个智能的人一样,称为Agent,智能体。
APIs
我们给大模型提供的接口肯定就不止是一个,大概是很多个,一系列的,那么这一系列的接口,我们称为APIs,函数库
大模型接入公司的数据:embeddings&RAG
当一个公司有一系列的书本资料的时间,遇到了问题必要人去查书,然后再总结,这个过程很慢,那么可以把这个整理为一个向量库的标准数据,然后当用户向大模型提出问题的时间,大模型就会去这个数据库中查找数据,并反馈给用户效果
embeddings
由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点,我们经常必要外挂知识库来帮忙大模型办理一些问题
为了让外挂的知识库更好的被访问,于是必要对数据进行标准的格式输出,我们称之为向量化》embeddings
RAG
相比于仅依靠大型语言模型的天生,RAG技术可以从外部知识库中检索信息,避免了模型的幻觉问题,并提拔了对及时性要求较高问题的处置处罚本领。与传统的知识库问答体系相比,RAG技术更加灵活,可以处置处罚非结构化的天然语言文本。
RAG并非旨在取代已有的知识库问答体系,而是作为一种补充,强调及时性和准确性,而且通过团结天生和检索机制来提拔天然语言处置处罚使命的效果。
RAG优势
国产大模型
文心一言
智谱清言
星火大模型
通义千问
MOSS
盘古大模型
云雀
混元
商汤 - 探讨SenseChat
中科院自动化所 - 紫东太初大模型
上海人工智能实验室 - 书生通用大模型
百川智能 - 百川大模型
清华大学 - ChatGLM-6B
大模型学习路线
阶段一:AI大模型时代的富丽登场
学习目标:所有行业的人都必要真正的了解的大模型,它不是ChatGPT的使用培训,而是更高级别的全面了解各种大模型,并可以或许更好的使用这些大模型
内容
第一阶段. 明白大模型
初识大模型
人工智能演进与大模型鼓起:从AI1.0到AI2.0的变迁
大模型与通用人工智能
GPT模型的发展历程:GPT-1到GPT-4
.最新发展:GPT4-Turbo和GPTs
未来预测:大模型的趋势与挑战
国产大模型先容
1.文心一言
2.星火大模型
3.智谱清言大模型
4.盘古大模型
大模型焦点原理
1. 明白大模型成功的背后
2. 明白天生式模型与语言模型
3. Transformer架构深度解析
4. 关键技术解析:预训练、SFT、RLHF
5. GPT4应用实例与Prompt使用技巧
6. 交互式讨论:当前大模型应用场景
实践中的大模型
1. GPT模型实际应用与成本分析
2. OpenAI基础API实操
3. OpenAI Playground与参数调整
第二阶段. 大模型提示工程
AI开发环境
Python快速入门
pip工具快速掌握
IDE搭建与使用
提示工程基础
什么是提示工程
Prompt的构成与调优
基于OpenAI的Prompt案例
提示工程进阶
思维链Chain-of-thought
思维树Tree-of-thought
Prompt攻击与防范
敏感信息及账号暗码方面的安全
实战项目一:基于提示工程的代码天生
阶段二:AI大模型API应用开发工程
学习目标:明白大模型而且可以或许进行基于大模型的应用开发
内容
明白Function Calling
OpenAI tools参数与function
调研本地Function Calling
远程Function Calling调用
Function Calling数据库查询
支持Function Calling的国产模型
RAG与Embedding
检索加强模型RAG
RAG体系基本搭建
什么是Embedding
Embedding在LLM中的应用
向量相似度欧式间隔与余弦间隔
OpenAI Embedding
向量数据库
向量数据库运用
向量数据库服务
主流向量数据库
Embedding与向量数据库团结
精简讲概念
OpenAI GPTs与Assistant API
GPTs的使用与限定
Assistants API 应用场景
Assistants thread与messages
基于Assistans做一个本身的GPT
GPT-4应用
实战项目二:基于大模型的文档智能助手
实战项目三:基于大模型的医学定名实体辨认体系
阶段三:大模型应用架构进阶实践
学习目标:对大模型进行开端精调,让大模型在某一个领域的使命表现可以商业
内容
LangChain开发实践
LangChain VS Semantic Kernel
LangChain的焦点组件
模型I/O封装
Prompt模版封装
数据库连接封装
Memory记忆封装
Chat models与LLMs
LangChain中RAG的实现
实战项目四:智能论文审稿机器人
Agents智能体架构
Agents概述与应用场景
LangChain Agents的设计理念与原理
Agents关键技术分析
ReAct Framework
Agents的未来潜力
AutoGPT快速打造智能体
MetaGPT
MetaGPT项目定位与办理的问题
MetaGPT的技术方案分析
MetaGPT的各模块代码解读
实战六:多智能体协同代码天生应用
实战项目七:基于图片的智能信息检索问答
实战项目八:无人数字人直播机器人客服
实战项目九:基于Agents打造AI模仿面试机器人
阶段四:大模型微调与私有化摆设
学习目标:让大模型根据我们本身的专业/行业的私有知识库,颠末微调可以答复有质量的专业问题
内容
开源模型与私有化模型
私有化摆设的必要性
HuggingFace开源社区的使用
ChatGLM,Baichuan, LLaMA先容
私有化摆设模型实战
模型微调Fine-Tuning
模型微调的意义
大模型的训练阶段先容
Pre-train: 基座的训练
SFT: 模型的调整
对于GPT模型的微调
LoRA先容
实战:医疗领域智能医生私有模型
开源大模型微调
ChatGLM3-6B模型先容
ChatGLM3-6B模型微调
LLaMA-7B模型先容
LLaMA-7B模型微调
Baichuan-7B模型先容
Baichuan-7B模型微调
多模态
什么是多模态模型
多模态的应用场景
图像天生技术概述
DALLE-3与Midjourney
Stable Diffusion与ControlNet
语音天生技术概述
主流TTS技术分析
案例:MiniGPT-4与多模态问答
案例:BLIP与文本形貌天生
案例:Video-LLaVA与多模态图像视频辨认
实战
代码天生实战
总结:我眼中的IT行业近况与未来趋势
当前,IT行业在环球范围内都是一个快速发展的领域,它对经济发展、社会进步和人们生活方式的改变起着至关重要的作用。
近况方面,中国IT行业呈现出以下几个特点:
数字化转型加速
:随着云盘算、大数据、人工智能等技术的成熟和应用,中国各行业都在加速数字化转型,IT行业在提供技术支持和服务方面发挥着焦点作用。
新技术不停创新
:中国在5G、人工智能、区块链等新兴技术领域持续投入研发,力图在这些领域取得领先职位。
政策支持力度大
:中国政府出台了一系列政策支持IT行业发展,如“互联网+”、“智能+”等举措计划,以及为科技创新企业提供税收优惠、资金支持等措施。
国际互助与竞争加剧
:在环球财产链中,中国IT行业与国际先辈水平的差距正在缩小,同时,国际竞争和互助也在不停加深。
未来趋势方面,可以预见:
技术创新驱动
:未来IT行业将继续以技术创新为焦点驱动力,特别是在人工智能、大数据、云盘算、物联网等领域。
行业应用深化
:IT技术将在智能制造、智慧城市、远程医疗、在线教育等行业应用中得到更深入的整合和应用。
信息安全重要性提拔
:随着数字化的深入,信息安全将成为越来越重要的议题,对加密技术、隐私保护、网络安全等方面的投入将持续增长。
可持续发展
:随着环球气候变革和资源束缚的挑战,IT行业将更加注意绿色发展,推动能源服从的进步和电子废弃物的减量化。
做好当下事,不念过往,不惧将来。
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