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

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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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