高新公司網(wǎng)站建設(shè)哪家好,網(wǎng)站公司建設(shè)網(wǎng)站首頁,網(wǎng)站不備案什么意思,西安網(wǎng)站建設(shè)公司西安網(wǎng)絡(luò)公司行業(yè)大模型是彌合通用大模型與行業(yè)需求差距的產(chǎn)物#xff0c;具有高性價(jià)比、專業(yè)定制和數(shù)據(jù)安全可控等優(yōu)勢。不同行業(yè)應(yīng)用處于不同階段#xff0c;產(chǎn)業(yè)鏈兩端進(jìn)展較快。評(píng)估應(yīng)避免將技術(shù)指標(biāo)作為唯一標(biāo)準(zhǔn)#xff0c;關(guān)注業(yè)務(wù)、技術(shù)指標(biāo)相對(duì)提升。技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式包括提示工程、…行業(yè)大模型是彌合通用大模型與行業(yè)需求差距的產(chǎn)物具有高性價(jià)比、專業(yè)定制和數(shù)據(jù)安全可控等優(yōu)勢。不同行業(yè)應(yīng)用處于不同階段產(chǎn)業(yè)鏈兩端進(jìn)展較快。評(píng)估應(yīng)避免將技術(shù)指標(biāo)作為唯一標(biāo)準(zhǔn)關(guān)注業(yè)務(wù)、技術(shù)指標(biāo)相對(duì)提升。技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式包括提示工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)和預(yù)訓(xùn)練應(yīng)根據(jù)需求選擇合適方案。行業(yè)大模型彌合技術(shù)與需求差距1. 大模型引發(fā)智能革命2022年11月30日OpenAI發(fā)布大語言模型LLMLarge Language ModelChatGPT其用戶數(shù)迅速增長成為史上發(fā)展最快的應(yīng)用。ChatGPT的爆火揭開了人工智能AIArtificial Intelligence大模型時(shí)代的序幕也預(yù)示著AI邁向通用人工智能AGI, Artificial General Intelligence的新階段。目前業(yè)界對(duì)大模型沒有形成明確統(tǒng)一的定義狹義上可指大語言模型基于Transformer技術(shù)框架廣義上包含了語言、聲音、圖像、視頻等多模態(tài)大模型技術(shù)框架也涵蓋穩(wěn)定擴(kuò)散模型Stable Diffusion等。在大模型出現(xiàn)之前人工智能通常需要針對(duì)特定任務(wù)和場景設(shè)計(jì)專門的算法模型執(zhí)行的也是訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的單一任務(wù)。大模型的突破關(guān)鍵在于展現(xiàn)出了類人的通用智能“涌現(xiàn)”能力能夠?qū)W習(xí)多個(gè)領(lǐng)域知識(shí)、處理多種任務(wù)因此也被稱為通用大模型。大模型具備諸多特點(diǎn)。第一參數(shù)規(guī)模大。大模型參數(shù)規(guī)模遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型呈現(xiàn)規(guī)模定律Scaling Law特征即模型性能與模型規(guī)模、數(shù)據(jù)集大小和訓(xùn)練用的計(jì)算量之間存在冪律關(guān)系性能隨三個(gè)因素的指數(shù)增加而提高通俗而言就是大力出奇跡。不過“大”并沒有絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)模型參數(shù)量通常在數(shù)萬至數(shù)億之間大模型的參數(shù)量則至少在億級(jí)并已發(fā)展到過萬億級(jí)。第二泛化能力強(qiáng)。大模型能夠有效處理多種未見過的數(shù)據(jù)或新任務(wù)?；谧⒁饬C(jī)制通過在大規(guī)模、多樣化的無標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練大模型能夠?qū)W習(xí)掌握豐富的通用知識(shí)和方法從而在廣泛的場景和任務(wù)中使用。大模型不需要或者僅需少量特定任務(wù)的數(shù)據(jù)樣本即可顯著提高在新任務(wù)上的表現(xiàn)能力。第三支持多模態(tài)。大模型可以實(shí)現(xiàn)多種模態(tài)數(shù)據(jù)的高效處理。傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型大多只能處理單一數(shù)據(jù)類型文本、語音或圖像大模型則可以通過擴(kuò)展編/解碼器、交叉注意力、遷移學(xué)習(xí)等方式實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)理解、檢索和生成。多模態(tài)大模型LMMsLarge Multimodal Models能夠提供更加全面的認(rèn)知能力和豐富的交互體驗(yàn)拓寬AI處理復(fù)雜任務(wù)的應(yīng)用范圍成為業(yè)界探索邁向通用人工智能的重要路徑之一。2. 行業(yè)大模型是AI落地最后一公里規(guī)模定律驅(qū)動(dòng)通用大模型性能不斷提升同時(shí)也產(chǎn)生了“不可能三角”問題專業(yè)性、泛化性和經(jīng)濟(jì)性三方面很難兼得。第一專業(yè)性指大模型處理特定領(lǐng)域問題或任務(wù)的準(zhǔn)確性與效率。專業(yè)性要求越高越需要針對(duì)特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練可能造成模型過擬合而降低泛化能力。此外增加的數(shù)據(jù)收集和訓(xùn)練也會(huì)增加成本、降低經(jīng)濟(jì)性。第二泛化性指大模型處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外新樣本的表現(xiàn)能力。大模型泛化性要求越高越需要多樣化的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、模型參數(shù)量也越多這意味著模型訓(xùn)練和使用成本的增加、經(jīng)濟(jì)性降低同時(shí)可能降低模型對(duì)特定問題處理的專業(yè)能力。第三經(jīng)濟(jì)性指大模型訓(xùn)練和應(yīng)用的投入產(chǎn)出比。大模型經(jīng)濟(jì)性要求越高越需要消耗更少的算力資源與成本滿足性能需要然而降低資源消耗基本上需要采用更小的模型或更少的參數(shù)這又會(huì)降低模型的性能表現(xiàn)。通用大模型以發(fā)展通識(shí)能力為主要目標(biāo)更側(cè)重泛化性在專業(yè)性和經(jīng)濟(jì)性方面很難充分滿足具體行業(yè)的特定需求存在“有幻覺、成本高”等情況。行業(yè)機(jī)構(gòu)采用大模型還有兩個(gè)關(guān)鍵考量因素競爭和安全。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為競爭力是核心驅(qū)動(dòng)。為有效提升競爭力機(jī)構(gòu)會(huì)盡力尋找性能最佳的模型并利用行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)或私有數(shù)據(jù)的獨(dú)特資源對(duì)模型進(jìn)行定制調(diào)整和優(yōu)化。目前GPT-4等市場頭部通用大模型多為閉源通過網(wǎng)頁、APP應(yīng)用服務(wù)大眾用戶或以API標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)用的方式服務(wù)開發(fā)者可定制化調(diào)整的空間較小。第二保障安全可控是底線要求。大模型不僅涉及機(jī)構(gòu)私有數(shù)據(jù)的調(diào)用還會(huì)與機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)、流程結(jié)合這使得大模型使用越深、越需要重視安全可控。通用大模型通常基于公有云提供服務(wù)會(huì)造成機(jī)構(gòu)對(duì)私有數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂。通用大模型與行業(yè)/機(jī)構(gòu)具體需求間存在差距行業(yè)大模型以其諸多優(yōu)勢見圖1成為彌合差距的必然產(chǎn)物有效支持各行各業(yè)加速落地大模型應(yīng)用。一是高性價(jià)比行業(yè)大模型能在較小參數(shù)量模型基礎(chǔ)上通過相對(duì)低成本地再訓(xùn)練或精調(diào)達(dá)到較好性能效果。十億?百億級(jí)參數(shù)量的行業(yè)大模型是目前主流選擇相比通用大模型動(dòng)輒千億級(jí)以上的參數(shù)量能明顯節(jié)省開發(fā)成本。二是可專業(yè)定制行業(yè)大模型可基于開源模型開發(fā)能對(duì)模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)等按需調(diào)整更好地適配個(gè)性化應(yīng)用需要。通過模型即服務(wù)MaaSModel as a Service見圖2方式機(jī)構(gòu)可以從平臺(tái)對(duì)接的多種模型中快速選擇合適產(chǎn)品包括廠商已開發(fā)的行業(yè)大模型初始版本。三是數(shù)據(jù)安全可控行業(yè)大模型可采用私有化部署方式使機(jī)構(gòu)能更放心地利用私有數(shù)據(jù)提升應(yīng)用效果減少數(shù)據(jù)安全疑慮。3. 行業(yè)大模型長在通用大模型上行業(yè)大模型是與通用大模型相對(duì)的概念。通用大模型側(cè)重發(fā)展通識(shí)能力行業(yè)大模型則側(cè)重發(fā)展專業(yè)能力。從行業(yè)實(shí)踐看行業(yè)大模型不僅指開發(fā)一個(gè)行業(yè)專用的模型本身更多還包括基于通用大模型調(diào)整和開發(fā)的行業(yè)應(yīng)用。因此廣義上行業(yè)大模型可以歸納為利用大模型技術(shù)針對(duì)特定數(shù)據(jù)和任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練或優(yōu)化形成具備專用知識(shí)與能力的大模型及應(yīng)用。此外國際上更多用垂直模型Vertical Model或垂直人工智能Vertical AI來表示國內(nèi)還有垂類模型、領(lǐng)域模型、專屬模型等稱謂。行業(yè)大模型大多在通用大模型基礎(chǔ)上構(gòu)建。通用大模型具備豐富的知識(shí)和強(qiáng)大的泛化能力不僅能為行業(yè)大模型提供廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)并提升交互體驗(yàn)還能顯著節(jié)約從頭訓(xùn)練模型所需的大量數(shù)據(jù)和算力資源大幅提升行業(yè)大模型開發(fā)及應(yīng)用的效率和效果。通過對(duì)通用大模型進(jìn)行提示工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)、繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練/后訓(xùn)練等方式模型能夠更好地處理特定數(shù)據(jù)或任務(wù)從而生成行業(yè)大模型版本模型有變或具備行業(yè)大模型的功能模型不變。今天市場上的很多行業(yè)大模型如金融、法律、教育、傳媒、文旅等大多是在Llama、SD、GLM、Baichuan等國內(nèi)外主流開源大模型基礎(chǔ)上構(gòu)建見圖3。行業(yè)大模型的本質(zhì)是解決方案通常需要針對(duì)特定數(shù)據(jù)和任務(wù)進(jìn)行定制開發(fā)或調(diào)整面向B端客戶每個(gè)客戶都有獨(dú)特的業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、流程等需要用大模型解決的具體問題也存在個(gè)性化需求。因此廠商提供的行業(yè)大模型不僅是產(chǎn)品和工具更需要有定制服務(wù)與支持甚至需要客戶參與共建。可以這樣理解行業(yè)大模型中的產(chǎn)品通常是“毛坯房”客戶需要根據(jù)自身用途進(jìn)行“裝修”才能滿足需要。大模型行業(yè)應(yīng)用進(jìn)展與評(píng)估不同行業(yè)大模型技術(shù)落地進(jìn)度各異這種差異主要由大模型技術(shù)的成熟度、行業(yè)數(shù)字化水平、投入產(chǎn)出比、行業(yè)對(duì)專業(yè)性和準(zhǔn)確性的要求以及安全可控等因素決定。1. 行業(yè)大模型應(yīng)用階段劃分參考埃弗雷特·羅杰斯《創(chuàng)新的擴(kuò)散》一書對(duì)創(chuàng)新階段的界定本文從技術(shù)發(fā)展和市場滲透兩個(gè)維度構(gòu)建視圖結(jié)合一線調(diào)研數(shù)據(jù)綜合評(píng)估、定位各行業(yè)在2024年年初的位置以便對(duì)不同行業(yè)采納大模型的進(jìn)程做比較。結(jié)果顯示目前行業(yè)在大模型技術(shù)的采用上主要集中在兩個(gè)階段即探索孵化期與試驗(yàn)加速期。部分行業(yè)已經(jīng)步入采納成長期尚未有行業(yè)達(dá)到落地成熟期見圖4。階段一為探索孵化期以農(nóng)業(yè)和能源等行業(yè)為代表。行業(yè)中嘗試采用大模型的機(jī)構(gòu)數(shù)量較少但仍有一些頭部或創(chuàng)新意識(shí)強(qiáng)的機(jī)構(gòu)積極探索。機(jī)構(gòu)推進(jìn)市場應(yīng)用的關(guān)鍵在于證明技術(shù)的可行性和實(shí)用性并能解決行業(yè)特有挑戰(zhàn)面臨較高風(fēng)險(xiǎn)和不確定性同時(shí)有機(jī)會(huì)引領(lǐng)市場。階段二為試驗(yàn)加速期以教育、金融、游戲與出行為代表。行業(yè)普遍具備相對(duì)良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)探索應(yīng)用大模型的機(jī)構(gòu)數(shù)量快速增長開始在特定應(yīng)用場景產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值。機(jī)構(gòu)關(guān)注技術(shù)如何解決實(shí)際問題如金融量化策略的勝率、游戲設(shè)計(jì)的降本增效等。成功案例是此階段的風(fēng)向標(biāo)實(shí)用效益能夠吸引更多參與者加入。階段三為采納成長期以廣告與軟件行業(yè)為代表。行業(yè)中的主流機(jī)構(gòu)已普遍采納并使用大模型。由于與大模型基礎(chǔ)能力高度匹配目前在廣告以及軟件行業(yè)包括各類互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用文案生成、文生圖、代碼生成與數(shù)據(jù)分析等能力已經(jīng)在不少機(jī)構(gòu)被大量使用。繼續(xù)擴(kuò)大市場的關(guān)鍵在于進(jìn)一步優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用提升用戶體驗(yàn)和效率同時(shí)降低成本。階段四為落地成熟期目前還沒有行業(yè)達(dá)成。此階段意味著大模型技術(shù)應(yīng)用基本成熟絕大多數(shù)機(jī)構(gòu)已在主要生產(chǎn)運(yùn)營場景中使用并與供應(yīng)商之間建立了穩(wěn)定的商業(yè)合作關(guān)系。目前大模型技術(shù)還遠(yuǎn)未到成熟階段行業(yè)應(yīng)用的成熟需要更長時(shí)間。大模型的穩(wěn)定性、可解釋性、插件調(diào)用的可靠性等都是行業(yè)應(yīng)用步入成熟期的必要前提。2. 行業(yè)大模型應(yīng)用場景分析調(diào)研發(fā)現(xiàn)多個(gè)行業(yè)都已經(jīng)開始探索大模型技術(shù)在各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用落地具體涉及研發(fā)/設(shè)計(jì)、生產(chǎn)/制造、市場/銷售、客戶服務(wù)、經(jīng)營管理等環(huán)節(jié)。各行業(yè)橫向?qū)Ρ缺疚膹拇竽Ｐ蛻?yīng)用進(jìn)展快慢的角度進(jìn)一步闡述具體應(yīng)用場景。數(shù)字原生行業(yè)是大模型應(yīng)用的先行者。互聯(lián)網(wǎng)、游戲等數(shù)字原生行業(yè)由于數(shù)字化程度高、數(shù)據(jù)積累豐富、技術(shù)接受能力強(qiáng)成為大模型落地較快的行業(yè)。這些行業(yè)的大模型應(yīng)用場景廣泛覆蓋了營銷、客服、內(nèi)容生成等諸多環(huán)節(jié)目前已積累了相對(duì)豐富和成熟的實(shí)踐。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)成為傳統(tǒng)行業(yè)結(jié)合大模型的示范區(qū)。金融、廣告、軟件等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)因其產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的非實(shí)物屬性在客戶服務(wù)和數(shù)據(jù)處理等方面有強(qiáng)需求比較適配當(dāng)前大模型技術(shù)能力推進(jìn)較快。例如金融機(jī)構(gòu)利用大模型增強(qiáng)服務(wù)的廣度和精度實(shí)現(xiàn)營銷、風(fēng)控、投研等環(huán)節(jié)的賦能提效。這些行業(yè)的大模型實(shí)踐正加速走向成熟并向場景縱深探索。重資產(chǎn)行業(yè)在大模型應(yīng)用上處于局部探索階段。能源/電力、建筑、制造業(yè)等行業(yè)大模型應(yīng)用推進(jìn)相對(duì)較慢主要受限于線下生產(chǎn)流程的復(fù)雜性和高度的專業(yè)化這些行業(yè)的核心環(huán)節(jié)在生產(chǎn)運(yùn)營需要在通用大模型能力基礎(chǔ)上進(jìn)一步深度整合行業(yè)專業(yè)知識(shí)同時(shí)避免幻覺問題確保準(zhǔn)確性和安全還需更長期、漸進(jìn)的過程。如制造業(yè)需要將大模型與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等基礎(chǔ)設(shè)施及專業(yè)數(shù)據(jù)深度結(jié)合在工藝優(yōu)化、質(zhì)量管控、設(shè)備維護(hù)等核心領(lǐng)域發(fā)揮更大價(jià)值。整體而言影響行業(yè)應(yīng)用大模型速度的兩個(gè)關(guān)鍵因素是數(shù)據(jù)可得性高質(zhì)量數(shù)據(jù)越容易獲取、進(jìn)展越快需求適配度行業(yè)核心業(yè)務(wù)與大模型創(chuàng)意生成和交互能力越匹配、進(jìn)展越快。深入行業(yè)縱向環(huán)節(jié)看當(dāng)前大模型技術(shù)滲透呈現(xiàn)出類似產(chǎn)業(yè)微笑曲線的特征即在產(chǎn)業(yè)鏈高附加價(jià)值的兩端研發(fā)/設(shè)計(jì)和營銷/服務(wù)大模型應(yīng)用落地較快而在低附加價(jià)值中部生產(chǎn)、組裝等大模型應(yīng)用進(jìn)程較慢。究其原因大模型技術(shù)所帶來的智力即服務(wù)的范式變化特別適配微笑曲線兩端、知識(shí)密集型和服務(wù)密集型領(lǐng)域?qū)θ说哪芰μ嵘酥敛糠痔娲Ч@著可以認(rèn)為掀起了腦力勞動(dòng)大規(guī)模工業(yè)化、自動(dòng)化的新篇章。營銷/服務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)展最快跨行業(yè)通用性強(qiáng)是重要原因。在產(chǎn)業(yè)鏈下游的營銷與服務(wù)環(huán)節(jié)基于機(jī)構(gòu)自有知識(shí)庫的內(nèi)容生成與智能對(duì)話能使?fàn)I銷和服務(wù)活動(dòng)效率和體驗(yàn)得到顯著提升成為各行業(yè)嘗試應(yīng)用大模型的先行領(lǐng)域。營銷和服務(wù)大多直接面向C端用戶跨行業(yè)通用性強(qiáng)能夠充分利用通用大模型的基礎(chǔ)能力和通用的營銷、服務(wù)知識(shí)快速開發(fā)和調(diào)試出適配機(jī)構(gòu)需要的應(yīng)用。研發(fā)/設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)結(jié)合最深高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)集決定進(jìn)程。在產(chǎn)業(yè)鏈上游的設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)大模型對(duì)海量知識(shí)的高效學(xué)習(xí)、推理和生成能力不僅能夠大幅提升文案、影像、代碼等內(nèi)容創(chuàng)意的生成效率還適用于生物、環(huán)境、材料等涉及海量科研數(shù)據(jù)處理的科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域。是否具備高質(zhì)量的專業(yè)數(shù)據(jù)集決定了不同行業(yè)、領(lǐng)域在這個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)程的快慢。文案、影像、代碼等擁有大量基于互聯(lián)網(wǎng)的開放、開源數(shù)據(jù)集因此這些領(lǐng)域進(jìn)展最快有高質(zhì)量、大規(guī)模開放數(shù)據(jù)集的科研領(lǐng)域進(jìn)展也較快如DeepMind開發(fā)的AlphaFold能夠僅憑氨基酸預(yù)測蛋白質(zhì)3D結(jié)構(gòu)大幅提升了蛋白質(zhì)研究進(jìn)程其成功背后有賴于采用了開放數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練工業(yè)研發(fā)/設(shè)計(jì)方面芯片、汽車等領(lǐng)域也已出現(xiàn)用大模型輔助設(shè)計(jì)生成的應(yīng)用但這些領(lǐng)域多涉及強(qiáng)商業(yè)競爭高質(zhì)量的開放數(shù)據(jù)集很難獲取需要更多投入實(shí)用進(jìn)展相對(duì)慢。生產(chǎn)/制造環(huán)節(jié)進(jìn)展相對(duì)慢對(duì)人的輔助增強(qiáng)是目前主要結(jié)合點(diǎn)。處于產(chǎn)業(yè)鏈中間的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)往往涉及對(duì)機(jī)器等各類實(shí)體的操作需要人與設(shè)備、工藝、系統(tǒng)的適配環(huán)節(jié)多、流程復(fù)雜對(duì)安全性、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性要求高。目前大模型的能力主要體現(xiàn)在自然語言和圖像處理上并不直接適用于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算、時(shí)序分析和實(shí)時(shí)決策等場景往往需要針對(duì)性采集專業(yè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行專門的模型訓(xùn)練和開發(fā)因此結(jié)合進(jìn)展相對(duì)慢。從目前行業(yè)實(shí)踐看大模型在生產(chǎn)制造領(lǐng)域的應(yīng)用側(cè)重在對(duì)人的輔助增強(qiáng)以Copilot機(jī)器人助手為主要形態(tài)結(jié)合工業(yè)軟件在工業(yè)仿真、生產(chǎn)監(jiān)控、故障排查等環(huán)節(jié)輔助人提升處理能力。雖然不同行業(yè)與大模型結(jié)合的進(jìn)展和側(cè)重點(diǎn)存在差異但對(duì)大模型的優(yōu)勢和發(fā)展方向存在共識(shí)與需求總體有三個(gè)方面。一是內(nèi)容生成與創(chuàng)意設(shè)計(jì)。主要運(yùn)用大模型展現(xiàn)出的生成能力包括文本生成、圖像生成及代碼、表格等泛文本生成能力結(jié)合特定行業(yè)、場景數(shù)據(jù)支持內(nèi)容生成和創(chuàng)意設(shè)計(jì)。二是信息提煉與專業(yè)輔助。主要運(yùn)用大模型的摘要、規(guī)劃等能力針對(duì)特定行業(yè)、場景數(shù)據(jù)輔助人進(jìn)行專業(yè)知識(shí)的提煉、分析和加工。結(jié)合檢索增強(qiáng)生成等技術(shù)許多行業(yè)通過對(duì)話機(jī)器人實(shí)現(xiàn)此類助手型應(yīng)用覆蓋研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、營銷服務(wù)等多環(huán)節(jié)。三是任務(wù)調(diào)度與智能交互。行業(yè)對(duì)大模型的需求更多還體現(xiàn)對(duì)其代理能力Agent的期待希望大模型能與其他應(yīng)用甚至與現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器和設(shè)備等連通在更廣泛的范圍協(xié)助進(jìn)行任務(wù)調(diào)度和問題解決。這涉及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、自動(dòng)化控制、環(huán)境感知和決策支持等對(duì)模型的響應(yīng)速度、準(zhǔn)確度和自適應(yīng)性提出了更高要求需要大模型插件生態(tài)、大模型與小模型的結(jié)合等順利發(fā)展。3. 行業(yè)大模型評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)隨著大模型的發(fā)展及在行業(yè)中應(yīng)用的推進(jìn)越來越多行業(yè)機(jī)構(gòu)開始關(guān)心行業(yè)大模型做成什么樣才算成功。該問題也是當(dāng)前業(yè)界普遍面臨的挑戰(zhàn)。大模型整體還處于發(fā)展早期階段一方面技術(shù)快速迭代蘊(yùn)含了巨大創(chuàng)新價(jià)值另一方面在規(guī)模定律驅(qū)動(dòng)下算力等投入還呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長態(tài)勢。許多行業(yè)機(jī)構(gòu)幾乎不知道從何入手更不用說有充分的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)來衡量成功然而如果缺乏衡量標(biāo)準(zhǔn)和辦法又很難充分投入技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用容易陷入決策困境。基于對(duì)多方的實(shí)踐調(diào)研結(jié)合國際前沿相關(guān)探索本文嘗試總結(jié)構(gòu)建出當(dāng)前衡量行業(yè)大模型應(yīng)用成功的2-3-1原則避免兩個(gè)誤區(qū)評(píng)估三類價(jià)值構(gòu)建一個(gè)模式。避免兩個(gè)誤區(qū)。一是將技術(shù)指標(biāo)當(dāng)作證明大模型成功的標(biāo)準(zhǔn)。一些機(jī)構(gòu)會(huì)將注意力集中在技術(shù)性能上通過呈現(xiàn)指標(biāo)數(shù)值的增長反映大模型的成功但這些指標(biāo)無法直接反映大模型價(jià)值我們應(yīng)該關(guān)注業(yè)務(wù)指標(biāo)例如用戶數(shù)、使用量、收入等可將技術(shù)指標(biāo)和業(yè)務(wù)指標(biāo)建立聯(lián)系用業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)恳夹g(shù)開發(fā)和優(yōu)化。二是過度看重投資收益中的短期產(chǎn)出部分而忽視長期投入。行業(yè)關(guān)注大模型實(shí)用性、強(qiáng)調(diào)投入產(chǎn)出比本身沒有問題但如果將大模型與成熟業(yè)務(wù)類似要求明確的投入產(chǎn)出甚至短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)正向盈利并不利于大模型應(yīng)用的發(fā)展。大模型還在快速迭代階段有大量不確定性合理方式是將大模型作為研發(fā)或孵化項(xiàng)目不強(qiáng)求短期財(cái)務(wù)指標(biāo)絕對(duì)達(dá)成轉(zhuǎn)而關(guān)注業(yè)務(wù)、技術(shù)等指標(biāo)的相對(duì)提升。評(píng)估三類價(jià)值。一是降本提效。核心在于大模型能夠輔助增強(qiáng)人員能力提升自動(dòng)化水平進(jìn)而簡化流程。二是業(yè)務(wù)創(chuàng)新。核心在于大模型的生成能力能夠擴(kuò)大內(nèi)容供給與應(yīng)用場景的結(jié)合還可能創(chuàng)造新功能或業(yè)務(wù)。三是體驗(yàn)增強(qiáng)。隨著向多模態(tài)、具身智能方向發(fā)展大模型可為用戶提供更加自然、豐富的自然語言交互體驗(yàn)。構(gòu)建一個(gè)模式。數(shù)據(jù)是大模型能夠運(yùn)行并創(chuàng)造價(jià)值的核心能源。對(duì)具體的行業(yè)機(jī)構(gòu)而言通過大模型生成和擴(kuò)展價(jià)值的能力核心取決于如何充分利用自己特有的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)問題上往往存在一個(gè)誤區(qū)即數(shù)據(jù)量越大越好。實(shí)際上相比規(guī)模數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)于大模型的性能更為重要尤其是對(duì)專業(yè)性和準(zhǔn)確性要求高的行業(yè)大模型。行業(yè)大模型的構(gòu)建需要一開始就把高質(zhì)量的數(shù)據(jù)環(huán)境納入其中通過體系化的數(shù)據(jù)治理設(shè)計(jì)優(yōu)先開發(fā)數(shù)據(jù)管道讓大模型能夠與應(yīng)用相關(guān)的機(jī)構(gòu)自有數(shù)據(jù)源建立連接以支持后續(xù)持續(xù)不斷獲得有效數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)飛輪。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)環(huán)境不是將企業(yè)任意數(shù)據(jù)拿過來就可以而是需要應(yīng)用相關(guān)的、能夠提供上下文理解的數(shù)據(jù)重點(diǎn)投資于持續(xù)標(biāo)記、組織和監(jiān)控這些數(shù)據(jù)比如行業(yè)專家的問答內(nèi)容。數(shù)據(jù)架構(gòu)本身還需要涵蓋結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源支持多樣化的數(shù)據(jù)處理。行業(yè)大模型技術(shù)多維優(yōu)化策略行業(yè)大模型的構(gòu)建和應(yīng)用中由于需求和目標(biāo)不同技術(shù)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜性差異也較大。通過調(diào)研總結(jié)目前機(jī)構(gòu)在使用大模型適配行業(yè)應(yīng)用過程中從易到難主要有提示工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)、預(yù)訓(xùn)練四類方式。企業(yè)通常不會(huì)只用一種方式而會(huì)組合使用以實(shí)現(xiàn)最佳效果。1. 引導(dǎo)提示工程提示工程Prompt Engineering指通過針對(duì)性地設(shè)計(jì)提示詞Prompt引導(dǎo)大模型產(chǎn)生特定應(yīng)用場景所需的輸出。提示工程上手相對(duì)簡單不需要批量采集與構(gòu)建數(shù)據(jù)集更不需要調(diào)整或訓(xùn)練模型很多企業(yè)剛接觸大模型時(shí)會(huì)采用這種方式探索應(yīng)用。通用大模型的能力雖然強(qiáng)大較少輸入也可以生成內(nèi)容但隨意輸入可能產(chǎn)生無效或錯(cuò)誤輸出通過系統(tǒng)設(shè)計(jì)提示詞規(guī)范模型輸入輸出方式企業(yè)能夠快速得到更準(zhǔn)確和實(shí)用的結(jié)果。提示工程成為持續(xù)優(yōu)化大模型應(yīng)用的基本方法。通過構(gòu)建提示庫并不斷更新企業(yè)大模型應(yīng)用開發(fā)人員能夠在不同場景中重復(fù)使用這些提示詞再將用戶的開放式輸入封裝到提示詞中傳給模型使模型輸出更相關(guān)、更準(zhǔn)確的內(nèi)容避免用戶反復(fù)試驗(yàn)從而提升體驗(yàn)。任務(wù)的復(fù)雜度決定了提示工程的技術(shù)方式選擇。簡單任務(wù)可以用零樣本提示、少樣本提示的方式不提供或少量提供示例給模型讓模型能夠快速輸出結(jié)果。復(fù)雜任務(wù)則大多需要拆解為若干步驟、提供更多示例采取思維鏈提示等方式讓模型能夠逐步推理輸出更精準(zhǔn)的結(jié)果。提示工程的效果高度依賴通用大模型本身的能力。如果通用大模型訓(xùn)練時(shí)包含了行業(yè)應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)提示工程就能有效引導(dǎo)模型輸出更符合行業(yè)需要的結(jié)果但若通用大模型本身內(nèi)含的行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)較少提示工程的作用就會(huì)比較有限。2. 外掛檢索增強(qiáng)生成檢索增強(qiáng)生成RAGRetrieval-Augmented Generation指在不改變大模型本身的基礎(chǔ)上通過外掛知識(shí)庫等方式為模型提供特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)信息輸入實(shí)現(xiàn)對(duì)該領(lǐng)域更準(zhǔn)確的信息檢索和生成。RAG能有效幫助企業(yè)快速利用大模型處理私有數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)部署行業(yè)大模型應(yīng)用的主流選擇特別適用于數(shù)據(jù)資源基礎(chǔ)較好的企業(yè)、需要準(zhǔn)確引用特定領(lǐng)域知識(shí)的場景如客服問答、內(nèi)容查詢與推薦等。主要優(yōu)點(diǎn)有提高模型應(yīng)用的專業(yè)準(zhǔn)確性讓模型能基于特定數(shù)據(jù)生成內(nèi)容、降低幻覺滿足企業(yè)自有數(shù)據(jù)所有權(quán)保障的需要模型本身只會(huì)查找和調(diào)用外掛的數(shù)據(jù)不會(huì)吸收數(shù)據(jù)并訓(xùn)練成模型內(nèi)含的知識(shí)具備較高性價(jià)比底層大模型本身不做調(diào)整不用投入大量算力等資源做精調(diào)或預(yù)訓(xùn)練能夠更快速開發(fā)和部署應(yīng)用。RAG的能力核心是有效結(jié)合了檢索和生成兩種方法?；舅悸肥前阉接袛?shù)據(jù)進(jìn)行切片向量化后通過向量檢索進(jìn)行召回再作為上下文輸入到通用大模型模型再進(jìn)行分析和回答。具體應(yīng)用時(shí)當(dāng)用戶提出一個(gè)問題或請(qǐng)求RAG首先檢索私有數(shù)據(jù)找到與問題相關(guān)的信息。這些信息接著被整合到原始問題中作為額外的上下文信息和原始問題一起輸入大模型。大模型接到這個(gè)增強(qiáng)的提示后將其與自己內(nèi)部知識(shí)進(jìn)行綜合最后生成更準(zhǔn)確的內(nèi)容。向量化成為RAG提升私有數(shù)據(jù)調(diào)用效率的普遍手段。通過將各種數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化成向量能更高效地處理各類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性搜索從而在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中快速找到最相似向量適合大模型檢索和調(diào)用各種數(shù)據(jù)的需要。3. 優(yōu)化精調(diào)精調(diào)FTFine-Tuning常稱為微調(diào)是在已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的大模型基礎(chǔ)上基于特定數(shù)據(jù)集進(jìn)一步調(diào)整部分參數(shù)使模型能更好地適應(yīng)業(yè)務(wù)場景準(zhǔn)確高效地完成特定任務(wù)是目前較為常用的行業(yè)大模型構(gòu)建方法。精調(diào)適用于特定領(lǐng)域?qū)Υ竽Ｐ陀懈咝阅芤蟮膱鼍?。在行業(yè)應(yīng)用中當(dāng)通用大模型不能準(zhǔn)確理解或生成專業(yè)內(nèi)容時(shí)可以通過精調(diào)的方式提升大模型在理解行業(yè)特定術(shù)語和正確應(yīng)用行業(yè)知識(shí)的能力并確保大模型的輸出符合特定業(yè)務(wù)規(guī)則或邏輯。精調(diào)會(huì)將行業(yè)知識(shí)內(nèi)化到大模型參數(shù)中。精調(diào)后的大模型不僅保有通用知識(shí)還能較為準(zhǔn)確地理解和使用行業(yè)知識(shí)更好地適應(yīng)行業(yè)內(nèi)多樣化場景提供更加貼合實(shí)際需求的解決方案。精調(diào)是對(duì)大模型定制優(yōu)化和成本投入的折中選擇。精調(diào)往往涉及大模型權(quán)重參數(shù)或模型結(jié)構(gòu)的調(diào)整并且需要多次迭代才能達(dá)到性能要求因此相對(duì)提示工程、RAG等不改變模型本身的方式會(huì)需要較長時(shí)間和較多計(jì)算資源。當(dāng)然與從頭預(yù)訓(xùn)練大模型相比精調(diào)還是一種更為經(jīng)濟(jì)高效的方法因?yàn)橥ǔＶ恍枰獙?duì)模型做局部調(diào)整、所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對(duì)少。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是決定精調(diào)后模型性能的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)集需要與業(yè)務(wù)場景密切相關(guān)并且數(shù)據(jù)標(biāo)注要高度精準(zhǔn)。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集既會(huì)來自企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)提取也會(huì)來自外部數(shù)據(jù)的采集均需進(jìn)行專門數(shù)據(jù)標(biāo)注處理。這些數(shù)據(jù)需要具備代表性、多樣性和準(zhǔn)確性并符合數(shù)據(jù)隱私等法規(guī)要求。只有當(dāng)足夠的高質(zhì)量數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練時(shí)精調(diào)才能真正發(fā)揮作用。精調(diào)策略也直接影響著大模型最終的性能。精調(diào)分為全量精調(diào)和局部精調(diào)。局部精調(diào)的方法更為高效在實(shí)踐中也比全量精調(diào)使用更多常見形式有有監(jiān)督精調(diào)SFTSupervised Fine-Tuning在特定任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)上調(diào)整模型低秩調(diào)整LORALow-Rank Adaptation通過低秩矩陣更新減少所需學(xué)習(xí)參數(shù)量適配器層Adapter Layers技術(shù)則在模型中加入小型網(wǎng)絡(luò)層專注訓(xùn)練特定層以適應(yīng)新任務(wù)。精調(diào)策略的選擇可根據(jù)具體任務(wù)需求、數(shù)據(jù)的可用性以及計(jì)算資源的限制綜合考慮。4. 原生預(yù)訓(xùn)練通過提示詞工程、檢索增強(qiáng)生成、精調(diào)三種方式都無法達(dá)到需求標(biāo)準(zhǔn)時(shí)還可以選擇預(yù)訓(xùn)練Pre-Training方式構(gòu)建一個(gè)專門為特定行業(yè)定制的大模型。預(yù)訓(xùn)練行業(yè)大模型適用于與現(xiàn)有大模型差異較大的場景要求搜集并標(biāo)注大量行業(yè)特定數(shù)據(jù)涵蓋文本、圖像、交互記錄以及特殊格式數(shù)據(jù)如基因序列在訓(xùn)練過程上模型通常采用從底層參數(shù)開始訓(xùn)練或者基于已經(jīng)具備一定能力的通用模型進(jìn)行后訓(xùn)練Post-Training使大模型更好地理解特定領(lǐng)域術(shù)語、知識(shí)和工作流程提高大模型在行業(yè)應(yīng)用中的性能和準(zhǔn)確性確保其在該領(lǐng)域的專業(yè)性和效率。例如谷歌的蛋白質(zhì)生成模型AlphaFold2是特定于生物信息學(xué)的大模型其預(yù)訓(xùn)練涉及了對(duì)大量實(shí)驗(yàn)室測定的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深入分析和學(xué)習(xí)使模型能夠捕捉到蛋白質(zhì)序列與其空間結(jié)構(gòu)之間的復(fù)雜關(guān)系從而精準(zhǔn)地理解和預(yù)測蛋白質(zhì)的復(fù)雜三維結(jié)構(gòu)。預(yù)訓(xùn)練方式投入成本較大當(dāng)前較少采用不僅需要大量計(jì)算資源和長期訓(xùn)練過程還需要行業(yè)專家密切協(xié)作和深度介入。此外從頭預(yù)訓(xùn)練還涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和模型架構(gòu)設(shè)計(jì)工作以及在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)優(yōu)和驗(yàn)證。因此只有少數(shù)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)有能力采用這種高投入、高風(fēng)險(xiǎn)而潛在回報(bào)同樣高的方式。未來隨著技術(shù)進(jìn)步和成本降低預(yù)訓(xùn)練行業(yè)大模型可能增加。預(yù)訓(xùn)練行業(yè)大模型的技術(shù)流程與通用大模型相似但更注重行業(yè)特性。在數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備上從一開始就會(huì)加入行業(yè)特性數(shù)據(jù)在模型構(gòu)建技術(shù)與流程上和通用大模型預(yù)訓(xùn)練類似會(huì)涉及模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、預(yù)訓(xùn)練任務(wù)挑選、大量數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模無監(jiān)督或自監(jiān)督學(xué)習(xí)等。如使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)SSLSelf-Supervised Learning技術(shù)通過從數(shù)據(jù)本身生成標(biāo)簽學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特征無需人工標(biāo)注數(shù)據(jù)以及基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback技術(shù)通過引入人類專家的主觀反饋引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生更高質(zhì)量輸出。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】為什么要學(xué)習(xí)大模型我國在A大模型領(lǐng)域面臨人才短缺,數(shù)量與質(zhì)量均落后于發(fā)達(dá)國家。2023年人才缺口已超百萬凸顯培養(yǎng)不足。隨著AI技術(shù)飛速發(fā)展預(yù)計(jì)到2025年,這一缺口將急劇擴(kuò)大至400萬,嚴(yán)重制約我國AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新步伐。加強(qiáng)人才培養(yǎng),優(yōu)化教育體系,國際合作并進(jìn)是破解困局、推動(dòng)AI發(fā)展的關(guān)鍵。大模型入門到實(shí)戰(zhàn)全套學(xué)習(xí)大禮包1、大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時(shí)間少走彎路方向不對(duì)努力白費(fèi)。這里我給大家準(zhǔn)備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通2、大模型學(xué)習(xí)書籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。3、AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對(duì)不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評(píng)估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。4、大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。5、大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。適用人群第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】