網(wǎng)站后臺(tái)管理系統(tǒng)很慢,企業(yè)營(yíng)銷策劃是什么意思,網(wǎng)站域名備案查詢系統(tǒng),seo相關(guān)ppt文章提出AI三層架構(gòu)理論框架#xff0c;包含通用型AI大模型、特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)和具體任務(wù)型AI智能體。針對(duì)通用大模型廣而不專的問題#xff0c;強(qiáng)調(diào)需構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)作為中介機(jī)制#xff0c;通過知識(shí)蒸餾和微調(diào)技術(shù)#xff0c;將通用大模型…文章提出AI三層架構(gòu)理論框架包含通用型AI大模型、特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)和具體任務(wù)型AI智能體。針對(duì)通用大模型廣而不專的問題強(qiáng)調(diào)需構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)作為中介機(jī)制通過知識(shí)蒸餾和微調(diào)技術(shù)將通用大模型轉(zhuǎn)化為特定領(lǐng)域小模型再開發(fā)具體任務(wù)型智能體實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景的緊密結(jié)合釋放AI應(yīng)用價(jià)值。通用型大模型因缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深度因此無法對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景存在的問題提供有針對(duì)性的專業(yè)解決方案導(dǎo)致AI應(yīng)用價(jià)值難以真正實(shí)現(xiàn)。為此本文提出實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用價(jià)值的原創(chuàng)思路即“AI三層架構(gòu)”尤其對(duì)于介于通用型AI大模型與具體任務(wù)型AI智能體之間、發(fā)揮中介機(jī)制核心作用的特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)而言探索如何更有效地將AI技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景密切結(jié)合具有理論和實(shí)踐雙重意義。以O(shè)penAI開發(fā)的ChatGPT為代表的大語言模型似乎存在一個(gè)普遍問題即過于依賴海量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大算力來追求模型參數(shù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大。相比之下DeepSeek展示了AI領(lǐng)域從“資源堆以積”向“架構(gòu)創(chuàng)新”轉(zhuǎn)變的可行性。然而所有AI大模型都具有一個(gè)根本缺陷即廣而不?；?qū)挾簧?。由于它們均為通用型模型缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深度因此無法對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景存在的問題提供有針對(duì)性的專業(yè)解決方案導(dǎo)致AI應(yīng)用價(jià)值難以真正實(shí)現(xiàn)。為此本文提出實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用價(jià)值的原創(chuàng)思路即**“AI三層架構(gòu)”**對(duì)介于通用型 general-purposeAI大模型與具體任務(wù)型Task-specificAI智能體之間、發(fā)揮中介機(jī)制核心作用的特定領(lǐng)域型Domain-specificAI小模型平臺(tái)而言探索如何更為有效地將AI技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景密切結(jié)合具有理論和實(shí)踐雙重意義。具體而言本文旨在探討如何從DeepSeek的成功經(jīng)驗(yàn)中例如蒸餾技術(shù)與混合專家技術(shù)得到啟發(fā)并以其為參考構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)作為通用型AI大模型與應(yīng)用任務(wù)型AI智能體之間的中介機(jī)制同時(shí)探討該中介機(jī)制的必要性與可能性。從確定性工程到概率性科學(xué)問題背景AI亟需與商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景密切結(jié)合生成式AI的每一次迭代升級(jí)都引發(fā)對(duì)技術(shù)邊界的重新審視。從參數(shù)量級(jí)躍遷到價(jià)值創(chuàng)造路徑ChatGPT系列產(chǎn)品的演進(jìn)始終牽動(dòng)著商業(yè)應(yīng)用的敏感神經(jīng)。大模型在擴(kuò)展參數(shù)時(shí)面臨高昂的邊際成本而AI商業(yè)化落地卻始終未能找到穩(wěn)定的盈利模式。這種困境的產(chǎn)生大致來自兩個(gè)方面的原因。第一由于OpenAI等通用型大模型開發(fā)成本奇高并且大多采用封閉系統(tǒng)ClosedSystem的發(fā)展模式導(dǎo)致高額的使用成本從而限制了AI商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的開發(fā)。然而新興的DeepSeek所采用的創(chuàng)新方式極大地降低了開發(fā)成本使通用型AI大模型的使用成本大大降低尤其是其開源系統(tǒng)OpenSystem模式進(jìn)一步降低了所有成本。在理論上這使得任何企業(yè)的內(nèi)部職能部門如產(chǎn)品研發(fā)、市場(chǎng)銷售等都可以接入通用型AI大模型但其進(jìn)展依然緩慢。換言之DeepSeek所提供的潛在機(jī)會(huì)即成本大大降低尚未找到快速變現(xiàn)的市場(chǎng)突破口。這是AI商業(yè)化落地困境的第一個(gè)原因。第二AI商業(yè)化落地尚未找到突破口除了落地成本高企的問題外這已被DeepSeek所大體解決更重要的原因是AI技術(shù)缺乏與商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的密切結(jié)合。換言之AI商業(yè)化落地缺乏突破口的主要原因已從技術(shù)高成本轉(zhuǎn)向應(yīng)用低效應(yīng)。為此我們迫切需要構(gòu)建通用型AI大模型與商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景之間的中介機(jī)制將兩者緊密融合在一起。為此DeepSeek的成功經(jīng)驗(yàn)與新型應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新模式即技術(shù)—市場(chǎng)雙向同步式共同創(chuàng)新可為我們提供有益啟發(fā)。中介機(jī)制的必要性主流觀點(diǎn)認(rèn)為利用AI解決實(shí)際問題的路徑有二一是利用軟件工程在現(xiàn)有通用型大模型基礎(chǔ)上開發(fā)AI智能體在通用型大模型無法做出有效自主決策的地方通過代碼“寫死”的方式將人類的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)嵌入流程中即將代碼中的一些參數(shù)、路徑等“硬編碼”到程序中預(yù)先在部分環(huán)節(jié)為AI智能體定下一個(gè)或數(shù)個(gè)選擇以減少自主性來換取程序運(yùn)行的穩(wěn)定性。二是等待更強(qiáng)大的AI大模型發(fā)布使企業(yè)能夠以更少的軟件工程開發(fā)AI智能體。針對(duì)以上兩種路徑一種觀點(diǎn)認(rèn)為從“資源堆積”向“架構(gòu)創(chuàng)新”注定徒勞無功因此認(rèn)定開發(fā)AI智能體的第一個(gè)路徑?jīng)]有實(shí)踐意義。該觀點(diǎn)持有者從AI發(fā)展歷史中觀測(cè)到一種普遍現(xiàn)象即精心設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng)最終都被純靠算力支撐的通用型模型打敗。因此他們認(rèn)為在AI飛速發(fā)展的時(shí)代等待更強(qiáng)大的下一代通用型大模型發(fā)布優(yōu)于利用軟件工程彌補(bǔ)現(xiàn)有通用型大模型的不足其原因可歸結(jié)為兩點(diǎn)一是路徑一所做出的軟件只能帶來短期效率提升無法形成持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)下一代更強(qiáng)大的通用型大模型可能會(huì)解決當(dāng)前短板使企業(yè)基于AI的軟件開發(fā)投入成為沉沒成本二是路徑一會(huì)使AI發(fā)展陷入“低水平均衡陷阱”如果企業(yè)能夠以低成本解決現(xiàn)有通用型大模型能力不足的問題那么市場(chǎng)就不會(huì)有動(dòng)力去支持AI公司花費(fèi)大量資源提升通用型大模型。**本文不贊同這種觀點(diǎn)。**首先技術(shù)存在廣度與深度兩大維度其中任何單一維度不足以構(gòu)成企業(yè)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來源。通用型AI大模型具有廣度優(yōu)勢(shì)但缺乏深度優(yōu)勢(shì)即缺乏專業(yè)的獨(dú)特性與精準(zhǔn)性而具體任務(wù)型AI智能體具有深度優(yōu)勢(shì)但缺乏廣度優(yōu)勢(shì)。因此通用型AI大模型與具體任務(wù)型AI智能體各有千秋形成取長(zhǎng)補(bǔ)短的相互依賴關(guān)系。其次通用型AI大模型與具體任務(wù)型AI智能體兩者之間除互補(bǔ)關(guān)系外還有相互排斥、具有張力的另一面。這是因?yàn)橥ㄓ眯虯I大模型過于強(qiáng)調(diào)通用性廣度而相對(duì)忽略專業(yè)性深度。與此相反具體任務(wù)型AI智能體過于強(qiáng)調(diào)專業(yè)性深度相對(duì)忽略通用性廣度。因而二者的有機(jī)整合需要一個(gè)中介機(jī)制——既需要與通用型AI大模型有交集又要與具體任務(wù)型AI智能體有交集。為此筆者提出一個(gè)原創(chuàng)概念扮演中介機(jī)制角色特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)。具體而言通用型AI大模型本質(zhì)上是非場(chǎng)景化的“知識(shí)庫計(jì)算引擎”而具體任務(wù)型AI智能體則是面向特定場(chǎng)景任務(wù)的特有工具兩者對(duì)中介機(jī)制的需求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先通用型AI大模型主要依賴數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)方法利用大數(shù)據(jù)、大算力訓(xùn)練形成的權(quán)重和參數(shù)來認(rèn)知和預(yù)測(cè)整體趨勢(shì)缺乏針對(duì)獨(dú)特專業(yè)場(chǎng)景等更具彈性的認(rèn)知和預(yù)測(cè)能力因而略去了不同應(yīng)用場(chǎng)景之間的差異導(dǎo)致其難以精準(zhǔn)適配特定應(yīng)用環(huán)境。其次大模型訓(xùn)練強(qiáng)調(diào)泛化能力以適用于盡可能廣泛的統(tǒng)一性抽象情境在預(yù)設(shè)損失函數(shù)允許的范圍內(nèi)將異常值處理為噪聲誤差以減輕大模型的擬合問題。但是實(shí)踐中偶然性與多樣性常比必然性與統(tǒng)一性的應(yīng)用價(jià)值更高尤其是在創(chuàng)新方面。許多關(guān)鍵決策往往取決于偶然性或多樣性情況需要將異常值處理為一種必要的正常情境模式。再次通用型AI大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來源于公開知識(shí)庫缺乏垂直領(lǐng)域和具體企業(yè)內(nèi)部的專用知識(shí)庫因此缺乏專業(yè)知識(shí)。最后通用型AI大模型因其計(jì)算成本高昂且在面對(duì)具體任務(wù)時(shí)往往存在冗余參數(shù)因而面向特定場(chǎng)景的效率和效能雙低無法高效響應(yīng)特定需求。為此我們提出AI系統(tǒng)三層架構(gòu)作為原創(chuàng)的全新理論框架該系統(tǒng)包括通用型AI大模型、特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)和具體任務(wù)型AI智能體見圖1、表1。其中特定領(lǐng)域型AI小模型面向具體領(lǐng)域包括學(xué)科、行業(yè)、職能、企業(yè)等并具有平臺(tái)屬性——該平臺(tái)能夠支撐、賦能在具體領(lǐng)域內(nèi)開發(fā)眾多具體任務(wù)型AI智能體。換言之具體任務(wù)型AI智能體所賴以為基礎(chǔ)的平臺(tái)不是通用型AI大模型而是特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)。我們認(rèn)為即使在AI快速發(fā)展的時(shí)代期盼下一代能夠解決所有問題的通用型AI大模型到來依舊是一出“等待戈多”的荒誕戲企業(yè)試圖基于現(xiàn)有通用型AI大模型開發(fā)AI智能體無論是對(duì)自身持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的形成或是對(duì)通用型AI大模型的發(fā)展都具有特殊意義。但是由于缺少一種能夠在通用型大模型與具體任務(wù)型AI智能體之間高效整合與調(diào)節(jié)的中介機(jī)制使得通用型AI大模型的計(jì)算能力與推理能力難以精準(zhǔn)賦能具體任務(wù)型AI智能體進(jìn)而影響了整體AI系統(tǒng)的應(yīng)用落地。因此如何構(gòu)建一種高效的中介機(jī)制即特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)使通用型大模型的通用能力更好地與具體任務(wù)型AI智能體有機(jī)結(jié)合是實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用價(jià)值的關(guān)鍵所在尤其是針對(duì)具體獨(dú)特應(yīng)用場(chǎng)景的特定價(jià)值而言更是如此。中介機(jī)制的可能性構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)AI系統(tǒng)發(fā)展的三要素包括數(shù)據(jù)、算力、算法三要素對(duì)AI系統(tǒng)三層架構(gòu)的要求與限制有所不同。本文總結(jié)AI系統(tǒng)三層架構(gòu)的發(fā)展模式如下。第一**通用型AI大模型發(fā)展的最大限制是算力其次是數(shù)據(jù)。**通用型大模型的核心基礎(chǔ)是能夠處理大數(shù)據(jù)的算力。其預(yù)訓(xùn)練需要處理海量數(shù)據(jù)在此過程中需進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算和參數(shù)更新這就要求擁有高性能的硬件設(shè)備如GPU、TPU、NPU和專門的分布式計(jì)算架構(gòu)。雖然數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)模型的表現(xiàn)至關(guān)重要但沒有足夠的算力支持即便擁有再多數(shù)據(jù)也難以將其高效轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的模型參數(shù)。此時(shí)對(duì)通用型大模型的關(guān)鍵要求是普適性和通用性。因此開發(fā)通用型AI大模型的關(guān)鍵要素是強(qiáng)大算力和大數(shù)據(jù)。我們將此稱為特定領(lǐng)域或垂域AI-IasSAI Infrastructure as Service。第二**特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)發(fā)展的最大限制是特定領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)其次是算法。**這是因?yàn)樘囟I(lǐng)域內(nèi)部數(shù)據(jù)難以從公共網(wǎng)絡(luò)上收集而高質(zhì)量的特定領(lǐng)域?qū)Ｓ脭?shù)據(jù)對(duì)于發(fā)展可靠、高效的特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)必不可少。通用型AI大模型訓(xùn)練所使用的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)是從互聯(lián)網(wǎng)的公域收集的AI開發(fā)人員通常無法訪問私域數(shù)據(jù)如企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)因此對(duì)特定的細(xì)分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)收集嚴(yán)重不足。如果企業(yè)要將通用型AI大模型應(yīng)用于特定任務(wù)型AI智能體開發(fā)通用型AI大模型就必須采用專業(yè)數(shù)據(jù)與專業(yè)化算法全面轉(zhuǎn)型成為特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)。因此支撐特定任務(wù)型AI智能體的特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)需具備兩大特征**即專業(yè)性和精準(zhǔn)性。**開發(fā)特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)的關(guān)鍵要素是垂域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)與算法。我們可以將此稱為特定領(lǐng)域或垂域AI-PasSAI Platform asService。第三**對(duì)于具體任務(wù)型AI智能體而言其發(fā)展的最大限制是算法其次是數(shù)據(jù)。**這是因?yàn)锳I智能體的核心是能夠快速準(zhǔn)確地響應(yīng)外部需求。AI智能體的開發(fā)致力于在工作流中嵌入特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)的自主決策能力使工作流無需預(yù)設(shè)全部邏輯即能在部分環(huán)節(jié)根據(jù)實(shí)時(shí)信息和環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整行為這要求模型算法有很好的泛化能力不僅在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好更要能夠適應(yīng)全新的樣本集避免過擬合或欠擬合。雖然私有知識(shí)庫能夠?yàn)樾∧Ｐ吞峁┴S富的上下文和背景知識(shí)顯著提升其在特定領(lǐng)域中的表現(xiàn)但實(shí)際任務(wù)場(chǎng)景中往往還會(huì)對(duì)模型算法提出更多額外的要求如可解釋性、透明度與響應(yīng)速度。實(shí)踐中這些因素往往是用戶判斷智能體是否值得信任的首要考量有針對(duì)性的改善能夠有效避免使用者的算法厭惡。改善方式有二一是在小模型層面對(duì)AI進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)二是在智能體固定工作流層面增加指定的過濾器濾除那些可能引起負(fù)面效果的模型輸出。最終任務(wù)型AI智能體最重要的能力就是時(shí)效性與靈活性?？傊ㄓ眯虯I大模型不適合企業(yè)在其基礎(chǔ)上直接構(gòu)建具體任務(wù)型AI智能體作為開發(fā)具體任務(wù)型AI智能體的基礎(chǔ)構(gòu)建企業(yè)專屬的特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)是必要的。構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型的具體路徑主要包括知識(shí)蒸餾與微調(diào)兩個(gè)步驟其底層邏輯源于混合專家模式Mixture of Experts即采用處理特定領(lǐng)域任務(wù)的“專家分工式大腦”模式而非處理所有任務(wù)的、通用型的“全能大腦”模式其核心思想如同醫(yī)院的分診系統(tǒng)每個(gè)患者輸入數(shù)據(jù)由最擅長(zhǎng)的科室專家模塊處理再匯總診斷結(jié)果。具體而言通用型大模型可以由多個(gè)獨(dú)立的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成每個(gè)獨(dú)立的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為專家專注學(xué)習(xí)特定數(shù)據(jù)的特征。具體而言作為特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)的垂域AI-PasS具有兩個(gè)關(guān)鍵要素。首先AI-PasS包含至少一個(gè)或一系列垂域AI小模型。通用型AI大模型是利用參數(shù)儲(chǔ)存從海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練模型具備強(qiáng)大的泛化能力但計(jì)算和存儲(chǔ)需求較高在實(shí)際應(yīng)用中并不總是高效的。**蒸餾Distillation也稱知識(shí)蒸餾技術(shù)可以有效壓縮大模型的參數(shù)生成計(jì)算需求更低的輕量小模型在降低成本的同時(shí)保持較強(qiáng)的垂域任務(wù)性能。**領(lǐng)域相關(guān)蒸餾是蒸餾技術(shù)的一種變體能夠從通用型AI大模型中提取垂域知識(shí)從而得到在垂域繼承通用型AI大模型表現(xiàn)的特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)。值得注意的是垂類AI小模型平臺(tái)本質(zhì)上是面向特定垂直領(lǐng)域的另類“大模型”在某一領(lǐng)域內(nèi)具備“通用”能力更有效應(yīng)用專有數(shù)據(jù)解決具體實(shí)踐問題。為此構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型的****第一個(gè)步驟是蒸餾。知識(shí)蒸餾是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)旨在將預(yù)先訓(xùn)練的大型“教師模型”的知識(shí)轉(zhuǎn)移到較小的“學(xué)生模型”訓(xùn)練出一個(gè)更為簡(jiǎn)潔的模型用來模擬高度復(fù)雜的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。如圖2所示該過程包括三個(gè)環(huán)節(jié)。環(huán) 節(jié) 1 訓(xùn) 練 教 師 模 型 T e a c h e rModel運(yùn)用大算力、大數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)通用大模型大型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。環(huán)節(jié)2由教師模型獲得其輸出的最終類別預(yù)測(cè)硬標(biāo)簽和預(yù)測(cè)概率分布軟標(biāo)簽如分類任務(wù)是識(shí)別“貓”“狗”“兔”模型輸出的硬標(biāo)簽為[貓狗兔] [010]將圖片判定為狗作為硬輸出判斷依據(jù)的軟輸出可能是[貓狗兔] [0.20.70.1]即70%概率為狗20%概率為貓10%概率為兔。這種軟輸出蘊(yùn)含了豐富的“類間知識(shí)”通過此軟標(biāo)簽學(xué)生模型可以更好地理解“狗”與其他動(dòng)物的區(qū)別。同時(shí)通過溫度系數(shù)Temperature來平滑輸出概率縮小類間差異使子模型能夠充分學(xué)習(xí)到類型間的邊界。環(huán)節(jié)3訓(xùn)練學(xué)生模型即使用包含訓(xùn)練數(shù)據(jù)及相應(yīng)的大模型硬輸出和軟標(biāo)簽的組合損失函數(shù)來訓(xùn)練學(xué)生模型。簡(jiǎn)單來說傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即大型通用模型使其預(yù)測(cè)結(jié)果盡可能貼近訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的真實(shí)標(biāo)簽蒸餾的核心目標(biāo)則是通過訓(xùn)練一個(gè)較小的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)小模型使其在預(yù)測(cè)上盡量逼近教師網(wǎng)絡(luò)的輸出從而繼承教師模型的知識(shí)。除算力需求小外小模型還具有更強(qiáng)的可解釋性相比之下在擁有數(shù)千億參數(shù)的超大規(guī)模模型中難以明確解讀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各組成部分的具體作用。通過將大型“黑匣子”模型中學(xué)到的知識(shí)遷移到結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)潔的模型有助于揭示模型決策的內(nèi)在邏輯進(jìn)而為相關(guān)領(lǐng)域帶來更具變革性的認(rèn)知與洞察。其次AI-PasS集成一系列必要工具先從通用型AI大模型中蒸餾獲得垂域AI小模型的雛型然后借助企業(yè)專業(yè)私有數(shù)據(jù)對(duì)垂域AI小模型雛型進(jìn)行垂域特定場(chǎng)景下的微調(diào)Fine-tuning以此建立**垂域AI小模型。**AI-PasS主要面向各類企業(yè)賦能企業(yè)開發(fā)、部署和管理具體任務(wù)型AI智能體無需構(gòu)建和維護(hù)底層AI-IaaS的通用型AI大模型。為此構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型的第二步驟是微調(diào)。微調(diào)是一種在更小、更專業(yè)的數(shù)據(jù)集上重新訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法目的是向模型賦予特定領(lǐng)域的專業(yè)信息與知識(shí)以適應(yīng)特定任務(wù)。微調(diào)常常采用監(jiān)督學(xué)習(xí)Supervised Learning的方法需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先整理和標(biāo)注給定配對(duì)的輸入和輸出數(shù)據(jù)與此相反大模型通常使用的是無監(jiān)督學(xué)習(xí)Unsupervised Learning在無需標(biāo)注的海量數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與內(nèi)在規(guī)律。通過微調(diào)小模型不僅能繼承通用大模型的泛化能力還能更高效地適應(yīng)特定場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)通用模型的專業(yè)化增強(qiáng)。除了微調(diào)針對(duì)具體任務(wù)所需要的模 型 優(yōu) 化 方 法 還 包 括 提 示 工 程 P r o m p tEngineering與檢索增強(qiáng)生成RetrievalAugmented GenerationRAG。這三種方法的具體對(duì)比見表2。提示工程是一種優(yōu)化提示Prompt的方法旨在引導(dǎo)模型生成更符合預(yù)期的答案。大模型是通用的理論上可以執(zhí)行所有任務(wù)但實(shí)際是只有一定程度的多種任務(wù)但并非專門針對(duì)某個(gè)特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。不同的提示會(huì)導(dǎo)致不同的回答甚至微小的變化都可能影響模型的響應(yīng)質(zhì)量。提示工程通過調(diào)整輸入格式、結(jié)構(gòu)、示例等來改善模型的輸出無需修改模型本身的參數(shù)。檢索增強(qiáng)生成是一種結(jié)合新的信息檢索Retrieval和生成式AIGeneration的方法旨在提升Augmented通用型大模型的準(zhǔn)確性和信息豐富度。它通過從外部知識(shí)庫檢索訓(xùn)練通用型大模型信息以外的新信息而非僅依賴其舊有知識(shí)再將這些信息作為額外的上下文補(bǔ)充傳遞給通用型大模型使該大模型能夠基于實(shí)時(shí)更新的真實(shí)數(shù)據(jù)生成更準(zhǔn)確的回答從而有效降低AI幻覺Hallucination得到更精準(zhǔn)的回答?？偟膩碚f提示工程和RAG兩種方式并未調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)后續(xù)可以直接通過大模型的信息更新獲得大模型的全部能力。與此不同微調(diào)模式意在構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)雖然其基礎(chǔ)來自通用型AI大模型但卻具備后者所不具備的特定專業(yè)的深化能力。一般而言AI的底層基礎(chǔ)設(shè)施依然由AI專業(yè)公司完成即通用型大模型AI-IasS但非AI企業(yè)可以通過蒸餾技術(shù)將通用型大模型AI-IasS轉(zhuǎn)化成為特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)AI-PaaS即將通用型AI大模型設(shè)為教師模型而企業(yè)級(jí)特定領(lǐng)域型AI小模型設(shè)為子模型。綜上所述從通用型AI大模型到特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)主要解決AI模型在廣度與深度兩大維度之間的平衡問題。大模型的能力來源于強(qiáng)大算力對(duì)海量數(shù)據(jù)中普遍規(guī)律的提煉與總結(jié)。數(shù)據(jù)質(zhì)量越高數(shù)量越多算力越強(qiáng)大模型對(duì)通用規(guī)律的學(xué)習(xí)就越充分通用能力也隨之增強(qiáng)。在此基礎(chǔ)上通過結(jié)合私有數(shù)據(jù)庫進(jìn)行調(diào)優(yōu)可以進(jìn)一步強(qiáng)化AI模型在特定領(lǐng)域內(nèi)的表現(xiàn)就像是將一個(gè)“全科均衡發(fā)展的學(xué)生”培養(yǎng)成某一領(lǐng)域的“單科特長(zhǎng)生”從而更好地適應(yīng)實(shí)際業(yè)務(wù)需求。在此類垂域AI小模型平臺(tái)基礎(chǔ)之上可以更為有效地構(gòu)建具體任務(wù)型AI智能體核心在于實(shí)現(xiàn)問題分析與問題解決二者的平衡。雖然這二者的發(fā)展都強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)和算法的支撐但側(cè)重點(diǎn)不同AI小模型平臺(tái)更偏向于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘穩(wěn)定的規(guī)律訓(xùn)練出具備泛化能力的模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化**AI智能體則更側(cè)重于算法驅(qū)動(dòng)**強(qiáng)調(diào)在動(dòng)態(tài)環(huán)境中根據(jù)用戶輸入和場(chǎng)景變化做出實(shí)時(shí)反饋不僅要“會(huì)思考”更要“會(huì)行動(dòng)”。AI三層架構(gòu)的應(yīng)用實(shí)例釘釘?shù)膬?yōu)勢(shì)與劣勢(shì)面向生產(chǎn)環(huán)境的特定領(lǐng)域AI小模型不僅要參數(shù)更小、結(jié)構(gòu)更精以便快速部署到云端與邊緣設(shè)備更要在精準(zhǔn)性和響應(yīng)時(shí)效上達(dá)到工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)樵趶?fù)雜的業(yè)務(wù)流程中即便 1%的精度差異也可能被后續(xù)環(huán)節(jié)放大數(shù)倍導(dǎo)致巨額成本損失甚至抵消AI所帶來的效率紅利。AI三層架構(gòu)的應(yīng)用核心在于為特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建高效、輕量的小模型。為此我們以釘釘為例進(jìn)一步說明。釘釘作為阿里巴巴的企業(yè)級(jí)服務(wù)平臺(tái)憑借“煉丹爐”訓(xùn)練平臺(tái)為企業(yè)提供有效的蒸餾能力但在后續(xù)的微調(diào)環(huán)節(jié)則只能充當(dāng)輔助角色。構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)的第一個(gè)步驟是從大模型中蒸餾出小模型。大模型和小模型的直觀差異在于參數(shù)量的大小參數(shù)量直接決定了模型的部署成本。但參數(shù)量與“智能程度”并非嚴(yán)格正相關(guān)例如R1-Qwen32B蒸餾版模型只有320億參數(shù)卻能媲美原版的6710億參數(shù)模型。從Mixture-of-ExpertsMoE的角度看通用型對(duì)應(yīng)“大模型”擁有海量專家子網(wǎng)絡(luò)特定領(lǐng)域型對(duì)應(yīng)“小模型”只保留在該領(lǐng)域被激活的專家。此直接剪枝雖能“瘦身”大模型去除未激活的專家但所得小模型在領(lǐng)域適配方面仍受限。理想方案是基于領(lǐng)域特性重新設(shè)計(jì)知識(shí)架構(gòu)蒸餾形成一個(gè)參數(shù)更小、結(jié)構(gòu)更精簡(jiǎn)、對(duì)接特定任務(wù)的小模型即向“特定領(lǐng)域”知識(shí)結(jié)構(gòu)方向變“小”。此過程中釘釘憑借其技術(shù)優(yōu)勢(shì)設(shè)計(jì)出更貼合特定領(lǐng)域需求的系統(tǒng)架構(gòu)、知識(shí)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過程在其“煉丹爐”模型訓(xùn)練平臺(tái)提供更多針對(duì)性的緊湊小模型。此外小模型利于本地部署可以提升私密性與便捷性。構(gòu)建特定領(lǐng)域型AI小模型平臺(tái)的第二個(gè)步驟是在區(qū)間數(shù)據(jù)上對(duì)小模型進(jìn)行微調(diào)。大模型訓(xùn)練通常使用全量數(shù)據(jù)覆蓋整個(gè)樣本空間特定任務(wù)的二次訓(xùn)練則多聚焦于私有細(xì)分子集的數(shù)據(jù)。從概率分布看全量數(shù)據(jù)比如骰子16中擲出3的概率是1/6如果限定為“奇數(shù)”子集1、3、5則擲出3的概率變?yōu)?/3即全量數(shù)據(jù)的概率分布和區(qū)間數(shù)據(jù)的概率分布不一定是一致的。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)差異會(huì)導(dǎo)致預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)取值不同進(jìn)而在相同問題上給出不同回復(fù)。從用戶的尺度來看其需要的知識(shí)更多的是挖掘自有數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來的規(guī)律和模式并利用相應(yīng)參數(shù)來做預(yù)測(cè)因此需要對(duì)模型做出進(jìn)一步的微調(diào)。在此過程中高質(zhì)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備是實(shí)現(xiàn)微調(diào)效果的重要因素由于業(yè)務(wù)邏輯往往復(fù)雜且專業(yè)數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注與校驗(yàn)需要跨部門協(xié)作以確保場(chǎng)景完整、不遺漏關(guān)鍵細(xì)節(jié)避免形成適用模型但不適用業(yè)務(wù)的模版數(shù)據(jù)集。釘釘可在這些方面提供輔助性幫助但企業(yè)級(jí)AI小模型仍需企業(yè)采用自身專有數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)以此構(gòu)建特定領(lǐng)域型小模型。為此我們特別強(qiáng)調(diào)專有企業(yè)數(shù)據(jù)的獨(dú)特重要性。通過微調(diào)實(shí)現(xiàn)通用型AI大模型與企業(yè)特定數(shù)據(jù)的結(jié)合是企業(yè)利用AI創(chuàng)造不可替代的獨(dú)特價(jià)值的關(guān)鍵所在例如利用獨(dú)特客戶數(shù)據(jù)是企業(yè)構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘的核心方式。雖然基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建通用型AI大模型很關(guān)鍵但更為重要的是各行業(yè)、企業(yè)和客戶的特有數(shù)據(jù)例如制藥公司的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、金融機(jī)構(gòu)的交易數(shù)據(jù)、科技公司的用戶行為數(shù)據(jù)等。這些專業(yè)數(shù)據(jù)包含獨(dú)一無二的信息和知識(shí)通用型AI大模型無法憑空獲取因此需要微調(diào)將信息及對(duì)應(yīng)的知識(shí)內(nèi)化到小模型參數(shù)中。就是說長(zhǎng)期積累的專有數(shù)據(jù)才是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的核心來源即企業(yè)的護(hù)城河。因此特定領(lǐng)域型AI小模型才是AI應(yīng)用最有潛力的技術(shù)路線。在微調(diào)方面釘釘最多只能提供輔助性服務(wù)而其核心工作還需企業(yè)自己完成。?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢(shì)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)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報(bào)告?100集大模型視頻教程?大模型書籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】??為什么說現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)正以不可逆轉(zhuǎn)之勢(shì)重塑就業(yè)市場(chǎng)版圖。從DeepSeek等國(guó)產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國(guó)兩會(huì)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會(huì)上排起的長(zhǎng)隊(duì)AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場(chǎng)的每一個(gè)角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個(gè)人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報(bào)告明確預(yù)測(cè)到2030年中國(guó)AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬人人才缺口可能高達(dá)400萬人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。??資料包有什么①?gòu)娜腴T到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說全過程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書籍確實(shí)太多了這些是我精選出來的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國(guó)加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國(guó)際會(huì)議上發(fā)表了超過50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國(guó)和中國(guó)發(fā)明專利同時(shí)還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對(duì)能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個(gè)人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過動(dòng)態(tài)追蹤大模型開發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢(shì)?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個(gè)真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識(shí)變成真本事?????如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場(chǎng)景計(jì)劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】**?