“ 怎么把大模型的各種技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合是一個(gè)值得思考的問(wèn)題”

今天這篇文章應(yīng)該算是對(duì)這幾個(gè)月以來(lái)學(xué)習(xí)和應(yīng)用大模型技術(shù)的總結(jié)，也可以說(shuō)是這段時(shí)間的心得體會(huì)。

今天主要從技術(shù)與應(yīng)用兩個(gè)方面來(lái)講，當(dāng)然也會(huì)夾雜著一些自己的理解與想法。

關(guān)于大模型技術(shù)的學(xué)習(xí)與應(yīng)用及心得體會(huì)

對(duì)任何一項(xiàng)技術(shù)來(lái)說(shuō)，主要有兩個(gè)方面，其一是技術(shù)面，其二是應(yīng)用面；技術(shù)本質(zhì)只是一個(gè)工具，也就是我們常說(shuō)的，技術(shù)是為業(yè)務(wù)服務(wù)的。

一項(xiàng)新技術(shù)的出現(xiàn)，要么在新技術(shù)上構(gòu)建新的應(yīng)用，要么就用新技術(shù)去解決舊問(wèn)題。

而大模型技術(shù)是最近兩年爆火的一項(xiàng)技術(shù)，因?yàn)樗沟萌斯ぶ悄芗夹g(shù)得到了巨大的進(jìn)步，使得人工智能不僅僅只是一個(gè)理念，而是真正成為一個(gè)有可能實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

技術(shù)面

在前面說(shuō)技術(shù)的本質(zhì)是工具，因此從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，技術(shù)的作用就是怎么把這個(gè)工具做得更好。

我們經(jīng)常說(shuō)大模型技術(shù)，其實(shí)大模型是人工智能技術(shù)的一個(gè)分支——機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)深化后產(chǎn)生的深度學(xué)習(xí)技術(shù)所開(kāi)發(fā)的一款產(chǎn)品或者說(shuō)工具。

因此，關(guān)于大模型的“技術(shù)”研究的都是怎么把模型這個(gè)工具做的更好，比如說(shuō)不同架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練方式，微調(diào)方式；再具體的比如，Transformer架構(gòu)，前向傳播，反向傳播，損失計(jì)算等等；再有如遷移學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等無(wú)外如是。

怎么把大模型做得更好，更快，更好用，重不重要？

重要，但受限于大模型的本身的技術(shù)復(fù)雜度和成本問(wèn)題，對(duì)絕大部分人和企業(yè)來(lái)說(shuō)，大模型巨大的資金和技術(shù)成本都是不可接受的，也就是說(shuō)大模型這個(gè)技術(shù)不是一般人和一般企業(yè)能夠玩得轉(zhuǎn)的。

從我的個(gè)人的角度來(lái)說(shuō)，大模型技術(shù)要不要學(xué)？

要學(xué)，因?yàn)樗俏磥?lái)發(fā)展的方向，但學(xué)到什么程度就是一個(gè)值得思考的問(wèn)題了。

如果說(shuō)你就癡迷于技術(shù)無(wú)法自拔，或者說(shuō)你對(duì)技術(shù)有著強(qiáng)烈的好奇心和驅(qū)動(dòng)力，那么你可以選擇深入研究大模型的技術(shù)，比如深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，反向傳播算法等等。

而對(duì)大部分人來(lái)說(shuō)，只需要了解大模型的基本原理，以及了解大模型的訓(xùn)練與微調(diào)，能夠根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景微調(diào)出一個(gè)能夠解決實(shí)際問(wèn)題的模型就可以了。

工具是一個(gè)不斷發(fā)展和進(jìn)化的過(guò)程，因此必須要有人去研究把一個(gè)大模型做的更好的技術(shù)，只有這樣才不會(huì)讓大模型技術(shù)停滯不前。

從這段時(shí)間的學(xué)習(xí)來(lái)看，在之前發(fā)表的文章中基本上已經(jīng)涵蓋了大模型絕大部分技術(shù)理念。

總之一句話(huà)，關(guān)于大模型的技術(shù)目的只有一個(gè)，那就是把模型做得更好。

應(yīng)用面

從應(yīng)用的層面來(lái)說(shuō)，目前大模型的主要應(yīng)用有以下幾個(gè)方向：

• AIGC
• Agent
• 知識(shí)庫(kù)

AIGC可以說(shuō)是大模型技術(shù)的主要應(yīng)用方向之一，也是出現(xiàn)比較早的應(yīng)用場(chǎng)景，因?yàn)楝F(xiàn)在的大模型就叫做生成式人工智能，而AIGC就是內(nèi)容生成的領(lǐng)域。

從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，AIGC就是利用大模型的生成能力，來(lái)生成各種文字，圖片，視頻，音頻，PPT等各種內(nèi)容形式，而技術(shù)需要解決的問(wèn)題就是讓大模型在不同的領(lǐng)域表現(xiàn)更好。

而Agent的應(yīng)用范圍就更加寬泛，比如一些工作流，也包括自動(dòng)駕駛技術(shù)，工業(yè)生成等方向。

Agent就是利用各種環(huán)境感知能力，然后利用大模型做出合理和準(zhǔn)確的判斷，然后做出正確的決策并執(zhí)行，執(zhí)行的過(guò)程是通過(guò)調(diào)用外部工具的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。

而Agent的核心技術(shù)就是大模型的推理和規(guī)劃能力，具體來(lái)說(shuō)就是利用提示詞和思維鏈，以及外部工具，讓大模型能夠做到獨(dú)立思考和判斷，學(xué)會(huì)拆解問(wèn)題和目標(biāo)，并使用工具解決問(wèn)題的過(guò)程。

而知識(shí)庫(kù)技術(shù)是對(duì)大模型技術(shù)缺陷的補(bǔ)充，有了知識(shí)庫(kù)就可以解決大模型知識(shí)不足的問(wèn)題，并且可以大大降低大模型的缺陷——幻覺(jué)問(wèn)題。

而知識(shí)庫(kù)主要涉及的技術(shù)是知識(shí)庫(kù)的搭建，檢索，存儲(chǔ)；也就是讓大模型更好的理解外部知識(shí)，主要技術(shù)載體就是RAG——檢索生成增強(qiáng)。

從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，大模型主要涉及的技術(shù)就以上幾個(gè)方面；而從應(yīng)用角度來(lái)說(shuō)，大模型的應(yīng)用更多的是靠想象力，而不是技術(shù)。

大模型的技術(shù)就那么多，而怎么利用這些技術(shù)構(gòu)建更加好用與合理化的應(yīng)用是一個(gè)值得思考的問(wèn)題。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires

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