网站设计扁平化,免费营销,律师网络推广,电脑上字体怎么到wordpress我们可以通过开源工具#xff0c;搭建大模型应用的“原型系统”#xff0c;但是我要来“泼冷水”#xff0c;因为这距离工业级大模型应用#xff0c;还是有很大的差距。
这篇文章主要讨论这种”原型系统“可能带来的认知误区以及工业级大模型应用需要考量的因素。
“原型…我们可以通过开源工具搭建大模型应用的“原型系统”但是我要来“泼冷水”因为这距离工业级大模型应用还是有很大的差距。
这篇文章主要讨论这种”原型系统“可能带来的认知误区以及工业级大模型应用需要考量的因素。
“原型系统”带来的认知误区
第一个误区是把LangChain和AutoGPT当做真正的LLM系统。链式调用的LangChain学习起来非常方便可以通过类似于乐高积木的方式来构建LLM系统但是这种系统是无法承受生产环境的真实流量考验真正的工业级应用需要有离线、近线等几套系统互相配合才能让在线系统效果出众、性能稳定。
我们应该花更多精力去学习那些得到商业公司支持、质量更高的开源项目这样更有助于你在后面做项目落地。
第二个误区是将Embedding检索奉为记忆增强的唯一方式。Embedding只是内容推荐系统中在普通不过的一项技术。大模型通过提示词信息的Embedding去检索外部记忆片段的做法并不高明充其量只是字面匹配的一个变种它有两个主要缺点1 无法找到主题相近的文档因为我们没有按照语义对文档进行切分2当外部文档过多时向量检索块会快速膨胀整个系统会被拖垮。
第三个误区是无视开源大模型的内容生成质量问题。真正的领域微调需要基于定制化的模型使用高性能的训练框架进行大规模分布式训练结合强化学习和混合专家模型。
如何学习工业级大模型应用
首先我们要熟悉大模型系统的理论知识通过特征工程更好的理解训练数据特征工程的核心是对样本数据的改造可以将数据映射到更细致的维度或者映射到更高维度的空间。
我们在模型训练的过程中需要考虑两个主要问题1如何构建离线数据工程和模型训练系统这样可以独立训练模型并进行在线实时增量更新。2如何使用多机多卡进行分布式训练。
构建工业级大模型系统最主要的特点就是它会针对自己的业务场景基于数据驱动的业务系统框架去定制大模型而不是使用通用大模型。
深入理解工业级大模型应用的问题列表
我们在接下来的学习中会边学习边尝试回答以下问题这样可以使学习效果得到放大当然你也可以把它们当做是面试题去准备
模型的本质是什么特征工程的本质是什么人工智能三大流派各自的优势是什么预训练模型的价值是什么从”预训练模型“到”大语言模型“的发展过程中经历了什么变革如何从零开始训练一个大模型如何对海量样本进行在线增量模型的训练加速大模型微调速度的过程中需要做哪些取舍使用强化学习来微调大模型和直接微调有什么区别如何对AI系统进行策略建模如何为不同的场景选择合适的模型如何让你的智能体在博弈中取得优势如何防止用户通过模型越狱入侵系统如何高效部署大模型降低在线推理成本如何通过提示工程大幅提高LLM的输出质量解决可信AI的问题
上面大部分的问题我现在也无法给出答案希望通过后面的学习我们可以理清大模型应用的方方面面对上述问题都能够给出清晰的回答。
