我們可以通過開源工具痴鳄，搭建大模型應(yīng)用的“原型系統(tǒng)”瘟斜，但是我要來“潑冷水”，因為這距離工業(yè)級大模型應(yīng)用，還是有很大的差距螺句。
這篇文章主要討論這種”原型系統(tǒng)“可能帶來的認知誤區(qū)以及工業(yè)級大模型應(yīng)用需要考量的因素虽惭。
“原型系統(tǒng)”帶來的認知誤區(qū)
第一個誤區(qū)是把LangChain和AutoGPT當做真正的LLM系統(tǒng)蛇尚。鏈式調(diào)用的LangChain，學(xué)習(xí)起來非常方便佣蓉，可以通過類似于樂高積木的方式來構(gòu)建LLM系統(tǒng)亲雪，但是這種系統(tǒng)是無法承受生產(chǎn)環(huán)境的真實流量考驗，真正的工業(yè)級應(yīng)用需要有離線义辕、近線等幾套系統(tǒng)互相配合，才能讓在線系統(tǒng)效果出眾灌砖、性能穩(wěn)定。
我們應(yīng)該花更多精力去學(xué)習(xí)那些得到商業(yè)公司支持基显、質(zhì)量更高的開源項目，這樣更有助于你在后面做項目落地撩幽。
第二個誤區(qū)是將Embedding檢索奉為記憶增強的唯一方式。Embedding只是內(nèi)容推薦系統(tǒng)中在普通不過的一項技術(shù)宪萄。大模型通過提示詞信息的Embedding去檢索外部記憶片段的做法并不高明，充其量只是字面匹配的一個變種拜英，它有兩個主要缺點：1） 無法找到主題相近的文檔琅催，因為我們沒有按照語義對文檔進行切分居凶，2）當外部文檔過多時藤抡，向量檢索塊會快速膨脹，整個系統(tǒng)會被拖垮杰捂。
第三個誤區(qū)是無視開源大模型的內(nèi)容生成質(zhì)量問題。真正的領(lǐng)域微調(diào)需要基于定制化的模型挨队，使用高性能的訓(xùn)練框架進行大規(guī)模分布式訓(xùn)練谷暮，結(jié)合強化學(xué)習(xí)和混合專家模型。
如何學(xué)習(xí)工業(yè)級大模型應(yīng)用
首先盛垦，我們要熟悉大模型系統(tǒng)的理論知識湿弦，通過特征工程更好的理解訓(xùn)練數(shù)據(jù)腾夯，特征工程的核心是對樣本數(shù)據(jù)的改造，可以將數(shù)據(jù)映射到更細致的維度蝶俱，或者映射到更高維度的空間。
我們在模型訓(xùn)練的過程中需要考慮兩個主要問題：1）如何構(gòu)建離線數(shù)據(jù)工程和模型訓(xùn)練系統(tǒng)榨呆，這樣可以獨立訓(xùn)練模型，并進行在線實時增量更新闯割。2）如何使用多機多卡進行分布式訓(xùn)練竿拆。
構(gòu)建工業(yè)級大模型系統(tǒng)宙拉，最主要的特點就是它會針對自己的業(yè)務(wù)場景丙笋，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)系統(tǒng)框架去定制大模型，而不是使用通用大模型不见。
深入理解工業(yè)級大模型應(yīng)用的問題列表
我們在接下來的學(xué)習(xí)中，會邊學(xué)習(xí)邊嘗試回答以下問題缎谷，這樣可以使學(xué)習(xí)效果得到放大灶似，當然，你也可以把它們當做是面試題去準備：
- 模型的本質(zhì)是什么酪惭？
- 特征工程的本質(zhì)是什么？
- 人工智能三大流派各自的優(yōu)勢是什么春感？
- 預(yù)訓(xùn)練模型的價值是什么虏缸？
- 從”預(yù)訓(xùn)練模型“到”大語言模型“的發(fā)展過程中經(jīng)歷了什么變革嫩实？
- 如何從零開始訓(xùn)練一個大模型？
- 如何對海量樣本進行在線增量模型的訓(xùn)練甲献？
- 加速大模型微調(diào)速度的過程中需要做哪些取舍？
- 使用強化學(xué)習(xí)來微調(diào)大模型和直接微調(diào)有什么區(qū)別慨灭？
- 如何對AI系統(tǒng)進行策略建模球及？
- 如何為不同的場景選擇合適的模型氧骤？
- 如何讓你的智能體在博弈中取得優(yōu)勢桶略？
- 如何防止用戶通過模型越獄入侵系統(tǒng)诲宇？
- 如何高效部署大模型，降低在線推理成本姑蓝？
- 如何通過提示工程大幅提高LLM的輸出質(zhì)量，解決可信AI的問題旭愧？
上面大部分的問題宙暇，我現(xiàn)在也無法給出答案输枯，希望通過后面的學(xué)習(xí)占贫，我們可以理清大模型應(yīng)用的方方面面，對上述問題都能夠給出清晰的回答瞳收。
