本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快，这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时，因为水平有限，疏漏在所难免。请大家谅解。

引言

大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代，人工智能的腾飞已不是科技梦想，而是日益切实的现实。其中，大模型作为人工智能的核心力量，正以前所未有的方式重塑着我们的生活、学习和工作。无论是智能语音助手、自动驾驶汽车，还是医疗诊断系统，大模型都是幕后英雄，让这些看似不可思议的事情变为可能。

人工智能的发展历史

◦深度学习在语音识别、自然语言处理等领域取得显著进展。

大模型的本质

大模型是能够从海量数据中学习、利用这些数据进行推理，并使用这些推理来回答用户的问题或是执行特定的任务。大模型（如ChatGPT、LLM等）在人工智能领域中被广泛应用，其核心理念和工作原理可以总结为以下几个方面：

1. LLM的组成 - 两个文件

大模型由以下两个关键部分构成：一个是 参数集，另一个是 执行代码。

训练大模型需要对大量互联网数据进行有损压缩，是一项计算量更大的任务，通常需要一个巨大的GPU集群。

有趣的是，你只需要一台标准的计算机就可以运行像Llama-3这样的LLM并得出推论。在本地服务器上运行，因此，甚至不需要互联网连接。

2. LLM的神经网络究竟在“想”什么 - 预测下一个单词

大模型的核心功能之一是预测文本序列中的下一个单词：

模型根据它所获得的大量训练数据，生成“合理的延续”，即生成符合人类语言习惯的文本。

注：Transformer架构为这个神经网络提供了动力。

3. 神经网络“真正”的工作方式仍然是个谜

尽管我们可以将数十亿个参数输入到网络中，并通过反复微调训练这些参数，从而获得更好的预测效果，但我们并不完全理解这些参数在网络中是如何准确协作的，以及为什么它们能够生成如此准确的回答。科学上，这种现象被称为涌现。

我们知道，这些参数构建并维护了某种形式的知识数据库。然而，这种数据库有时表现得既奇怪又不完美。例如，一个大型语言模型（LLM）可能会正确回答“谁是小明的母亲？”这个问题，但如果你问它“X的儿子是谁？”，它可能会回答“我不知道”。这种现象通常被称为递归诅咒。

4. 训练大模型的步骤

预训练，训练需要对大量互联网数据进行有损压缩，输出参数文件

微调阶段：

微调阶段 - 比较

对于每个问题，人工标注者都会比较辅助模型的多个答案，并标注出最佳答案。这一步骤称为从人类反馈中强化学习（RLHF）。

5. 模型性能提升

1.模型越大，能力越强：

2.工具越多，能力越强：

面临的问题

幻觉

幻觉问题指的是大模型在生成文本时可能会产生与现实世界事实不一致的内容。这种现象可以分为几种类型:

产生幻觉的原因可能包括：

为了缓解幻觉问题，研究者们提出了多种方法，如改进预训练策略、数据清理以消除偏见、知识编辑、检索增强生成（RAG）等。

安全性问题

安全性问题涉及大模型可能遭受的恶意攻击和滥用，以及它们对用户隐私和数据安全的潜在威胁:

为了提高大模型的安全性，业界和研究界正在探索多种安全防护策略，包括：

相关技术

Prompt Engineering (提示词工程)

是什么

提示词(prompt)是人与大模型交互的重要媒介。因此，对提示词的掌握、使用、研究，便具有非常重大的意义。从人机交互出发，将大模型视为一种特殊的、很强大的计算设备，那么，提示词之于我们：“prompt是一种新型的自然用户界面”。

大多数的prompt具有以下的形式：由「指令」(instruction)和「内容」(content)两部分构成。其中，指令部分为我们需要大模型做的事，如“判断下列句子的情感”，而内容则为真正的句子，如“我今天很高兴”。注意，并不是所有的prompt都必须是这样的形式，如比较简短的prompt：“中国的首都在哪里”、“模仿百年孤独的开头写一段话”等这种言简意赅的prompt就只有指令、内容为空。

Prompt的不同分类

Prompt千变万化、不可名状，其主要由以下几种常见形式构成：

Prompt技巧（后续章节详解）

Prompt或许并不是人类与大模型进行交互的唯一和最好的方式，但一定是当下使用最多的方式。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合检索和生成的方法，用于提升大语言模型（LLM）在知识密集型任务中的性能。通过一个两阶段的过程提升LLMs的输出质量：

这种方法使模型拥有了利用实时和外部的知识库（非训练时使用的数据）的能力，提高了其在特定问题处理上的灵活性和准确性。

RAG解决什么问题

大型语言模型（LLM）虽然在多个领域展现出了卓越的性能，但在实际业务场景中仍面临一些挑战：

为了解决这些问题，RAG作为一套有效的解决方案应运而生。

RAG工作原理

分为三个部分：索引、检索、生成。

RAG的优势

RAG 的应用场景

RAG 是一种强大的技术，但它也有一些局限性，比如对检索系统性能的依赖，以及可能生成的答案质量受限于检索到的文档片段的质量。随着技术的进步，RAG 及其变体在处理复杂的认知任务方面展现出了巨大的潜力。

Agent智能体

为什么出现LLM Agent

近年来，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术迅猛发展，特别是大型语言模型（LLM）的出现，如 OpenAI 的 GPT 系列。这些模型展示了在各种任务中的卓越表现，从文本生成到对话系统。然而，尽管 LLM 拥有强大的处理和理解能力，它们的应用仍然需要进一步的优化和具体化。LLM Agent 的出现正是为了解决这些需求，实现更灵活、更智能的自动化任务处理。

LLM Agent是什么

简单来说，LLM Agent是基于大型语言模型（如GPT-4）开发的智能代理。它不仅能理解和生成自然语言，还能执行一系列复杂的任务，如回答问题、生成文本、进行对话等。想象一下，你的计算机能够像人类一样理解你的问题并提供有用的答案。

LLM充当 Agent 大脑的角色，并由几个关键组件组成：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tool Use)

LLM Agent 的优势

LLM Agent 的应用

多模态

多模态定义

什么是多模态呢？简单来说，多模态就像是一个多才多艺的艺术家，能够同时使用多种艺术形式来创作作品。在AI领域，多模态模型能够同时处理和理解多种类型的数据，比如文字、图像、声音和视频。

为什么需要多模态

为什么我们需要能够处理多种数据类型的AI模型呢？原因很简单：我们的世界是多模态的。我们交流和感知世界不仅仅通过语言，还包括视觉、听觉等多种方式。多模态模型能够更全面地理解和模拟人类的交流和感知方式，使得AI能够更自然地与人类互动。

多模态的作用和特点

多模态模型就像是我们的大脑，能够同时处理和理解来自眼睛（视觉信息）、耳朵（听觉信息）和其他感官的数据。作用主要体现在以下几个方面：

与单一模态的模型相比，多模态模型具有以下特点：

多模态模型的应用案例

多模态模型在很多领域有着广泛的应用。以下是几个典型的例子：

多模态大模型是人工智能领域的重要进展，它们通过整合多种类型的数据，显著提升了模型的表现力和鲁棒性。这不仅使得人工智能系统能够更好地理解复杂的现实世界，也为未来的技术发展带来了无限可能。无论是在医疗、交通还是日常生活中，多模态大模型正逐步改变我们的生活方式。

应用实例（简单列举）

斯坦福小镇

文生图 图生图 图生视频

LLM OS

上古卷轴破解

未来

随着AI技术的不断发现和进步，AI与人类的协同关系将不断演进和深化。我们期待着在未来，AI能够成为我们最得力的助手和伙伴，共同迎接更加智能和高效的未来。我们可以预见以下几个趋势：

https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/18261014