企业官网建设流程全解析

iis 网站属性,宁波网站建设制作公司排名,西安房产网站大全,企业网站建设费用计入哪个科目#x1f4d6; 概念索引与要点概览 概念核心定义主要作用与意义LLM#xff08;大语言模型#xff09;基于海量文本训练、能理解与生成自然语言的深度学习模型。现代AI语言能力的核心#xff0c;支撑各类文本生成与理解任务。LLMOps大语言模型运维 #xff0c;涵盖LLM应用开… 概念索引与要点概览概念核心定义主要作用与意义LLM大语言模型基于海量文本训练、能理解与生成自然语言的深度学习模型。现代AI语言能力的核心支撑各类文本生成与理解任务。LLMOps大语言模型运维涵盖LLM应用开发、部署、监控与维护的全流程工程实践。确保LLM应用稳定、高效、可靠运行连接模型研发与实际业务落地。AIGC人工智能生成内容利用AI自动生成文本、图像、音频、视频等内容的技术。推动内容创作自动化赋能创意产业与数字内容生产。AGI通用人工智能具备与人类相当或超越人类的全面认知能力的AI系统。AI研究的长期目标追求人类级别的通用智能。AI智能体Agent能够感知环境、进行决策并执行动作以自主完成特定目标的AI系统。将大模型能力转化为自主思考和行动的实体是AI技术的应用落地方向。Prompt提示词用户输入给模型的指令或问题用于引导模型生成特定输出。决定模型输出质量与方向的关键输入是引导模型思考的指令。Token标记文本处理的基本单位由分词器Tokenizer将文本拆分而成。模型理解与生成的语言单位API计算与计费的基础。BFLOPs单位十亿次浮点运算是衡量模型计算复杂度或计算量的常用单位。量化模型推理或训练的工作量是评估算力需求与成本的核心指标。LoRA低秩适应一种高效微调大模型的技术通过插入低秩矩阵更新部分参数。大幅降低大模型微调成本使个性化适配更可行。矢量/向量数据库专门用于存储和检索高维向量如Embedding向量的数据库。支撑语义搜索、RAG等应用实现基于内容相似性的高效检索。数据蒸馏从大规模数据或模型中提取核心知识用于训练更小、更高效的模型。模型压缩与知识迁移的关键技术平衡性能与效率。Embedding嵌入将文本映射为高维向量的过程捕捉语义信息。文本的数学表示使语义计算成为可能。MoE混合专家模型一种稀疏神经网络架构由多个专家子网络和一个门控网络组成。以接近小模型的成本获得媲美超大模型的能力突破模型规模的瓶颈。MCP模型上下文协议一个标准化的通信协议用于大模型安全、便捷地调用外部工具和数据源。构建AI智能体的连接器与安全员解决工具调用碎片化问题。Copilot辅助编程基于大模型的代码生成与补全工具如GitHub Copilot。提升开发者效率的AI编程助手是AI在垂直领域的典型应用。一、大模型基础概念全景1.1 LLM大语言模型大语言模型是基于Transformer架构、在海量文本数据上预训练的深度学习模型。它通过自监督学习掌握语言规律能够理解、生成和推理自然语言是当前AI技术的核心基础。1.2 LLMOps大语言模型运维LLMOps是MLOps在大型语言模型领域的扩展专注于LLM应用的全生命周期管理。与传统的MLOps相比LLMOps需要处理提示工程、RAG流水线、模型微调、成本优化等独特挑战。核心组成部分开发流水线提示版本控制、评估、RAG流水线构建部署与监控模型部署、API管理、性能与成本监控评估与迭代A/B测试、持续评估、反馈循环安全与合规内容过滤、数据隐私、合规性检查1.3 AIGC人工智能生成内容AIGC指利用AI技术自动生成各类内容包括文本、图像、音频、视频、代码等。大语言模型是AIGC在文本领域的主要实现方式正推动内容创作进入自动化时代。1.4 AGI通用人工智能AGI是具备人类水平认知能力的AI系统能跨领域学习、推理和解决问题。当前的大模型虽在某些任务上表现出色但距真正的AGI仍有距离AI智能体是其重要演进方向。1.5 AI智能体Agent概述AI智能体是具备自主感知、决策和执行能力的AI系统。它不仅是对话工具更是能主动思考、规划和行动的智能实体代表了大模型能力的终极应用形态。1.6 Prompt提示词工程提示词是与大模型交互的核心界面。好的提示词能显著提升模型输出质量涉及指令设计、上下文提供、示例选择等技巧是发挥模型潜力的关键。二、大模型工作原理详解2.1 核心工作流程图2.2 四大关键阶段详解阶段零训练模型的学习过程预训练在海量互联网文本上以完形填空的方式进行自监督学习对齐训练微调使用人类标注数据通过RLHF等技术让模型变得有用、诚实、无害阶段一预处理与理解分词将输入文本拆分成词元Token向量化将词元转换为高维向量Embedding编码与上下文理解通过Transformer的自注意力机制理解语义关系阶段二核心推理逐词生成循环自回归生成基于已生成文本预测下一个词概率采样根据温度参数从概率分布中选择下一个词循环终止遇到结束标记或达到最大长度时停止阶段三后处理与交付词元合并将词元序列转换回自然文字格式整理与安全过滤确保输出格式美观、内容安全2.3 Transformer架构与注意力机制Transformer是现代LLM的基石其核心是自注意力机制允许模型在处理一个词时关注输入中所有相关的词从而真正理解上下文和长距离依赖关系。三、核心概念深度解析3.1 Token与词表Token大模型的语言单位Token是文本处理的基本单位其分词原理采用**子词(Subword)**算法BPE (Byte Pair Encoding)通过合并高频相邻符号构建词汇表GPT系列采用WordPiece基于概率合并的策略BERT采用Unigram Language Model从大词汇表逐步裁剪得到目标词表词表大模型的内部词典词表包含模型能认识的所有基本文本单位词元每个词元有唯一ID。它是连接自然语言与数学计算的桥梁。3.2 BFLOPs计算工作量单位B是衡量模型算力需求的关键单位指十亿次浮点运算。核心公式处理1个Token ≈6 * NFLOPsN为参数量以十亿为单位示例70亿参数模型处理1个Token ≈ 42B FLOPs420亿次运算3.3 Embedding文本的数学表示Embedding是将文本映射为高维向量的过程每个向量在语义空间中有特定坐标封装了词的语义和语法信息。这是模型处理文本的数学基础。3.4 LoRA高效微调技术LoRA通过插入低秩矩阵更新部分参数而非全量微调能减少90%以上可训练参数大幅降低显存需求保持模型性能基本不变支持多个任务适配器快速切换四、高级架构与协议4.1 MoE混合专家模型MoE通过稀疏激活突破模型规模瓶颈核心机制大量独立的前馈神经网络专家门控网络动态选择Top-K专家计算其余专家保持休眠核心优势总参数量可达万亿级别但激活参数量仅相当于小模型实现大容量、低成本。代表模型Switch Transformer、GLaM、Mixtral-8x7B4.2 MCP模型上下文协议MCP是大模型连接外部世界的标准化接口解决的问题工具调用接口混乱、安全权限管理困难工作方式定义工具描述、调用和结果返回的标准格式MCP服务器提供工具并执行操作。配置示例{mcpServers:{file_system:{command:npx,args:[-y,modelcontextprotocol/server-filesystem,/允许访问的目录路径]}}}4.3 LLMOps大语言模型运维LLMOps是确保LLM应用从开发到生产全链路稳定运行的关键实践体系。LLMOps工作流关键组件与挑战提示版本控制跟踪和管理提示词变更确保可复现性评估框架自动化评估生成质量、相关性、安全性成本优化监控Token使用量优化提示和缓存策略性能监控跟踪延迟、吞吐量、错误率等SLA指标安全合规内容过滤、数据泄露防护、合规性检查典型LLMOps工具栈实验跟踪Weights Biases、MLflow评估平台LangSmith、Ragas、DeepEval部署平台Modal、Replicate、Banana监控工具Datadog、Grafana、OpenTelemetry编排框架LangChain、LlamaIndex五、AI智能体从概念到实现5.1 核心特征自主性在较少干预下独立运行感知能力通过多种方式获取和理解信息推理与规划逻辑思考与任务分解能力行动与执行调用工具改变环境记忆与学习从经验中学习调整行为5.2 能力层级工具使用调用外部工具获取信息或执行操作多模态理解处理文本、图像、音频、视频等信息规划与分解制定分步计划解决复杂任务自我反思与修正评估结果并调整策略5.3 常见类型与应用个人助理型AutoGPT、DevinAI程序员行业专家型金融分析、法律审查、医疗诊断娱乐与创作型游戏NPC、剧本生成机器人控制型人形机器人、无人车大脑商业流程自动化数据录入、客户服务、供应链协调5.4 简单比喻传统对话模型像知识渊博的参谋核心是生成文本AI智能体像拥有参谋大脑还配备感官和工具的全能代理核心是完成任务AI智能体 强大大脑 感知能力 规划能力 行动工具六、工具与实践附录6.1 LangChain与langchain-ollamaLangChain核心模块模块核心功能关键组件模型Models与LLM和嵌入模型交互的统一接口LLM、聊天模型、嵌入模型提示Prompts管理和优化对模型的指令输入提示模板、输出解析器链Chains组合多个步骤成可复用工作流LCEL、顺序链、检索链代理Agents让LLM自主决定调用工具工具调用、ReAct模式记忆Memory持久化多次交互的状态信息对话缓冲记忆、摘要记忆检索Retrieval连接LLM与外部数据源RAG文档加载器、向量存储LCEL示例# 使用LCEL构建链提示词 - 模型 - 输出解析chain prompt | model | output_parserresult chain.invoke({city:Paris})langchain-ollama基本用法from langchain_ollama import ChatOllamallm ChatOllama( modelllama3, base_urlhttp://localhost:11434, temperature0.7,)# 同步调用response llm.invoke(用一句话介绍LangChain。)print(response.content)# 流式调用asyncfor chunk in llm.astream(讲一个关于AI的短故事。):print(chunk.content, end, flushTrue)6.2 LangChain包结构解析特性维度langchain_core(基石)langchain_openai(专用集成)langchain_community(集成仓库)核心定位基础抽象与运行时官方维护的OpenAI模型集成社区维护的各类第三方集成主要内容Runnable接口、LCEL、基类/接口ChatOpenAI,OpenAI等专用类大量模型、向量库、检索器等依赖关系必须是生态基石依赖langchain_core依赖langchain_core安装命令pip install langchain-corepip install langchain-openaipip install langchain-community6.3 构建本地RAG系统示例from langchain_ollama import OllamaEmbeddings, ChatOllamafrom langchain_community.document_loaders import WebBaseLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain_community.vectorstores import Chromafrom langchain.chains import create_retrieval_chainfrom langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chainfrom langchain import hub# 1. 加载并分割文档loader WebBaseLoader(https://example.com/your-doc)docs loader.load()text_splitter RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size500, chunk_overlap50)all_splits text_splitter.split_documents(docs)# 2. 构建向量数据库embeddings OllamaEmbeddings(modelnomic-embed-text)vectorstore Chroma.from_documents(documentsall_splits, embeddingembeddings)# 3. 创建RAG链retriever vectorstore.as_retriever()prompt hub.pull(rlm/rag-prompt)llm ChatOllama(modelllama3)question_answer_chain create_stuff_documents_chain(llm, prompt)rag_chain create_retrieval_chain(retriever, question_answer_chain)# 4. 提问result rag_chain.invoke({input:文档中主要讲了什么})print(result[answer]) 总结与概念关联概念层级核心问题对应概念相互作用数据层如何将人类语言转化为机器可处理的数字Token为所有上层计算提供基础的输入单元。计算层模型处理一个Token需要多少工作量B (FLOPs)量化了模型推理或训练的计算复杂度。表示层如何让机器理解文本的语义Embedding将文本映射为数学向量支撑语义计算。架构层如何以可承受的成本构建并运行万亿参数模型MoE通过稀疏激活架构在维持较低**计算量(B)**的同时承载巨大的参数量。接口层如何让大模型安全、便捷地使用外部工具MCP提供标准化协议使大模型能基于其理解和生成的Token驱动外部世界。运维层如何确保LLM应用在生产环境中稳定运行LLMOps提供全生命周期管理连接模型研发与实际业务落地。系统层如何将大模型能力转化为自主完成任务的主体AI智能体整合数据、计算、架构与接口构建可感知、决策与执行的智能系统。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】