AI进化之路:解读大模型技术的四大技术架构

python_知世 2024-07-27 11:31:02 阅读 50

随着人工智能技术的不断发展,大模型技术架构也在不断演进和完善。在这篇文章中,我们将深入探讨四种主要的大模型技术架构:纯Prompt、Agent + Function Calling、RAG(检索增强生成)和Fine-Tuning。每一种架构都有其独特的特点和应用场景,让我们一一了解它们。

1. 纯Prompt:模拟对话的简单交互

图片

纯Prompt技术架构可以看作是最原始、最直观的AI交互方式。它就像与一个人对话,你说一句,AI回应一句,你再继续说,AI再继续回应。这种交互方式的优点在于简单直接,不需要复杂的设置和调用。

应用场景: 当你问AI一个问题,比如“过年去哪玩”,AI会根据你的问题直接给出一个答案。这种方式适用于简单的对话场景,但在处理复杂任务时可能显得力不从心。

2. Agent + Function Calling:主动提问与功能调用

在这里插入图片描述

在Agent + Function Calling架构中,AI不仅能够被动回答问题,还可以主动提问以获取更多信息,并通过功能调用来完成特定任务。例如,你问AI“过年去哪玩”,AI可能会先反问你有几天假期,通过了解更多背景信息来提供更准确的建议。

应用场景: 这种架构适用于需要多轮交互和功能执行的复杂场景,比如智能家居控制、客户服务等。AI不仅能够理解用户需求,还能主动引导对话和调用具体功能来解决问题。

3. RAG(检索增强生成):结合向量数据库进行检索

在这里插入图片描述

RAG架构结合了Embeddings和向量数据库技术。Embeddings是将文字转换为便于相似度计算的向量编码,这些向量存储在向量数据库中,以便于快速查找。当接收到一个输入时,AI会根据输入向量在数据库中找到最相似的向量,从而提供相关信息。

应用场景: 例如在考试时,看到一道题目,可以通过RAG架构在相关资料中找到对应的内容,并结合题目生成答案。这种方法能够显著提高信息检索的效率和准确性。

4. Fine-Tuning:深入学习与长期记忆

在这里插入图片描述

Fine-Tuning是一种对大模型进行微调的技术,通过针对特定任务或领域进行进一步训练,使模型能够长期记住并活学活用这些知识。与前面提到的方法不同,Fine-Tuning能够使AI在特定领域表现得更加专业和准确。

应用场景: 这种技术适用于需要高准确度和专业知识的领域,如医学诊断、法律咨询等。通过Fine-Tuning,AI可以提供更加专业、可靠的建议和服务。

总结

模型技术架构从纯Prompt的简单对话,到Agent + Function Calling的主动交互,再到RAG的高效检索,最终到Fine-Tuning的深入学习,每一种架构都有其独特的优势和应用场景。理解这些技术架构的特点和适用范围,有助于我们更好地利用人工智能技术来解决实际问题,提升工作和生活的效率。

希望通过这篇文章,你能对大模型技术架构有一个更清晰的认识,并在未来的工作和学习中灵活应用这些技术,让AI成为你的得力助手。

如何学习AI大模型?

现在社会上大模型越来越普及了,已经有很多人都想往这里面扎,但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农,初入大模型时也吃了很多亏,踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们,帮助你们学习AI大模型,能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习,等录播视频免费分享出来,需要的小伙伴可以扫取。

在这里插入图片描述

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向,东学一点西学一点,像只无头苍蝇乱撞,我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI模型

在这里插入图片描述

二、AI模型视频教程

在这里插入图片描述

三、AI模型各大学习书籍

在这里插入图片描述

四、AI模型各大场景实战案例

在这里插入图片描述

五、结束语

学习AI模型是当前科技发展的趋势,它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战,还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型,我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念,并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时,掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力,成为未来技术领域的领导者。

再者,学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值,提供更多的岗位以及副业创收,让自己的生活更上一层楼。

因此,学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。



声明

本文内容仅代表作者观点,或转载于其他网站,本站不以此文作为商业用途
如有涉及侵权,请联系本站进行删除
转载本站原创文章,请注明来源及作者。