大語言模型通識微課

大模型應用技術架構大語言模型的技術架構是一個高度綜合的系統，旨在平衡技術性能、效率、成本與實際應用需求，推動在各個領域的深入應用。技術架構包括：（1）基礎架構層：深度學習框架、計算資源、分布式訓練系統。（2）模型架構層：Transformer架構、預訓練與微調。（3）數據處理層：數據收集與清洗、數據增強。（4）優化與效率層：激活重計算、高效注意力機制、參數高效微調。（5）應用接口層：API與SDK、平臺與工具。（6）安全與倫理層：內容過濾與監測、隱私保護。微課3.2大模型應用技術架構大語言模型的應用架構建立在技術架構基礎之上，關注如何將強大的語言處理能力轉化為實際的產品和服務。具體可以分為以下幾個核心組件和流程：（1）模型接入與部署：?模型選擇與版本管理：根據應用場景選擇合適的大模型版本并維護。?容器化與服務化：利用容器編排技術，將模型封裝為可擴展、高可用。（2）請求處理與負載均衡：?API網關：作為外部請求入口點，負責認證、路由、限流等操作。?負載均衡器：確保系統能夠處理高并發請求，維持低延遲響應。3.2.1大模型的應用架構（3）對話管理和上下文追蹤：?會話管理器：維護用戶對話，確保多輪交互理解上下文，連貫體驗。?狀態存儲：使用數據庫緩存存儲用戶會話狀態，加快訪問速度。（4）個性化與定制化：?用戶畫像：基于用戶行為和偏好創建個性化配置，更貼合用戶需求。?動態參數調整：允許根據動態調整模型參數，優化輸出質量。3.2.1大模型的應用架構（5）內容生成與后處理：?生成引擎：接收前端請求，調用模型生成文本，實現翻譯等多種功能。?后處理模塊：對原始輸出格式化、過濾敏感內容、提升模型輸出質量。（6）監控與反饋循環：?性能監控：跟蹤模型響應時間、錯誤率等指標，確保服務質量。?用戶反饋系統：收集反饋，用于持續優化模型和策略調整。3.2.1大模型的應用架構（7）

合規與安全防護：?內容審核：集成敏感詞過濾、情感分析等工具，檢測并阻止不當內容。?隱私保護措施：確保數據傳輸加密，遵守GDPR等數據保護法規。通過這樣一套應用架構，大語言模型得以在保障高效、安全、合規的前提下，服務于各種復雜的自然語言處理應用場景，包括但不限于智能客服、內容創作、教育輔助、數據分析、產品推薦等。3.2.1大模型的應用架構現有的大模型的應用技術從上往下，從簡單到復雜，依次主要有四種，即指令工程、函數調用、檢索增強生成、微調。（1）指令工程：考驗一個人寫提示（指令）的“功力”，通過引導模型生成特定類型的文本。好的提示可以引導模型以期望的方式生成文本。這種方法簡單直觀，但對提示要求較高。（2）函數調用：通過調用模型的內部函數，直接獲取模型的某些特性。這種方法可以直接獲取模型的內部信息，但需要理解模型的內部結構。3.2.2大模型的應用技術（3）檢索增強生成（RAG）是一種結合了檢索和生成的應用架構。模型首先檢索相關文本，然后以這些文本為輸入，讓模型生成答案。優點是利用了大量外部信息來提高模型生成質量。（4）微調：是一種在特定任務上進一步訓練模型的應用架構。模型首先在大量文本上進行預訓練，學習語言的基本規律。然后在特定任務的數據上進行微調，學習任務的特定規律。但這種方法需要大量的標注數據。3.2.2大模型的應用技術2024年2月16日，OpenAI發布Sora視頻生成模型技術，揭示了Sora大模型背后的強大訓練思路和詳細的技術特性。圖3-4文生視頻模型Sora的作品3.2.3OpenAI的Sora大模型Sora模型不僅展現了三維空間的連貫性、模擬數字世界的能力、長期連續性和物體持久性，還能與世界互動，如同真實存在。其訓練過程獲得了大模型的靈感，采用擴散型變換器模型，通過將視頻轉換為時空區塊的方式，實現了在壓縮的潛在空間上的訓練和視頻生成。這種獨特的訓練方法使得Sora能夠創造出質量顯著提升的視頻內容，無需對素材進行裁切，直接為不同設備以其原生縱橫比創造內容。So