LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以 GPT 系列为代表，LLM 以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。
1）大模型图谱
2）LLM 技术背景
Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。
GPT (Generative Pre-trained Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种信息，支持更广泛的应用领域。
3）LLM 基础设施
3.1）LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持
向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类：
1、原生向量数据库
原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计， 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行组织和索引。 包括等均属于原生向量数据库。
2、添加向量支持的传统数据库
除了选择专业的向量数据库，对传统数据库添加 “向量支持”也是主流方案。比如等传统数据库均已支持向量检索。
3.2）LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning)
大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。
微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使其更好地适应特定的任务或应用场景。这一步骤使得通 用的大型模型能够在特定任务上表现出更高的精度和更好的效果。
大模型框架提供了 LLM 的基本能力和普适性，而微调则是实现特定应用和优化性能的关键环节。两者相结合， 使得 LLM 在广泛的应用场景中都能发挥出色的性能。
大模型框架有哪些特点：
抽象和简化：大模型开发框架通过提供高 层次的 API 简化了复杂模型的构建过程。这些 API 抽象掉了许多底层细节，使开发者能 够专注于模型的设计和训练策略。
性能优化：这些框架经过优化，以充分利用 GPU、TPU 等高性能计算硬件，以加速模型的训练和推理过程。
易于扩展：为了处理大型数据集和大规模参数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。
支持大数据集：它们提供工具来有效地加载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大型模型尤为重要。
想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤：
1.选择预训练模型：选取一个已经在大量数据上进 行过预训练的模型作为起点；
2.准备任务特定数据：收集与目标任务直接相关的 数据集，这些数据将用于微调模型；
3.微调训练：在任务特定数据上训练预训练的模型， 调整模型参数以适应特定任务；
4.评估：在验证集上评估模型性能，确保模型对新 数据有良好的泛化能力；
5.部署：将性能经验证的模型部署到实际应用中去。
3.3）LLM 基础设施：大模型训练平台与工具
大模型训练平台和工具提供了强大且灵活的基础设施，使得开发和训练复杂的语言模型变得可行且高 效。
这些工具提供了先进的算法、预训练模型和优化技术，极大地简化了模型开发过程，加速了实验周期， 并使得模型能够更好地适应各种不同的应用场景。此外，它们还促进了学术界和工业界之间的合作与 知识共享，推动了自然语言处理技术的快速发展和广泛应用。
相比前边的大模型框架和微调，一言以蔽之：平台化、灵活化
大模型训练平台与工具根据其性质不同，可分为以下几类：
1、云服务和商业平台
这些平台提供了从模型开发到部署的综合解决方案，包括计算资源、 数据存储、模型训练和部署服务。它们通常提供易于使用的界面，支 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到 端机器学习服务的云平台。
2、专业硬件和加速工具
这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计，通常利 用 GPU 或 TPU 等硬件。这类工具可以显著提高训练和推理的速度， 使得处理大规模数据集和复杂模型变得可行。NVIDIA CUDA 和 Google Cloud TPU 均是此类工具。
3、开源框架和库
这类工具通常由开源社区支持和维护，提供了灵活、可扩展的工具和 库来构建和训练大型机器学习模型，如 TensorFlow 和 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 等。
3.4）LLM 基础设施：编程语言
LLM 的训练和应用通常使用多种编程语言，取决于任务的需求和团队的偏好。
Python是LLM开发中最常用的编程语言。它的广泛使用得 益于其简洁的语法、强大的库支持（如 ）和深度学习框架（如 ）。
此外， AI开发领域也有新崛起的新秀语言Mojo ，C++ 有时 用于优化计算密集型任务，而 Java 在企业环境中处理模型部署和系 统集成方面常见。JavaScript 适用于 Web 环境的 LLM 应用。
4）大模型应用现状
2022 年底大模型应用 ChatGPT 发布后，点燃了世界范 围内对于大模型技术及其应用的关注和热情。2023 年， 国内外各大厂商均投身于大模型的浪潮当中，涌现了诸多 知名的大模型及应用，它们结合了文本、图片、视频、音频多种介质，在文本生成、图片生成、AI 编程等方向均 有出色的表现。
在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模 型在各个领域都取得了突破性的进展。 处理文本数据的 GPT-4，能同时处理和理解多种类型数据的多模态模型 DALL-E 3，以及开源大模型的代表 Lllama 2 都在短时间内获得了大量关注和用户，构成了大模型领域的「第一梯队」。
5）LLM Agent（AI Agent）
LLM Agent 是一种基于 LLM 的智能代理，它能够自主学习和执行任务， 具有一定的“认知能力和决策能力”。LLM Agent 的出现，标志着 LLM 从传统的模型训练和应用模式，转向以 Agent 为中心的智能化模 式。
LLM Agent 打破了传统 LLM 的被动性，使 LLM 能够主动学习和执行 任务，从而提高了 LLM 的应用范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提 供了新的方向，使 LLM 能够更加接近于人类智能。
AutoGPT 就是一个典型的 LLM Agent。在给定 AutoGPT 一个自然语言目标后，它会尝试将其分解为多个子任务，并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现该目标。它使用的是 OpenAI 的 GPT-4 或 GPT-3.5 API，是首个使用 GPT-4 执行自主任务的应用程序实例。
AutoGPT 最大的特点在于能根据任务指令自主分析和执行，当收到一个需求或任务时，它会开始分析这个问题，并且给出执行目标和具 体任务，然后开始执行。
6）LLM 的工具和平台
LLMOps ：LLMOps 平台专注于提供大模型的部署、运维和优化服务，旨在帮助企业和开发者更高效地管理和使用这些先进的 AI 模型， 快速完成从模型到应用的跨越，如Dify 、LangChain 等。
大模型聚合平台：主要用于整合和管理多个大型机器学习模型，在聚合平台之上，衍生出 MaaS（Model-as-a- Service，大模型即服务）的服务模式——通过提供统一的接口和框架，以更高效地部署、运行和优化这些模型，Hugging Face、Replicate 以及Gitee AI均为Maas平台 。
开发工具：其它开发相关的 LLM 工具，如云原生构建多模态AI应用的工具 Jina，嵌入式数据库 txtai 等。
