你是上AI大模型的船,还是读苏东坡的诗?

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AI领域的从业者在接触大模型时,应该学习哪些技术?想打造AI产品的同学或者想做大模型相关应用的同学,又该如何学习相关技术?这篇文章里,作者做了梳理和总结,一起来看一下。

不少历经移动互联网创业者都有过辉煌的融资历史,但他们现在的生活呢?我听了几个故事版本,那共同的特性是,他们白天是焦虑不安甚至恐惧的,夜深时他们才稍微安稳下来,因为酒精和诗意,仿佛还能沉醉在曾经大厂、名校、下楼喝杯咖啡就融到资的幻觉里。对于人生巅峰时期脚本、高速生长互联网的留恋,多一秒钟都是浪费,苏东坡是一次不得志,后面次次不得志。时光有限,抓住机会赶紧上。

这次AIGC大模型技术和产品转的快因为有如下AI-Infrustructure基础。工程师已经如火如荼的赶在AIGC大模型的道上了,产品经理也得加油。

主动改变是红利,被动改变是后退!

没有基础的同学抓紧看,AI-Infrastructure很重要.

本文主要讲解AI领域从业者,在接触AIGC大模型的时候,应该学习哪些大模型有关的技术,做大模型相关的应用应该学哪些技术,如何学懂这些技术,会遇到哪些问题,如何解决问题?

一、客户需要AI大模型博得未来

我们一个连续创业者客户是这样回应一个时代结束了:

“拿不到AI大模型的票,接下来的人生只能读苏东坡的诗”!

客户说:”要开发得先咨询和学习下面这么多AIGC大模型技术,先请你们来企业实战咨询也一并给你们来开发吧,我们边学边问。”,那么客户究竟学了哪些AIGC大模型技术呢?下面一一道来。

二、AIGC和大模型拥有广阔的应用场景

人工智能生成内容技术(AIGC)大模型有不同应用场景。可以看到以下应用:

1)山姆奥特曼封神OpenAI Dev Day演讲后开启Iphone时刻的GPTs

https://www.gptshunter.com/

2)新闻和文章:AIGC可以用于生成新闻文章、评论文章、博客文章等

www.cnbluesource.com

3)广告和营销:AIGC可以用于生成广告文案、营销创意、社交媒体帖子等

www.chinaciaf.org

4)娱乐和游戏:AIGC可以用于生成电影、电视剧、动画、游戏等

m.tech.china.com

5)教育和培训:AIGC可以用于生成课件、练习题、模拟测试等

www.chinaedu.net

6)科学和研究:AIGC可以用于生成实验报告、论文、数据分析等

6352484650069.huodongxing.com

7)个人和商业使用:AIGC可以用于生成个人作品、商业文档等

https://item.m.jd.com/product/10067217658262.html?gx=RnAoFNnisLpgEx-KdwPoEfgeSQ&gxd=RnAokWcKbGeIyZFG_oN0WuHzhV8fcEw&ad_od=share&utm_source=androidapp&utm_medium=appshare&utm_campaign=t_335139774&utm_term=CopyURL

AIGC大模型技术具有广阔的应用前景,可以为我们的生活和工作带来许多便利。

三、做AIGC大模型产品需要懂哪些技术?

1. PC互联网主要是懂PC基础技术架构

如图所示:PC互联网的基础技术架构可以总结为以下几点:

1)客户端技术

包括浏览器、搜索引擎等前端技术,以及操作系统、硬件等用户设备方面技术。主要技术有HTML/CSS/JavaScript、浏览器内核、搜索算法等。

2)服务器端技术

包括web服务器、应用服务器、数据库等后台技术。主要技术有Linux、Apache、Nginx、Tomcat、MySQL、Java等服务端编程语言和框架。

3)网络技术

包括网络协议、网络设备等互联网基础设施方面技术。主要技术有TCP/IP、DNS、CDN、骨干网等。

4)数据技术

包括数据采集、处理、分析、挖掘、可视化等方面技术。主要技术有大数据处理框架、数据仓库、机器学习算法等。

5)语音和图像技术

支持语音交互、图像处理等多媒体应用的技术。主要技术有语音识别、自然语言处理、图形图像算法等。

6)安全技术

包括网络安全、数据安全方面的技术。主要技术有加密算法、身份认证、安全审计等。

以上构成了PC互联网的核心基础技术架构。

2. 移动互联网主要是懂Mobile基础技术架构

如上图所示:移动互联网的基础技术架构可以概括为以下几点:

1)移动设备硬件

包括智能手机、平板等移动智能硬件的处理器、存储、传感器、无线模块等核心部件技术。

2)移动操作系统

智能手机和平板上的操作系统,如Android和iOS。包含针对移动设备优化的内核、驱动、框架和应用层。

3)移动应用开发

基于移动操作系统的应用开发技术,如Android应用开发、iOS应用开发等。主要使用Java、Swift、React Native等语言和框架。

4)移动网络技术

包括移动通信网络技术,如蜂窝移动通信的演进(2G/3G/4G/5G)等。充分利用无线网络优势实现”任何时间任何地点”连接。

5)移动数据技术

移动大数据分析、机器学习在移动场景的应用技术。可以实现个性化推荐、智能助手等。

6)移动支付

移动支付技术,如NFC技术,可以使智能设备快速安全地进行支付。

7)移动安全

针对移动场景的安全技术,如移动设备加密、安全数据存储、网络安全、应用安全机制等。

总体来说,移动互联网集成了包括无线通信、移动硬件、操作系统、开发框架、数据技术和安全技术等全套移动化的技术体系。

3. 而AIGC大模型需要懂的是AIGC大模型基础技术架构

技术架构:从右到左,右侧是大语言模型(开源、闭源),中间层是早期系列应用,包含研究用、包含编程用等;最左侧是具体产品应用

4. AIGC大模型技术架构与对应产品架构(AI财税为例)

UI 层:用户界面层,提供给用户与语言模型交互的界面,可以是网页、移动应用、命令行界面等。

会话处理层:处理用户与语言模型之间的交互会话,包括对用户输入的解析、对话管理、上下文维护等功能。

数据审计层:负责对用户数据进行审计和保护,防止数据泄露、滥用或被攻击。这个层次也可以包括对模型的安全性和可信度进行评估。

操作编排层:这个层级可以管理和协调多个语言模型、工具、智能体的运行,比如多个模型之间的调用、结果的融合等。它可以作为一个简单的流程引擎,将多个模型组合成复杂的工作流程。

LLM 增强层:这个层级可以对语言模型进行额外的优化和增强,比如加速推理速度、提供相关上下文、提高模型的准确性、支持特定的任务等。这个层级也可以包括对模型解释性和可解释性的增强。

LLM 层:最底层是语言模型本身,它是整个架构的核心。它可以是一个基于深度学习的模型,比如 LSTM、Transformer 等,也可以是一个基于传统 NLP 技术的模型。在这个层级,模型会接收输入并输出相应的文本结果。

大型语言模型(Large Language Model)的技术架构通常是由多个组件组成的复杂系统,用于训练和部署这些模型。以下是大型语言模型(例如GPT-3或GPT-4)的基础技术架构的一般概述:

模型架构:大型语言模型的核心是其模型架构,通常采用深度神经网络,如变换器(Transformer)架构。这个架构包括多个层和注意力机制,用于处理自然语言文本。

数据集:模型的训练依赖于大规模的文本数据集,这些数据集用于学习语言的模式和结构。数据集通常包括互联网上的文本、书籍、文章等多种来源。

计算资源:大型语言模型的训练需要大量的计算资源,通常使用图形处理单元(GPU)或更强大的张量处理单元(TPU)。这些资源用于执行模型的前向和反向传播过程。

分布式训练:由于大型语言模型的参数数量巨大,通常会使用分布式训练技术,将训练过程分布到多个计算节点上,以加速训练。

模型优化:在训练后,模型需要进行优化,以提高推理性能和减小模型的尺寸。这可能涉及到剪枝、蒸馏等技术。

部署:训练完成后,大型语言模型可以部署到云端服务器或边缘设备上,以供用户进行自然语言处理任务的推理。

API和接口:通常,大型语言模型会提供API和接口,使开发人员能够与模型进行交互,输入文本并获取生成的文本结果。

数据隐私和安全:数据隐私和模型安全是部署大型语言模型时的重要考虑因素,需要采取相应的措施来确保用户数据的保护和模型的安全性。

模型评估和监控:部署后,需要对模型进行评估和监控,以确保其性能和输出的质量。

请注意,具体的大型语言模型技术架构可能因模型类型、用途和部署环境而有所不同。例如,GPT-3和GPT-4等不同的模型可能有不同的技术细节和架构。

四、如何学习这些技术?

学习LLM(大语言模型)的训练和应用技术以及AI基础设施技术对于从事AI领域的从业者非常重要。以下是一些建议,帮助你学习这些技术:

1. 学习机器学习和深度学习基础知识

开始之前,确保你已经建立了扎实的机器学习和深度学习基础。这包括对神经网络、损失函数、优化算法、反向传播等概念的理解。

2. 学习自然语言处理(NLP)基础知识

了解自然语言处理的基本概念,例如分词、词嵌入、文本分类、文本生成等。这些知识对于LLM模型的训练和应用至关重要。

1)学习大规模模型的训练

了解大规模模型(如GPT、BERT等)的训练流程,包括数据准备、模型架构、超参数调整和训练策略。可以通过官方文档、教程和研究论文来深入了解。

2)掌握深度学习框架

学习使用流行的深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等,这将帮助你实际操作大型模型的训练和应用。

3)学习AI基础设施技术

了解云计算平台,如AWS、Azure、Google Cloud等,以及它们在AI领域的服务。掌握虚拟机、容器、Kubernetes等技术,以支持模型的部署和扩展。

4)学习数据处理和管理

数据是AI的基础,学习数据收集、清洗、存储和管理技术非常重要。了解数据库、数据湖和数据仓库等概念。

5)学习模型部署和监控

了解模型的部署技术,包括将模型部署到云端或边缘设备。学习如何监控模型性能,诊断问题并进行模型更新。

6)参加在线课程和培训

参加在线课程、培训班或找领路人等,以获取系统化的知识。

7)阅读相关书籍和文档

阅读与大模型训练和AI基础设施技术相关的书籍、教材和官方文档,以深入了解细节。

8)实践项目

最重要的是实际动手。通过自己的项目来应用所学知识,这将帮助你更深入地理解和掌握这些技术。

9)参与社区和网络

参与AI社区,参与讨论、问答和开源项目。这将帮助你与其他从业者互动,并获取有用的建议和见解。

10)持续学习

AI领域不断发展,因此要不断学习和跟进最新的研究和技术进展。

五、学习这些技术可能遇到的难题是?

以下是一些可能的难题以及应对建议:

  • 数学和统计知识:深度学习和大规模模型训练涉及复杂的数学和统计概念,如线性代数、微积分、概率论等。如果你之前没有相关背景,建议先学习基础数学和统计知识,然后深入学习与深度学习相关的数学概念。
  • 编程技能:深度学习和AI基础设施技术通常需要编程技能,尤其是Python。如果你不熟悉编程,建议先学习Python编程语言,然后深入学习深度学习框架的使用。
  • 复杂的模型架构和算法:理解大型语言模型的架构和训练算法可能需要时间和精力。建议从简单的模型和算法开始,逐渐深入研究更复杂的内容。阅读研究论文和教程可以帮助你理解这些概念。
  • 数据处理和清洗:数据质量对于训练和应用模型至关重要。学习如何准备和清洗数据以满足模型的需求是一个挑战,但它是必要的。学习数据工程技术和数据处理工具可以帮助你解决这个问题。
  • 云计算和基础设施:学习云计算和AI基础设施技术可能会涉及到复杂的概念和工具,如容器编排、自动化部署、网络配置等。建议逐步学习,可以先从基本的云计算概念开始,然后逐渐深入研究高级主题。
  • 持续学习和实践:学习这些技术需要时间和不断的实践。持续学习和解决问题是非常重要的,因为AI领域不断发展,技术不断演进。

六、如何克服困难学习提升?

寻求帮助和资源:不要害怕寻求帮助。参加在线课程、参与社区、参考教程和文档,与其他从业者互动,都是获取帮助和资源的途径。

最重要的是,要有耐心和坚持不懈的决心。学习这些技术需要时间和努力,但它们为你在AI领域取得成功提供了重要的技能和机会。逐步学习,一步一步地深入研究,你会逐渐克服这些难题。

专栏作家

LineLian连诗,公众号:LineLian。人人都是产品经理专栏作家,《产品进化论:AI+时代产品经理的思维方法》一书作者,前阿里产品专家,希望与创业者多多交流。

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