大語言模型通識(shí)微課課件：大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)

大語言模型通識(shí)微課

大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)大語言模型的技術(shù)架構(gòu)是一個(gè)高度綜合的系統(tǒng)，旨在平衡技術(shù)性能、效率、成本與實(shí)際應(yīng)用需求，推動(dòng)在各個(gè)領(lǐng)域的深入應(yīng)用。技術(shù)架構(gòu)包括：（1）基礎(chǔ)架構(gòu)層：深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算資源、分布式訓(xùn)練系統(tǒng)。（2）模型架構(gòu)層：Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)。（3）數(shù)據(jù)處理層：數(shù)據(jù)收集與清洗、數(shù)據(jù)增強(qiáng)。（4）優(yōu)化與效率層：激活重計(jì)算、高效注意力機(jī)制、參數(shù)高效微調(diào)。（5）應(yīng)用接口層：API與SDK、平臺(tái)與工具。（6）安全與倫理層：內(nèi)容過濾與監(jiān)測(cè)、隱私保護(hù)。微課3.2大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)大語言模型的應(yīng)用架構(gòu)建立在技術(shù)架構(gòu)基礎(chǔ)之上，關(guān)注如何將強(qiáng)大的語言處理能力轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)品和服務(wù)。具體可以分為以下幾個(gè)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(jù)應(yīng)用場(chǎng)景選擇合適的大模型版本并維護(hù)。?容器化與服務(wù)化：利用容器編排技術(shù)，將模型封裝為可擴(kuò)展、高可用。（2）請(qǐng)求處理與負(fù)載均衡：?API網(wǎng)關(guān)：作為外部請(qǐng)求入口點(diǎn)，負(fù)責(zé)認(rèn)證、路由、限流等操作。?負(fù)載均衡器：確保系統(tǒng)能夠處理高并發(fā)請(qǐng)求，維持低延遲響應(yīng)。3.2.1大模型的應(yīng)用架構(gòu)（3）對(duì)話管理和上下文追蹤：?會(huì)話管理器：維護(hù)用戶對(duì)話，確保多輪交互理解上下文，連貫體驗(yàn)。?狀態(tài)存儲(chǔ)：使用數(shù)據(jù)庫緩存存儲(chǔ)用戶會(huì)話狀態(tài)，加快訪問速度。（4）個(gè)性化與定制化：?用戶畫像：基于用戶行為和偏好創(chuàng)建個(gè)性化配置，更貼合用戶需求。?動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整：允許根據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化輸出質(zhì)量。3.2.1大模型的應(yīng)用架構(gòu)（5）內(nèi)容生成與后處理：?生成引擎：接收前端請(qǐng)求，調(diào)用模型生成文本，實(shí)現(xiàn)翻譯等多種功能。?后處理模塊：對(duì)原始輸出格式化、過濾敏感內(nèi)容、提升模型輸出質(zhì)量。（6）監(jiān)控與反饋循環(huán)：?性能監(jiān)控：跟蹤模型響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤率等指標(biāo)，確保服務(wù)質(zhì)量。?用戶反饋系統(tǒng)：收集反饋，用于持續(xù)優(yōu)化模型和策略調(diào)整。3.2.1大模型的應(yīng)用架構(gòu)（7）

合規(guī)與安全防護(hù)：?內(nèi)容審核：集成敏感詞過濾、情感分析等工具，檢測(cè)并阻止不當(dāng)內(nèi)容。?隱私保護(hù)措施：確保數(shù)據(jù)傳輸加密，遵守GDPR等數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。通過這樣一套應(yīng)用架構(gòu)，大語言模型得以在保障高效、安全、合規(guī)的前提下，服務(wù)于各種復(fù)雜的自然語言處理應(yīng)用場(chǎng)景，包括但不限于智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作、教育輔助、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品推薦等。3.2.1大模型的應(yīng)用架構(gòu)現(xiàn)有的大模型的應(yīng)用技術(shù)從上往下，從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，依次主要有四種，即指令工程、函數(shù)調(diào)用、檢索增強(qiáng)生成、微調(diào)。（1）指令工程：考驗(yàn)一個(gè)人寫提示（指令）的“功力”，通過引導(dǎo)模型生成特定類型的文本。好的提示可以引導(dǎo)模型以期望的方式生成文本。這種方法簡(jiǎn)單直觀，但對(duì)提示要求較高。（2）函數(shù)調(diào)用：通過調(diào)用模型的內(nèi)部函數(shù)，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(nèi)部信息，但需要理解模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。3.2.2大模型的應(yīng)用技術(shù)（3）檢索增強(qiáng)生成（RAG）是一種結(jié)合了檢索和生成的應(yīng)用架構(gòu)。模型首先檢索相關(guān)文本，然后以這些文本為輸入，讓模型生成答案。優(yōu)點(diǎn)是利用了大量外部信息來提高模型生成質(zhì)量。（4）微調(diào)：是一種在特定任務(wù)上進(jìn)一步訓(xùn)練模型的應(yīng)用架構(gòu)。模型首先在大量文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)語言的基本規(guī)律。然后在特定任務(wù)的數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，學(xué)習(xí)任務(wù)的特定規(guī)律。但這種方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。3.2.2大模型的應(yīng)用技術(shù)2024年2月16日，OpenAI發(fā)布Sora視頻生成模型技術(shù)，揭示了Sora大模型背后的強(qiáng)大訓(xùn)練思路和詳細(xì)的技術(shù)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(xiàn)了三維空間的連貫性、模擬數(shù)字世界的能力、長(zhǎng)期連續(xù)性和物體持久性，還能與世界互動(dòng)，如同真實(shí)存在。其訓(xùn)練過程獲得了大模型的靈感，采用擴(kuò)散型變換器模型，通過將視頻轉(zhuǎn)換為時(shí)空區(qū)塊的方式，實(shí)現(xiàn)了在壓縮的潛在空間上的訓(xùn)練和視頻生成。這種獨(dú)特的訓(xùn)練方法使得Sora能夠創(chuàng)造出質(zhì)量顯著提升的視頻內(nèi)容，無需對(duì)素材進(jìn)行裁切，直接為不同設(shè)備以其原生縱橫比創(chuàng)造內(nèi)容。So