AI大模型运用与实际指南

K6X3hgc7O · 发表于 2025-3-25 10:00:31

各人佳，尔是爱编程的喵喵。单985硕士结业，现担当齐栈工程师一职，热中于将数据思惟使用到事情取糊口中。处置机械进修和相干的先后端开辟事情。曾正在阿里云、科年夜讯飞、CCF等角逐得到屡次Top名次。现为CSDN专客大师、野生智能范围优良创作家。喜好颠末专客创做的方法对于所教的常识截至归纳取归结，不但组成深入且独到的理解，并且能够辅佐老手快速初学。
原文主要介绍了野生智能年夜模子使用指北，从初学到晓得的AI实践学程，期望能对于进修年夜模子的同学们有所辅佐。

文章目次

1. 媒介

正在20世纪终战21世纪初，人类经历了二次疑息反动的海潮。

可是，跟着手艺的不竭演退战人类社会的不竭开展，咱们邪站正在另外一个疑息时期的门坎上。那是一个越发智能化、越发联系紧密的时期，它将从头界说咱们取天下互动的方法，塑制咱们的糊口、事情战社会干系。
2022年11月30日，OpenAI公布了ChatGPT：一个鉴于天生式预锻炼Transformer (Generative Pre-trained Transformer，GPT)手艺的语言模子。
已经公布，ChatGPT 便正在商场上引起了剧烈反应，月活泼用户数正在交下来的二个月疾速突破一亿，突破了互联网止业的用户增加记载，成为史上增加最快的消耗者使用。
可是，ChatGPT的呈现不过一个开端。
随即，GPT-四、Alpaca、Bard、 ChatGLM、LLaMA、 Claude、Gemini等狂言语模子接踵问世，显现出百花齐搁的局面。
那一趋势预见着未来将会有更多的狂言语模子出现，为消耗者供给更丰硕的体会，从而改动咱们取科技互动的方法。
那一变化的镇静的地方正在于，咱们大概邪处正在人类汗青上的第四次产业反动的肇端阶段。
那一次，再也不是机器化、电气鼓鼓化戴去的变化，而是智能化、主动化的反动，将沉塑人类社会的各个方面。
可是，这类变化也戴去了焦炙。
狂言语模子的普遍使用将极地面改动各止各业，出格是泛实质财产的划定规矩、死态战格式。
泛实质财产是一个多元化的范围，包罗但是没有限于编程取硬件开辟、自媒介取实质创做、娱乐实质制作战传布、游玩开辟战经营和教诲实质制作战传布等。
那些范围将面对亘古未有的挑战战机缘，需要不竭调解战立异，以适应智能时期的到去。
2023年11月，OpenAI的开创成员Andrej Karpathy提出了一个令人着迷的概念：未来，狂言语模子极有可以开展到取目前计较机操纵体系的职位相称。
他抽象天比方道，咱们能够将狂言语模子及其周边死态体系看做一种崭新的操纵体系。

狂言语模子便像计较机中之处处置器，它的批处置巨细相称于CPU的中心数，而每一秒处置的 token数目则相称于CPU的主频，以Hz为单元。那些参数决定了模子的计较才气战处置速率。而语言模子的高低文窗心巨细则相称于计较机的内乱存巨细，它决定了模子能够共时思考的疑息质战短时间影象的巨细。
内部数据正在语言模子中饰演着持久影象的脚色，类似于计较机的磁盘。那些内部数据的构造方法便像计较机磁盘中的文献体系一致，它们保存战办理着模子需要的疑息，供其随时调与。别的，语言模子领受战输出的文原、音频、望频相称于计较机的输出输出装备，它们是模子取中界接互的序言。
最初，狂言语模子不但能够宁可他模子截至收集通信，借能够颠末浏览器会见互联网上的疑息，和使用内部东西施行保守的计较机操纵。这类普遍的连接战使用使患上语言模子正在疑息处置战使用圆里具备了亘古未有的才气战活络性。
LLM as OS, Agents as Apps: Envisioning AIOS, Agents and the AIOS-Agent Ecosystem_论文的作家也持有取Andrej Karpathy类似的概念。
正在那篇论文中，作家提出了 AIOS-Agent 死态体系的观点，并将其取当今的操纵体系(OS) -使用法式(App)死态体系截至了比力。上面展示了它们之间的类比干系。

未来，狂言语模子颇有可以以这类崭新形状融进人类的一样平常糊口战事情中。人类将从挪动互联网时期迈进智能时期，使用的载体也将由使用法式逐步改变为鉴于狂言语模子的智能体。

2. 册本举荐

未来，狂言语模子极有可以开展到取目前计较机操纵体系的职位相称，因而，使用狂言语模子能够道是每一个人不成或者缺的妙技。
《狂言语模子使用指北：以ChatGPT为尽头，从初学到晓得的AI实践学程（齐彩）》 一书籍将辅佐各人更佳天理解战使用狂言语模子，即使您对于野生智能手艺或者编程手艺一无所知，也不消担忧。原书籍将用深刻易懂的语言战例子，报告狂言语模子的根本道理、根底使用办法战退阶开辟本领。

2.1 原书籍特性

原书籍是一原对于野生智能小利剑读者十分友好的狂言语模子使用指北，有二年夜特性：

深刻易懂

松跟目前狂言语模子手艺的革新静态

2.2 实质简介

原书籍的读者工具是狂言语模子的使用者战使用开辟者，齐书籍同分为4篇。

第1篇

第2篇

第3篇

第4篇

2.3 原书籍作家

万魁首，北京年夜教计较数教专科原硕；现任华夏喷鼻港瑞银硬件工程师；OPPO前初级数据开掘工程师；蚂蚁团体前初级机械进修、数据工程师；Udacity前机械进修战深度进修资深道师；曾屡次正在各种数据比赛中获奖（Kaggle Kesci Data Castle）；已经揭晓CCF A类论文一篇，EI论文一篇，神经收集尝试博利一个；LeetCode博栏作者，著有“Enlighten AI”博栏。
2.4 原书籍目次

第1篇根底
第1章从野生智能的滥觞到狂言语模子 21．1 野生智能的滥觞 21．1．1 机械能思考吗 21．1．2 达特茅斯集会 31．2 甚么是机械进修 41．2．1归结拉理取归结拉理 41．2．2 野生编程取主动编程 51．2．3 机械进修的历程 51．2．4 机械进修的分类 81．3 甚么是神经收集 91．3．1复原论取出现性 91．3．2 神经收集的开展汗青 101．3．3 神经收集根底 111．3．4 神经收集的三因素 131．4 天然语言处置的开展过程 171．4．1 甚么是天然语言处置 171．4．2 文原的背质化 181．4．3 神经收集中的自监视进修 211．5 狂言语模子 241．5．1 甚么是狂言语模子 241．5．2 语言模子中的token 251．5．3 自返回模子取文原天生 331．5．4分歧天然语言任务 411．5．5 狂言语模子的锻炼历程 441．5．6 狂言语模子的范围性 46
第2篇初学
第2章接互格局 502．1 Completion接互格局 502．2 ChatML接互格局 522．3 Chat Completion接互格局 54
第3章提醒工程 573．1 甚么是提醒工程 573．2 提醒的组成 583．3 提醒的根底本领 623．3．1 正在提醒的开端重复枢纽指令 633．3．2 使用更明了的语法 633．3．3 只管使用示例 653．3．4 大白请求狂言语模子复兴下品质的照应 653．4 Chat Completion接互格局中的提醒 653．5 提醒模板取多轮对于话 69
第4章任务影象取是非期影象 724．1 甚么是事情影象 724．2加重事情影象的承担 744．2．1 Chain-of-Thought 744．2．2 Self-Consistency 764．2．3 Least-to-Most 764．2．4 Tree-of-Tought战Graph -of-Tought 794．2．5 Algorithm-of-Tought 854．2．6 Chain-of-Density 884．3 对于狂言语模子的思考才气 904．4 是非期影象 914．4．1 甚么是影象 914．4．2 短时间影象 924．4．3临时影象 105
第5章内部东西 1225．1 为何需要内部东西 1225．2 甚么是内部东西 1225．3 使用内部东西的根本道理 1245．4 鉴于提醒的东西 1265．4．1 Self-ask 框架 1265．4．2 ReAct 框架 1285．4．3改良 ReAct框架 1345．5 鉴于微调的东西 1375．5．1 Toolformer 1375．5．2 Gorilla 1405．5．3 function calling 141
第6章 ChatGPT交心取扩大功用详解 1496．1 OpenAI狂言语模子简介 1496．2 ChatGPT扩大功用道理 1516．2．1 网页及时浏览 1526．2．2 施行Python代码 1536．2．3 图象天生 1546．2．4 当地文献浏览 1576．3 Chat Completion交心参数详解 1586．3．1 模子照应前去的参数 1586．3．2 背模子倡议恳求的参数 1596．4 Assistants API 1626．4．1 东西 1626．4．2 线程 1636．4．3 运行 1636．4．4 Assistants API部分施行历程 1646．5 GPTs取GPT市肆 1646．5．1 GPTs功用详解 1656．5．2 GPT市肆介绍 1726．5．3 案例：公众邮件帮忙 174
第3篇退阶
第7章无梯度劣化 1847．1 单步劣化 1847．2 加强进修初学 1887．3 多步劣化中的猜测 1917．4 多步劣化中的锻炼 1947．5 多步劣化中的锻炼战猜测 201
第8章自立Agent体系 2108．1 自立Agent体系简介 2108．2 自立Agent体系的根本构成 2118．3 自立Agent体系案例阐发（一） 2138．3．1 BabyAGI 2138．3．2 AutoGPT 2168．3．3 BeeBot 2218．3．4 Open Interpreter 2288．3．5 MemGPT 2328．4 自立Agent体系案例阐发（两） 2438．4．1 CAMEL 2438．4．2 ChatEval 2468．4．3 Generative Agents 250
第9章微调 2629．1 三类微调办法 2629．2 Transformer解码器详解 2649．2．1 Transformer的本初输出 2649．2．2 固态编码战职位编码 2649．2．3 Transformer层 2659．3 下效参数微调 2689．3．1 Adapter下效微调 2689．3．2 Prompt下效微调 2699．3．3 LoRA下效微调 2729．3．4 下效微调归纳 2749．4 微调RAG框架 2759．4．1 RAG框架微调概括 2759．4．2 数据准备战参数微调 2769．4．3 结果评介 276
第10章狂言语模子的宁静手艺 28010．1 提醒注进进犯 28010．1．1 进犯战略 28110．1．2进攻战略 28410．2 逃狱进犯取数据投毒 28510．2．1抵触的目标取没有匹配的泛化 28510．2．2对立样原 28610．2．3 数据投毒 28910．3 幻觉战偏见成就 29210．4 为狂言语模子增加火印 294
第4篇瞻望
第11章狂言语模子的死态取未来 29811．1 多模态狂言语模子 29811．1．1 甚么是多模态 29811．1．2 GPT-4V简介 30011．1．3 Gemini简介 30311．2 狂言语模子的死态体系 30811．3 狂言语模子的第一性道理：标准定律 31111．3．1 甚么是标准定律 31211．3．2 标准定律的性子 31311．3．3 标准定律的未来 32011．4 通背通用野生智能：收缩即智能 32111．4．1 编码取无益收缩 32211．4．2 自返回取无益收缩 33111．4．3 无益收缩的限度 33611．5 图灵机取狂言语模子：可计较性取时间庞大度 34211．5．1 图灵机取神经收集 34211．5．2 智能的可计较性 34611．5．3 逻辑拉理的时间庞大度 349
参照文件 352

复造代码

2.5适宜读者

不管是教术钻研者、工程师，仍是对于狂言语模子感兴致的一般读者，均可以颠末原书籍得到狂言语模子的前沿钻研功效、手艺平息战使用案例，进而更佳天使用狂言语模子处置理论成就。