【大模型实战系列】第二章 生成式AI生命周期的架构、理论与工程深度解析

目录

前言：超越炒作周期

第一部分：理论与架构的基石

1.1 基础模型时代的“智能”新解：从图灵到Transformer

1.2 经济引擎：作为可预测物理学的缩放定律（Scaling Laws）

1.3 架构基石：Transformer及其主导地位

1.4 架构前沿：MoE与对Transformer霸权的挑战

第二部分：工程与优化生命周期深度解析

第2.1章：预训练 - 工业级数据精炼厂

第2.2章：适配与对齐的“炼狱”——多管齐下的策略

第2.3章：评估与红队测试 - 守在出口的卫士

第三部分：生产级代码实现 - 一个模块化的SFT+DPO流水线

项目结构:

1. requirements.txt

2. config.py

3. data_utils.py

4. run_sft.py

5. run_dpo.py

6. inference.py

最终综合论述与结论

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前言：超越炒作周期

围绕生成式AI的公共讨论，时常在反乌托邦式的恐惧和乌托邦式的狂热之间摇摆。然而，对于工程师、研究员和架构师而言，现实远比这更为务实。一个有用、可靠且安全的生成式AI应用的诞生，并非一次性的灵感迸发，而是一个纪律严明、多阶段演进且极其复杂的工程过程。它是一个引导模型从纯粹的统计混沌——由互联网数据构成的“原始汤”——走向受控、对齐且具备明确意图的智能形态的旅程。

本文档摒弃了浅尝辄辄的简化，选择了详尽无遗的深度。它专为那些不再满足于了解“做什么”，而是渴望探究“为何如此”，洞察其二阶效应，并希望掌握超越教程范畴的前沿实践的从业者而设计。我们将穿越生命周期的三大核心阶段：I. 预训练、II. 适配与对齐、III. 部署与进化，并以前所未有的粒度对其进行剖析。最后，我们将构建一个模块化的、生产级的编码流水线，以实现这些高级概念。

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