大模型LLM --用于企业应用私有化微调及推理_lm之企业私有化部署架构-优快云博客

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大模型LLM（Large Language Model）就是一种非常厉害的人工智能程序，它就像一个超级大脑，可以理解和处理人类的语言。以下从其原理、能力和应用三个方面为解释：

一、原理

学习海量文本：大模型LLM就像一个勤奋的学生，会“读”很多很多的书、文章、网页等各种文本资料。这些文本就是它的学习素材，通过学习这些内容，它能了解到各种知识，比如历史事件、科学知识、文化传统，还能知道不同词语组合在一起是什么意思，句子怎么说才通顺合理。

理解语言规律：在大量阅读的过程中，大模型LLM会去分析和总结语言的规律。比如，它会发现“美丽”和“漂亮”意思很相近，“苹果”是一种“水果”，“跑步”是一种“运动”。它还能明白一句话里词与词之间应该怎么搭配，比如“苹果”可以用“吃”来搭配，而不能说“吃”“桌子”，因为这不符合语言习惯和逻辑。

预测下一个词：大模型LLM在学习了足够多的语言知识和规律后，就有了一个很厉害的本领，就是能根据给出的一些词语或句子，预测接下来最可能出现的词是什么。比如你说“我今天去超市买了一……”，它可能就会猜你接下来要说“袋”或者“些”，然后可能是某种商品的名称，因为根据它学过的内容，人们经常会这样表达。

二、能力方面

理解能力强：它能读懂你说的话或者写的文字是什么意思。不管你是问它一个问题，还是让它帮忙理解一篇文章的主旨，它都能尝试去弄明白。比如你问“地球为什么会自转”，它能理解你的问题，然后从它学过的知识里找到相关内容来回答你。

生成能力厉害：它可以根据你给的一些信息或者要求，生成新的文本内容。比如你让它写一篇关于春天的作文，它就能按照对春天的理解和一些常见的描写春天的语句，写出一篇像模像样的作文来。它还能生成对话、故事、诗歌等等各种文本。-

知识丰富：因为它学习了大量的文本，所以肚子里装了很多知识。不管是科学、历史、文化、艺术，还是生活常识等各个方面，它都能知道一些。你可以把它当成一个知识渊博的朋友，有什么不懂的都可以问它。### 应用方面

聊天机器人：现在很多聊天软件里的聊天机器人就是用大模型LLM做的。你可以和它聊天，问它问题，它会像人一样和你对话，给你提供信息或者陪你解闷。

以下是一份相对全面的全球LLM图谱，综合了技术领域、大模型及应用、工具平台等多个方面：

基础设施

向量数据库：Milvus、Pinecone、Weaviate、Chroma、Qdrant、Vespa、Vald、Faiss、ScaNN、Vearch、AquilaDB、Marqo、LanceDB、Annoy、NucliaDB、DeepLake、MongoDB
数据库向量支持：pgvector、Redis
Vector、Elastic、SingleStoreDB、Solr、OpenSearch、ClickHouse、Rockset、Cassandra、Lucene、Neo4j、Kinetica、Supabase、Timescale
大模型框架、微调：OneFlow、LMFlow、LoRA、Alpaca - LoRA、PEFT、ChatGLM - Efficient -
Tuning、LLaMA - Efficient - Tuning、P - tuning v2、OpenLLM、h2o -
llmstudio、xTuring、finetuner、YiVal
大模型训练平台与工具：Pytorch、BMtrain、colossalAI、Tensorflow、PaddlePaddle、MindSpore、Deepspeed、XGBoost、Transformers、Apache MXNet、Ray

大模型

中国大模型：文心一言、云雀、GLM、紫东太初、百川、日日新、ABAB大模型、书生通用大模型、混元大模
知名大模型：Llama 2、OpenLLaMA、通义大模型、StableLM、MOSS、Dolly、BLOOM、Falcon LLM、ChatGLM、PaLM 2、盘古、GPT - 4、Stable Diffusion、DALL·E 3
知名大模型应用：ChatGPT、Claude、Cursor、Mochi Diffusion、Midjourey、DragGAN、Bard、Bing

AI Agent（LLM Agent 智能体）

Rivet、JARVIS、MetaGPT、AutoGPT、BabyAGI、NexusGPT、Generative Agents、Voyager、GPTeam、GPT Researcher、Amazon Bedrock Agents

AI编程

codeium.vim、Cursor、GitHub Copilot、Comate、StableCode、CodeGeeX、TabbyML、CodeArts Snap、Code Llama、CodeFuse、姜子牙、CodeShell工具和平台- LLMOps：BentoML、LangChain、Dify.ai、Semantic Kernel、Arize - Phoenix、GPTCache、Flowise

大模型聚合平台：Gitee AI、魔搭ModelScope、Hugging Face
开发工具：v0、txtai、Jina - AI、Deco、imgcook、Quest AI、CodiumAI、Codeium Vim、Project IDX、MakerSuite

算力

涉及提供GPU计算和存储能力的厂商，如国外的NVIDIA英伟达（A100、H100等GPU），国内的华为昇腾910、昆仑芯R100等GPU。

三、企业AI应用落地的核心概念

1、企业私有化部署LLM是什么意思？

“私有化部署”就是企业将LLM部署到自己的服务器或者私有云中，而不是依赖公共的云服务。这样可以更好地保护公司的数据安全和隐私，确保敏感信息不外泄。它让企业可以定制和优化LLM，更好地服务于内部需求。

2、 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是什么？

RAG是一种结合检索和生成的技术。简单来说，LLM除了生成内容之外，还能够从企业内部数据库或文档中检索信息来辅助回答问题或生成更准确的内容。

比如，如果企业内部有大量的技术文档、客户反馈、产品信息等，RAG可以帮助LLM从这些文档中找到相关的信息，然后结合生成的部分，为用户提供更准确、更有针对性的回答或建议。

举个例子：一个客户服务机器人，客户提问时，LLM可以通过RAG从公司FAQ文档中获取最新的答案，再结合自己的语言模型生成合适的回复。

3、微调（Fine-Tuning）是什么？

微调是指在预训练的LLM基础上，进一步调整模型，让它更适应企业的特定需求。这个过程类似于“个性化定制”。

比如，企业可能有自己独特的行业术语或文化背景，微调可以帮助模型更好地理解和处理这些特定的内容。通过微调，LLM会学到更多与你公司业务相关的知识，能生成更加符合公司需求的答案。

举个例子：如果是一家医疗公司，微调后的模型能更准确地理解医学术语和行业特定的问题，提供更专业的建议。

4、LLM在企业中的应用

通过私有化部署和结合RAG与微调，LLM可以在企业中实现很多应用场景：

智能客服：LLM可以根据客户提问自动生成回复，还能通过RAG从企业知识库中检索最新信息，确保答案精准。

文档自动化处理：LLM能帮助自动分类、总结、提取重要信息，减少人工工作量。

市场分析和决策支持：通过分析大量数据，LLM可以帮助公司发现趋势、洞察客户需求，提供决策建议。

总结一下，LLM通过RAG和微调可以帮助企业更好地利用内部数据，提高自动化水平，提升工作效率，同时确保数据的安全性和私密性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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