【大模型应用开发 动手做AI Agent】期望顶峰和失望低谷

【大模型应用开发 动手做AI Agent】期望顶峰与失望低谷

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，人工智能（AI）在各个领域都取得了显著的成果。特别是大模型（Large Language Model，LLM）的兴起，让AI的应用进入了新的阶段。大模型具有强大的语言理解和生成能力，可以应用于智能客服、文本生成、机器翻译等场景。然而，大模型的应用开发并非一帆风顺，开发者们往往会经历从期望顶峰到失望低谷的心路历程。

1.2 研究现状

目前，大模型的应用开发主要面临以下挑战：

• 模型理解：大模型的内部结构和训练过程复杂，开发者难以对其内部机制进行深入理解。
• 模型微调：由于大模型参数量巨大，微调过程需要大量计算资源和时间。
• 模型部署：将大模型部署到实际应用场景中，需要考虑模型的性能、内存占用、实时性等问题。
• 模型可解释性：大模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在某些领域的应用。