AI大模型开发架构设计(10)——AI大模型架构体系与典型应用场景
文章目录
- AI大模型架构体系与典型应用场景
- 1 AI大模型架构体系你了解多少?
- GPT 助手训练流程
- GPT 助手训练数据预处理
- 2个训练案例分析
- 2 AI 大模型的典型应用场景以及应用架构剖析
- AI 大模型的典型应用场景
- AI 大模型应用架构
AI大模型架构体系与典型应用场景
1 AI大模型架构体系你了解多少?
GPT 助手训练流程

- 横向来看,分为四步:预训练(无监督、99%算力+时间)、有监督微调、奖励模型、强化学习
- 纵向来看,每一部分需要:数据集(Dataset)、算法(Algorithm)、模型(Model)、花销
GPT 助手训练数据预处理

2个训练案例分析

2 AI 大模型的典型应用场景以及应用架构剖析
AI 大模型的典型应用场景
- 智能客服:https://sitegpt.ai/
- 智能知识库:https://python.langchain.com/
- 智能助手:https://gpt.naixuejiaoyu.com/
- 智能数据分析:
- https://chat.openai.com/?model=gpt-4-code-interpreter
- https://miracleplus.feishu.cn/wiki/JC66wPDLIiQCvok0v4Eca7QpnQg
AI 大模型应用架构
- 基于 AI 大模型应用技术架构(1)——AI First

- 基于 AI 大模型应用技术架构(2)——AI Agent

- 基于 AI 大模型应用技术架构(3)——Fine-tuning

企业知识库案例三步骤
- 文档 -> Vector Store 表示语义的 Index,可以做语义搜索
- Retrieval 是将 Query Embeding 后,查询近似文档过程
- 大模型做最后的知识理解和 QA 问答
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