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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