技术人的大模型应用初学指南

结合笔者这一段对于大模型和AI技术的一些学习以及对基于AI改造的诸多实际应用场景的了解。于是就写了这篇文章。另外，本篇文章不会用过多的篇幅来讲算法基础的内容，而把重点放在AI应用的核心技术概念的理解上。

想必大家在刚开始阅读人工智能相关的文章或书籍的时候，总是听到诸如LLM，chatGPT，RAG，Agent等等的术语，但是不知道这些术语对应的技术点关联性在哪里，没关系，咱们首先来学习下这些术语的定义：

• AI：Artificial Intelligence的缩写，指“人工智能”，人工智能是指模拟人类智能的计算机系统或软件，使其能够执行诸如学习、推理、问题解决、感知、语言理解等复杂任务。

• 生成式AI：是一种人工智能技术，能够自动生成新的内容，如文本、图像、音频和视频等。与传统的AI不同，生成式AI不仅能分析和理解数据，还能基于其学习到的信息创造出新的内容。

• AIGC：AI Generated Content的缩写，意指由人工智能生成的内容。在算法和数码内容制作领域，AIGC 涉及使用人工智能技术生成各种形式的内容，比如文字、图像、视频、音乐等。

• NLP：Natural Language Processing的缩写，指“自然语言处理”，自然语言处理是人工智能的一个子领域，主要研究计算机如何理解、解释和生成人类语言。NLP技术包括文本分析、语言生成、机器翻译、情感分析、对话系统等。

• Transformer：一种用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文中提出。它引入了一种名为“自注意力”（self-attention）的机制，能够有效地处理序列数据，且在许多NLP任务，如机器翻译、文本生成和语言建模中取得了巨大的成功。

• BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写，是一种自然语言处理（NLP）的预训练模型。它由 Google AI 研究团队于2018年首次提出。BERT 的主要创新在于它使用了双向（即上下文敏感）的Transformer模型来对文本进行编码。

• PEFT：Parameter-Efficient Fine-Tuning的缩写，中文高效参数微调，这是一种微调机器学习模型的方法，旨在减少需要更新的参数数量，从而降低计算成本和存储需求，同时保持模型性能。PEFT 技术在大型预训练模型（如 BERT、GPT 等）的下游任务适配中尤为重要，因为直接微调这些模型可能会耗费大量计算资源和时间。

• LoRA：Low-Rank Adaptation的缩写，一种用于微调大规模语言模型的一种技术。它通过将模型的权重分解成低秩矩阵来显著减少参数数量和计算开销，从而使得模型在资源受限的环境中也能进行高效的适应性调整。

• LLM：Large Language Model的缩写，指“大语言模型”，这类模型是基于机器学习和深度学习技术，特别是自然语言处理（NLP）中的一种技术。大语言模型通过大量的文本数据进行训练，以生成、理解和处理自然语言。一些著名的 LLM 示例包括 OpenAI 的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型，如 GPT-3 和 GPT-4

• RAG：Retrieval-Augmented Generation的缩写，指“检索增强生成”，这是一个跨越检索和生成任务的框架，通过先从数据库或文档集合中检索到相关信息，然后利用生成模型（如Transformer模型）来生成最终的输出。目前在技术发展趋势和应用落地上，RAG是工程同学较为值得探索的领域。

• Agent：中文叫智能体，一个能独立执行任务和做出决策的实体，在人工智能中，Agent可以是一个机器人，一个虚拟助手，或是一个智能软件系统，它能够通过学习和推理来完成复杂任务。在多Agent系统中，多个独立的Agents相互协作或竞争，以共同解决问题或完成任务。

• GPT：Generative Pre-trained Transformer的缩写，指“生成式预训练变换器”，GPT 模型利用大量文本数据进行预训练，然后可以通过微调来执行特定任务，例如语言生成、回答问题、翻译、文本摘要等。

• LLaMA：Large Language Model Meta AI的缩写，是由Meta开发的一系列大型自然语言处理模型。这些模型在处理文本生成和理解任务方面表现出色，类似于其他著名的大型语言模型如GPT-3

• chatGPT：由 OpenAI 开发的一种基于 GPT（生成预训练变换模型）架构的人工智能聊天机器人。它使用自然语言处理技术，能够理解并生成类似人类的文本回复。可以看做是一种Agent。

• Prompt：指的是提供给模型的一段初始文本，用于引导模型生成后续的内容。

• Embedding：中文叫嵌入，是一种将高维数据映射到低维空间的技术，但仍尽可能保留原数据的特征和结构。嵌入技术通常用于处理和表示复杂的数据如文本、图像、音乐以及其他高维度的数据类型。

大模型应用发展趋势

▐  向量数据库

随着互联网内容化的飞速发展，以音视频等多媒体内容为代表的非结构化数据呈现出高速增长的趋势。图片、音频、视频等非结构化数据的存储和检索需求也变得越来越多。

IDC DataSphere 数据显示，到2027年全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，达到246.9ZB；全球数据总量从103.67ZB增长至284.30ZB，CAGR为22.4%，呈现稳定增长态势。

Link：https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC51814824

通常，为了更有效地管理非结构化数据，常见的做法是将其转换为向量表示，并存储在向量数据库中。这种转换过程通常被称为向量化或嵌入（Embedding）。通过将文本、图像或其他非结构化数据映射到高维向量空间，我们可以捕捉数据的语义特征和潜在关系。向量数据库通过在「向量表示」上构建索引，实现快速的相似性搜索。

向量数据库是用于存储和查询高维向量数据的数据库，通常在搜索、推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域中广泛使用。随着AI创新应用的不断涌现，对于向量数据库需求也大增。

1. Faiss (Facebook AI Similarity Search)：

• 开发者：Facebook AI Research

• 特点：高效的相似性搜索和密集向量聚类，支持CPU和GPU加速。

• 适用场景：图像相似性搜索、大规模推荐系统等。

2. Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)：

• 开发者：Spotify

• 特点：基于内存的高效最近邻搜索，使用构建的可持久化树数据结构。

• 适用场景：音乐推荐、快速搜索等。

3. HNSW (Hierarchical Navigable Small World)：

• 开发者：Yury Malkov（和其他社区贡献者）

• 特点：小世界图算法，高效的近似最近邻搜索，支持动态插入和删除。

• 适用场景：实时搜索和推荐系统。

4. Elasticsearch with k-NN Plugin：

• 开发者：Elastic

• 特点：在Elasticsearch之上添加k-NN搜索功能，结合全文搜索和向量搜索。

• 适用场景：综合搜索引擎，需要同时支持文本和向量查询的场景。

5. Milvus：

• 开发者：ZILLIZ

• 特点：分布式、高性能向量数据库，支持大规模数据管理和检索。

• 适用场景：图像、视频、文本等大规模向量数据的存储和检索。

6. Pinecone：

• 开发者：Pinecone

• 特点：专用于机器学习应用程序的向量数据库，易于集成和扩展。

• 适用场景：个性化推荐、语义搜索、实时机器学习应用等。

7. Weaviate：

• 开发者：SeMI Technologies
• 特点：开源的向量搜索引擎，支持上下文感知的语义搜索，扩展性强。
• 适用场景：知识图谱构建、语义搜索、推荐系统。

8. Vectara：

• 开发者：Vectara, Inc.
• 特点：基于向量的全托管搜索服务，专注于语义搜索和相关性。
• 适用场景：搜索引擎优化、自然语言处理应用。

上述所提到的目前主流的向量数据库方案，在向量数据的存储成本、召回率等方面都面临较大的挑战。随着非结构化数据的进一步增长，成本和召回率的挑战会变得越来越棘手。在向量数据库的演讲方向上目前有以下发展趋势

• 量化技术：使用向量量化（Vector Quantization, VQ）技术，例如产品量化（Product Quantization, PQ）或乘积量化（Additive Quantization, AQ），可以在保证精度的同时大幅度减少存储和计算资源。

• 压缩向量：采用哈希方法如局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）来减少存储消耗，并加速相似性搜索。

• 分布式存储：使用分布式文件系统和数据库（如Apache Hadoop、Cassandra）可以优化存储和查询的大规模向量数据。

• 存储器级别调整：利用固态硬盘（SSD）甚至是新兴的持久化内存（Persistent Memory, PMEM）来在内存和磁盘之间找到平衡，优化存储成本。

• 混合搜索技术：结合粗粒度和细粒度的索引，例如先使用粗滤技术快速缩小搜索范围，然后进行精确查找。

• 近似最近邻查找（ANN）算法：如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）图、FAISS中使用的ANN算法可以在保证高召回率的基础上优化搜索速度。

• 多层次检索：分层结构的检索方法，从粗到细进行，逐步提高召回率和精度。

• 云计算和弹性扩展：利用云计算平台（如AWS、Azure、GCP），按需扩展计算和存储资

  
  

• ▐  RAG

QLoRA（Quantized LoRA）

QLoRA是模型量化和 LoRA 的结合。除了增加了 LoRA 旁路，QLoRA 在加载时将大模型量化成 4bit 或者 8bit，但在计算时，又将该部分的参数反量化成 16bit 进行计算，其优化了非使用状态模型参数的存储，与 LoRA 相比进一步降低训练时显存消耗。