大语言模型通识微课课件：大模型应用技术架构

大语言模型通识微课

大模型应用技术架构大语言模型的技术架构是一个高度综合的系统，旨在平衡技术性能、效率、成本与实际应用需求，推动在各个领域的深入应用。技术架构包括：（1）基础架构层：深度学习框架、计算资源、分布式训练系统。（2）模型架构层：Transformer架构、预训练与微调。（3）数据处理层：数据收集与清洗、数据增强。（4）优化与效率层：激活重计算、高效注意力机制、参数高效微调。（5）应用接口层：API与SDK、平台与工具。（6）安全与伦理层：内容过滤与监测、隐私保护。微课3.2大模型应用技术架构大语言模型的应用架构建立在技术架构基础之上，关注如何将强大的语言处理能力转化为实际的产品和服务。具体可以分为以下几个核心组件和流程：（1）模型接入与部署：•模型选择与版本管理：根据应用场景选择合适的大模型版本并维护。•容器化与服务化：利用容器编排技术，将模型封装为可扩展、高可用。（2）请求处理与负载均衡：•API网关：作为外部请求入口点，负责认证、路由、限流等操作。•负载均衡器：确保系统能够处理高并发请求，维持低延迟响应。3.2.1大模型的应用架构（3）对话管理和上下文追踪：•会话管理器：维护用户对话，确保多轮交互理解上下文，连贯体验。•状态存储：使用数据库缓存存储用户会话状态，加快访问速度。（4）个性化与定制化：•用户画像：基于用户行为和偏好创建个性化配置，更贴合用户需求。•动态参数调整：允许根据动态调整模型参数，优化输出质量。3.2.1大模型的应用架构（5）内容生成与后处理：•生成引擎：接收前端请求，调用模型生成文本，实现翻译等多种功能。•后处理模块：对原始输出格式化、过滤敏感内容、提升模型输出质量。（6）监控与反馈循环：•性能监控：跟踪模型响应时间、错误率等指标，确保服务质量。•用户反馈系统：收集反馈，用于持续优化模型和策略调整。3.2.1大模型的应用架构（7）

合规与安全防护：•内容审核：集成敏感词过滤、情感分析等工具，检测并阻止不当内容。•隐私保护措施：确保数据传输加密，遵守GDPR等数据保护法规。通过这样一套应用架构，大语言模型得以在保障高效、安全、合规的前提下，服务于各种复杂的自然语言处理应用场景，包括但不限于智能客服、内容创作、教育辅助、数据分析、产品推荐等。3.2.1大模型的应用架构现有的大模型的应用技术从上往下，从简单到复杂，依次主要有四种，即指令工程、函数调用、检索增强生成、微调。（1）指令工程：考验一个人写提示（指令）的“功力”，通过引导模型生成特定类型的文本。好的提示可以引导模型以期望的方式生成文本。这种方法简单直观，但对提示要求较高。（2）函数调用：通过调用模型的内部函数，直接获取模型的某些特性。这种方法可以直接获取模型的内部信息，但需要理解模型的内部结构。3.2.2大模型的应用技术（3）检索增强生成（RAG）是一种结合了检索和生成的应用架构。模型首先检索相关文本，然后以这些文本为输入，让模型生成答案。优点是利用了大量外部信息来提高模型生成质量。（4）微调：是一种在特定任务上进一步训练模型的应用架构。模型首先在大量文本上进行预训练，学习语言的基本规律。然后在特定任务的数据上进行微调，学习任务的特定规律。但这种方法需要大量的标注数据。3.2.2大模型的应用技术2024年2月16日，OpenAI发布Sora视频生成模型技术，揭示了Sora大模型背后的强大训练思路和详细的技术特性。图3-4文生视频模型Sora的作品3.2.3OpenAI的Sora大模型Sora模型不仅展现了三维空间的连贯性、模拟数字世界的能力、长期连续性和物体持久性，还能与世界互动，如同真实存在。其训练过程获得了大模型的灵感，采用扩散型变换器模型，通过将视频转换为时空区块的方式，实现了在压缩的潜在空间上的训练和视频生成。这种独特的训练方法使得Sora能够创造出质量显著提升的视频内容，无需对素材进行裁切，直接为不同设备以其原生纵横比创造内容。So