从Prompt到预训练:掌握大模型核心技术的阶梯式进化

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在探讨大模型(LLM)的四阶段技术时,我们可以从Prompt Engineering(提示工程)、AI Agent(人工智能代理)、Fine-tuning(微调)以及Pre-training(预训练)这四个关键阶段来详细 阐述,这四个阶段技术层层递进。

 

阶段一:Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering?

Prompt Engineering,即提示工程,是指设计和优化输入给大型语 言模型(LLM)的文本提示(Prompt)的过程。这些提示旨在引导 LLM生成符合期望的、高质量的输出。

 

Prompt Engineering的核心要素在于通过明确的指示、相关的上下 文、具体的例子以及准确的输入来精心设计提示,从而引导大语言 模型生成符合预期的高质量输出。

 

为什么需要Prompt Engineering?

通过不断优化prompt,我们可以建立更加清晰、有效的沟通渠道, 充分发挥LLM在语言理解和生成方面的优势。

提升沟通技巧,挖掘 LLM 潜力。大语言模型(LLM)本身已具备极 高的性能与复杂性,但还有很大潜力需要挖掘。Prompt如同钥匙一 般,能够精确引导模型生成特定需求的输出。

 

阶段二:AI Agent 什么是AI Agent?

大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它 具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。

 

Agent是能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预 设目标。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标 的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。

 

Agent关键技术-LLM:在Agent技术中,大语言模型(LLM)作为 核心计算引擎,不仅限于文本生成,还能够进行对话、完成任务、 推理,并展示一定程度的自主行为。

 

Agent关键技术-Function Calling:Function Calling在智能助手和自动化流程中的应用场景中,LLM通过调用外部API或预设函数来集成多样化服务与复杂操作,以满足用户请求并自动化执行流程。

 

在构建智能助手时,LLM可能需要根据用户的请求调用外部服务 (如天气查询API、数据库查询等),并将结果整合到其响应 中。

在自动化流程中,LLM可以通过调用预设的函数来执行一系列复 杂的操作,如数据处理、文件生成等。

 

Agent关键技术-RAG:通过引入RAG,LLM Agent能够在需要时 查询外部知识库,如专业数据库、学术论文、行业报告等,从而增 强其知识广度和深度。

 

为什么需要AI Agent?

AI Agent作为LLM能力的整合者与定制化服务提供者,通过NLP和HCI技术增强交互体验,使用户能够轻松享受LLM带来的智能服务。

1. 整合LLM能力:AI Agent作为平台,能够无缝整合LLM的文本生 成、理解、推理等能力。通过Agent,用户可以直接与LLM进行 交互,而无需深入了解LLM的复杂性和技术细节。

2. 定制化服务:AI Agent可以根据不同用户的需求和场景,定制化 地利用LLM的能力。例如,在客户服务领域,Agent可以根据用 户的查询和问题,利用LLM生成准确的回答和解决方案;在个性 化推荐系统中,Agent可以分析用户的偏好和行为,利用LLM生 成定制化的推荐内容。

3. 增强交互体验:AI Agent通过自然语言处理(NLP)和人机交互 (HCI)技术,能够提供更自然、流畅的交互体验。用户可以通 过自然语言与Agent进行对话,而Agent则能够理解和回应用户 的意图和需求,从而增强用户的满意度和忠诚度。

 

阶段三:Fine-tuning

什么是Fine-tuning?

Fine-Tuning是指使用特定领域的数据集对预训练的大型语言模型进 行进一步训练的过程。通过微调,模型可以学习到特定领域的知识 和模式,从而在相关任务上表现更好。

在预训练模型的基础上,针对特定任务或数据领域,通过在新任务 的小规模标注数据集上进一步训练和调整模型的部分或全部参数, 使模型能够更好地适应新任务,提高在新任务上的性能。

 

为什么需要Fine-tuning?

尽管预训练模型已经在大规模数据集上学到了丰富的通用特征和先 验知识,但这些特征和知识可能并不完全适用于特定的目标任务。

 

微调通过在新任务的少量标注数据上进一步训练预训练模型,使模型能够学习到与目标任务相关的特定特征和规律,从而更好地适应新任务。

 

阶段四:Pre-training

什么是Pre-training?

预训练是语言模型学习的初始阶段。在预训练期间,模型会接触大 量未标记的文本数据,例如书籍、文章和网站。目标是捕获文本语 料库中存在的底层模式、结构和语义知识。

 

预训练利用大量无标签或弱标签的数据,通过某种算法模型进行训 练,得到一个初步具备通用知识或能力的模型。

1.无监督学习:预训练通常是一个无监督学习过程,模型在没有明 确指导或标签的情况下从未标记的文本数据中学习。

2、屏蔽语言建模:模型经过训练可以预测句子中缺失或屏蔽的单 词、学习上下文关系并捕获语言模式。

3、Transformer 架构:预训练通常采用基于 Transformer 的架 构,该架构擅长捕获远程依赖关系和上下文信息。

 

为什么需要 Pre-training ?

预训练是为了让模型在见到特定任务数据之前,先通过学习大量通 用数据来捕获广泛有用的特征,从而提升模型在目标任务上的表现和泛化能力。

 

预训练技术通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识, 减少对标记数据的依赖,加速并优化在有限数据集上的模型训练。

 

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