透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

大家好，我是大圣，今天聊一下大模型开发的几种方法。

大模型开发常用方法

前言

人工智能的世界听起来复杂神秘，但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。即使你对大模型开发一无所知，也能通过生活中的简单故事，理解其中的奥秘。

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型背后的设计理念和本质区别。

1. 提示词工程和外部函数

生活场景：查找食谱中的烹饪步骤

小张想要在家做一道新的菜肴，但他不确定具体的烹饪步骤。他对着手机说：“如何制作宫保鸡丁？”手机上的语音助手无法直接给出答案，于是它连接到美食网站（外部函数），获取了详细的食谱和步骤。

解释：

提示词工程：小张的提问是一个明确的指令，帮助语音助手理解他的需求。

外部函数：语音助手调用了美食网站的API，获取所需的信息。

设计理念与本质

本质：利用明确的指令（提示词），让模型理解用户意图，并调用外部资源完成任务。

使用场景：需要实时信息或特定功能支持时，如查询天气、导航、股票行情等。

2. Agent设计

生活场景：旅行计划的自动安排

李女士计划去云南旅游，但她工作繁忙，没有时间安排细节。她使用了一款智能旅行应用，只需输入目的地和时间，应用就自动为她安排了机票、酒店、景点门票，并规划了行程路线。

解释：

Agent设计：智能旅行应用作为一个自主代理，自动执行多项任务，协调各项服务。

设计理念与本质：

本质：模型具备自主决策和任务执行能力，能够调用多个功能完成复杂任务。

使用场景：自动化处理多步骤任务，如智能客服、个人助理、流程自动化等。

3. RAG设计（检索增强生成）

生活场景：写论文时查找最新资料

大学生小李正在写一篇关于人工智能的论文，需要引用最新的数据和研究。他在论文写作软件中输入了关键词，软件自动从学术数据库中检索相关资料，并将信息整合，供小李参考。

解释：

RAG设计：软件先从外部数据库中检索信息，然后将这些信息用于生成有用的内容。

设计理念与本质：

本质：模型结合检索和生成能力，提供准确且最新的回答。

使用场景：需要获取最新信息或专业知识的场景，如学术研究、市场分析、技术支持等。

4. 微调

生活场景：定制化健身计划

健身爱好者小王想要一份针对自己身体状况的训练计划。他在健身应用中输入了自己的体能数据和目标。应用根据他的信息，生成了一份个性化的训练计划，比通用的计划更适合他。

解释：

微调：健身应用根据小王的个人数据，对通用的训练模型进行了调整，提供了更适合他的方案。

设计理念与本质：

本质：在通用模型的基础上，使用特定数据进行训练，使模型在特定领域或针对特定用户表现更佳。

使用场景：需要个性化或专业化的应用，如定制化推荐、专业领域辅助等。

5. 预训练

生活场景：学习一门新的语言

小刘决定学习法语，他报名参加了一个语言培训班。课程从基础的字母、发音开始，逐步学习词汇和语法。经过一段时间的学习，他打下了坚实的基础，能够进行日常交流。

解释：

预训练：小刘先学习了大量的基础知识，为之后的深入学习做好了准备。

设计理念与本质：

本质：模型在大量通用数据上进行训练，学习基础知识和模式，为后续任务提供基础。

使用场景：作为各种下游任务的基础，预训练模型具备基本的理解和生成能力。

总结：

提示词工程和外部函数：就像我们在需要特定信息时，通过明确的提问，获取专业的答案。

Agent设计：类似于智能应用自动为我们处理复杂的事务，节省时间和精力。

RAG设计：当我们需要最新或专业的信息时，先查找资料，再整合为自己的知识。

微调：根据个人需求或特定领域，对通用方案进行调整，获得更好的效果。

预训练：先打好基础，掌握通用知识，再应用于各种具体的任务中。

写在最后

目的

本篇文章的目的就是想让大家明白大模型开发的这五种方案的概念，后面我会对每一种方案会详细说怎么实现。

个人感悟

互联网技术更新日新月异，我们到底要不要卷技术，我最近也在思考，欢迎大家来讨论。最后说一句，学习好累！