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AI 大模型技术架构全景图
AI 大模型已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理 AI 大模型技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 大模型技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、能力层、到应用层，如下图所示，揭示 AI 大模型如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。
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AI 大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了 GPU、CPU、RAM、HDD、Network 等关键硬件设施。这些硬件设备为 AI 大模型的训练与推理提供了关键的运算资源和存储能力。GPU 针对并行计算进行了优化，非常适合深度学习以及执行复杂计算任务。与传统 CPU 相比，GPU 在处理大规模数据时具有显著优势，特别是在图像处理和神经网络训练领域。CPU 作为通用处理器，承担了大部分的计算任务。虽然在并行处理方面不及GPU，但 CPU 在执行逻辑运算和控制任务时表现高效，构成了计算机系统的关键部分。RAM 提供了计算过程中快速读写数据的临时存储空间。其主要职责是存放正在运行的程序和数据，使得 CPU 能够迅速访问这些信息，从而提升整体的计算效率。HDD 承担着存储大量训练数据和模型文件的任务。尽管其访问速度不及RAM，但 HDD凭 借较大的存储容量，成为长期保存数据的主要设备。Network 为 AI 大模型的预训练、微调、推理、应用访问提供分布式的通信基础设施。2.1 基于 Docker 容器和 K8S 的弹性云原生架构，为 AI 大模型的预训练、微调、推理以及应用的部署，提供了高扩展、高可用的云环境，从而根据访问量的情况动态伸缩。这一层主要由大语言模型、视觉-语言模型、小模型等构成。3.1 大语言模型的运用 大语言模型，比如：GPT-4o，具备处理及生成自然语言文本的能力。这些模型通过海量训练数据学习语言规律，能够执行包括文本创作、翻译、摘要在内的多种自然语言处理任务。
3.2 视觉-语言模型的融合 视觉-语言模型结合了视觉与语言信息，能够理解和创造跨模态内容。这种模型不仅能够处理文字信息，还能识别和生成图像、视频等视觉内容，广泛应用于图像标注、视频解析等领域。3.3 智能文档理解的实现 智能文档理解技术通过解析文本和非结构化数据，实现对文档内容的深入理解。它能够自动抓取关键信息，执行文档的分类和提炼工作，从而为文档管理及信息检索提供智能化支持。3.4 多模态检测与分类的技术 多模态检测与分类技术整合了多种数据类型，以实现更精确的分类和检测。通过融合文本、图像、音频等多种模态的信息，该技术提升了模型的精确度和稳健性，并在安全监控、医疗诊断等多个领域得到了广泛应用。Agent 智能体技术就是利用大模型的推理能力对任务进行规划拆解，并使用外部的工具完成一件复杂的任务。RAG 技术融合了检索与生成两种方法，旨在提升信息生成的精准度。它利用检索到的相关信息来增强生成模型的效能，确保所生成内容的准确性与相关性。大模型微调技术通过对模型进行细致调整，使其更好地适应特定任务需求。在特定任务的数据集上进行微调后，模型在相关任务上的性能可以得到显著提升，实现更精准和高效的处理。4.4 提示词工程（Prompt Engineering）提示词工程专注于设计高效的提示语，以优化模型的输出结果。通过精心设计的提示词，可以引导模型生成更加符合预期的内容，从而提升生成文本的质量。4.5 思维链（Chain-of-Thought）技术思维链技术模拟人类的思考过程，以增强模型的决策和推理能力。通过逐步推理和决策，该技术使得模型能够更有效地处理复杂问题，并做出更加合理的判断。在应用技术层，还涵盖了数据抓取、清洗、构建向量库、实施访问控制等数据处理的全流程，这些环节确保了数据的质量和安全。这些基础步骤对于模型的训练和推理至关重要，它们有助于增强模型的性能和信赖度。5.1 包括了大模型的理解能力、记忆能力、逻辑能力、生成能力。6.1 主要分为 RAG 类应用、Agent 类应用、OLTAP 类应用、OLAP 类应用。为了帮助同学们彻底掌握 AI 大模型 Agent 智能体、知识库、向量数据库、 RAG、微调私有大模型的应用开发、部署、生产化，今天我会带来2场直播和同学们深度剖析，请同学们点击以下预约按钮免费预约。
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