大模型技术学习过程梳理

大模型技术学习过程梳理

大模型技术是当前人工智能领域的热门话题，但其涉及的理论、技术和应用较为复杂。本文将从神经网络模型架构、基于知识库的向量检索（RAG）、微调与提示词工程、智能体Agent等多个方面，系统地梳理大模型技术的核心内容，帮助读者全面了解这一前沿技术。

神经网络模型架构

大模型技术的核心是神经网络模型，其主要结构包括输入层、输出层和一个或多个隐藏层。不同网络层之间通过全连接的方式进行连接，每个神经元都有其参数，神经网络的效果就是由这些参数值决定的。

神经网络模型通过正向传播、损失计算和反向传播的方式来调整神经元的参数。目前主流的神经网络模型包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、Transformer模型等。大模型主要采用预训练方式实现智能，通过大量数据训练来达到类智能的能力。

基于知识库的向量检索（RAG）

大模型技术存在知识有限制和训练成本高等问题。为了解决这些问题，出现了RAG（检索增强）技术。RAG通过外挂知识库的方式，在提问大模型之前先从向量数据库中查询数据，这样大模型就相当于有了一个外部资料库，可以更好地应对新知识和特定领域的问题。

微调与提示词工程

微调是在相似任务的预训练模型基础上，通过少量数据对模型参数进行调整，使其更适应当前任务。提示词工程则是通过优化问题描述方式，帮助大模型更好地理解复杂问题。

智能体Agent

智能体是大模型与外部工具结合的载体，能够独立分析和解决复杂任务。通过function call、langchain等技术，大模型可以调用外部工具完成超出自身能力范围的任务。

总结

大模型技术从理论到应用涉及多个模块和大量细节，包括神经网络模型架构、知识库检索、微调与提示词工程、智能体Agent等。随着技术不断发展，大模型在解决复杂任务方面展现出巨大潜力，但同时也面临着诸多挑战。学习大模型技术需要系统性地掌握相关理论和技术细节，才能更好地应用于实际场景。