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      大模型應用開發(fā)之道圓滿舉辦

      開放原子 ? 來源：未知 ? 2023-12-21 19:35 ? 次閱讀
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      技術革新日新月異，大模型的興起更是顛覆了千行百業(yè)。自ChatGPT問世以來，大模型的應用前景充滿了無限的機遇與挑戰(zhàn)。

      12月16日，在2023開放原子開發(fā)者大會的“大模型應用開發(fā)之道”分論壇上，眾多人工智能領域的從業(yè)者和技術專家齊聚一堂，圍繞大模型應用開發(fā)的現(xiàn)狀和未來發(fā)展等相關話題，碰撞出了諸多思想的火花。



      業(yè)內(nèi)專家齊聚

      探討大模型開發(fā)之路

      論壇由開放原子開源基金會TOC主席譚中意擔任出品人，在CSDN內(nèi)容生態(tài)總監(jiān)董世曉的主持下，5位行業(yè)專家聚焦于開發(fā)者在大模型開發(fā)過程中所面臨的工程挑戰(zhàn)，共同探討大模型開發(fā)之路。通過分享成功的案例經(jīng)驗，以及深入剖析大模型開發(fā)的多個方面，幫助開發(fā)者對大模型開發(fā)的全貌有更深入的理解，便于應對實際應用中的挑戰(zhàn)。

      阿里巴巴通義實驗室研發(fā)總監(jiān) 周文猛

      周文猛在《魔搭社區(qū)及其應用生態(tài)》的主題演講上，以魔搭社區(qū)為例，闡述了模型社區(qū)發(fā)展需要關注的五個方面，一是模型社區(qū)的生態(tài)是核心，需要持續(xù)更新和優(yōu)化大模型，并分享最佳實踐，讓更多人了解和使用最新的模型和技術。二是數(shù)據(jù)集在AI應用生態(tài)中非常重要，魔搭的數(shù)據(jù)集覆蓋了不同領域的不同場景，便于大家更好地使用LIM和其他大模型。三是通過開源版GPTs AgentFabric，用戶可以輕松在魔搭上創(chuàng)建和分享自己的應用和想法，促進交流和碰撞。四是云上算力支持，幫助用戶可以利用資源進行應用開發(fā)和相關體驗。五是為開發(fā)者提供ModelScope。六是在云上的環(huán)境優(yōu)化中，云上Notebook開發(fā)的下載速度達到400兆以上，可以提高大模型的體驗。

      Byzer社區(qū)PMC、Kyligence技術合伙人 祝海林

      祝海林在《基于Ray和Byzer，快速構建以大模型為核心的生產(chǎn)級應用》的主題演講上，闡述了Ray是支持傳統(tǒng)語言分布式編程的分布式框架，基于 Ray 之上開源的一套幫助企業(yè)開發(fā)大模型應用開發(fā)套件，例如為大模型而生的檢索系統(tǒng)的Byzer-Retrieval、大模型全生命周期管理的Byzer-LLM、應用開發(fā)框架Byzer-Agent。其中，相較于缺點較多的傳統(tǒng)的基于大模型的開發(fā)模式，Byzer-Agent框架的開發(fā)模式呈現(xiàn)出諸多優(yōu)勢，一是Agent可以充分激活大模型在各領域的潛力，從開發(fā)角度也可以更好地進行Prompt管理；二是提供了Agent之間的通訊和存儲，可以方便Agent之間的協(xié)作完成用戶需求，并且保留對話信息；三是相比其他Agent框架，Byzer-Agent支持以Agent或者Agent組為粒度實現(xiàn)分布式，并且每個Agent可以支持不同的模型。

      Zilliz開發(fā)者生態(tài)布道師 李成龍

      李成龍在《走進向量數(shù)據(jù)庫，讓LLMs停止幻覺》的主題演講上表示，針對大語言模型在缺乏領域特定信息、容易產(chǎn)生幻覺、無法獲取最新信息、不變的預訓練數(shù)據(jù)上的局限性，李成龍?zhí)峁┝怂膫€方面的改進思路，一是建立知識庫以拓展認知邊界，通過Fine-tuning針對專業(yè)領域進行訓練；二是使用提示詞工程規(guī)定限制，確保模型提供的信息準確可靠；三是利用向量數(shù)據(jù)庫為大模型建立記憶，及時更新，確保與現(xiàn)實世界保持同步；四是通過RLHF人工糾正再次微調(diào)，從知識庫中剔除無效信息，提高模型的準確性和可靠性。同時，李成龍還分享了Zilliz企業(yè)級產(chǎn)品Zilliz Cloud的功能架構，核心亮點以及典型應用案例。

      中軟國際AIGC研究院平臺部總經(jīng)理 黃偉聰

      黃偉聰在《構建企業(yè)級AIGC應用的典型模式和實踐》的主題演講上表示，企業(yè)級AIGC應用的結果可信和應用可運營是其成功的關鍵。為了達成這一目標，黃偉聰以一個實際項目為例，闡述了其中的3個步驟，一是采用大模型+PBC這種新的AIGC應用生成范式，通過編排來構建堅實的可運營基礎，降低大模型的不穩(wěn)定性；二是提升大模型在NL2SQL上的基礎能力，達到基本可用的狀態(tài)；三是通過AIGC應用的交互增強，實現(xiàn)用戶可以干預并追蹤整個過程以及生成過程可完整回溯，從而進一步提高應用的可信度。一切都旨在確保AIGC應用不僅高效可靠，還能在實際應用中贏得用戶的信任。

      螞蟻集團AI Infra團隊負責人 張科

      張科在《螞蟻AI工程實踐分享》的主題演講上表示，目前AI工程的現(xiàn)狀包括模型參數(shù)量大、智能算力需求大以及開源框架多樣化。這些特點為AI工程帶來了巨大的潛力和機遇，同時帶來了新的挑戰(zhàn)，例如模型訓練實驗成本、訓練算力效率、訓練穩(wěn)定性、推理成本、AI工程技術選型和人力投入等問題。對此，螞蟻AI在工程實踐上做出了四個舉措，一是通過開源大規(guī)模智能分布式訓練系統(tǒng)DLRover，優(yōu)化整個訓練流程，提升了系統(tǒng)的效率。二是采用了分布式推理技術，以應對大規(guī)模模型的推理需求。三是使用GLake對訓練推理過程中的顯存和傳輸進行了優(yōu)化。四是推出了“優(yōu)化器三部曲”系列，能夠?qū)崿F(xiàn)AI訓練節(jié)約資源、提升泛化、加速收斂等目標。



      圓桌對話：

      大模型應用開發(fā)啟示錄

      在圓桌環(huán)節(jié)，幾位業(yè)界翹楚就“大模型應用開發(fā)”這一議題，展開了深入而富有洞見的圓桌對話。


      主持人：首先，請各位分享一下從自己的經(jīng)歷或?qū)嵺`中出發(fā)，感受到大模型為開發(fā)者帶來了哪些“變”與“不變”？

      周文猛：我認為，用戶的根本需求和具體應用場景的問題是始終不變的。然而，變化的是大模型技術的發(fā)展速度正在不斷加快，應用開發(fā)和創(chuàng)建的節(jié)奏也在同步提升。這就要求我們必須具備更加敏捷的思維和行為方式，以適應這種變化。

      祝海林：隨著大模型的引入，軟件開發(fā)模式經(jīng)歷了革命性的轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的編程范式演進到與智能體互動的編程，需要思維方式上的革新。盡管目前大模型的能力尚在成長之中，但我對其未來的發(fā)展前景持樂觀態(tài)度。在這一切變化之中，唯一不變的真理是軟件決定整個世界。

      李成龍：在我看來，數(shù)據(jù)的核心地位是永恒不變的。無論是傳統(tǒng)軟件開發(fā)還是大模型開發(fā)，數(shù)據(jù)都扮演著至關重要的角色。變化主要體現(xiàn)在兩個方面：一是開發(fā)方式的轉(zhuǎn)變，相較于傳統(tǒng)軟件開發(fā)，大模型開發(fā)的時間周期顯著縮短；二是數(shù)據(jù)管理的變革，向量數(shù)據(jù)庫等工具可能變得越來越重要，因為需要提取和利用文本、圖片等更多信息。

      黃偉聰：盡管技術不斷演進，但始終不變的是對客戶價值和實際應用場景的深刻理解，以及數(shù)據(jù)的重要性。變化的方面主要體現(xiàn)在軟件生成的方式上，新一代的軟件生成方式可能與傳統(tǒng)的編碼方法有顯著差異，這要求我們持續(xù)探索和創(chuàng)新。

      張科：我觀察到三個關鍵方面的變化。一是數(shù)據(jù)驅(qū)動思維，在大模型的應用背景下，開發(fā)者必須更加專注于如何為應用產(chǎn)品持續(xù)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)更高級別的智能化。二是智能思維，開發(fā)者需要采用更智能化的設計理念和方法，以創(chuàng)造出更加智能和高效的產(chǎn)品或系統(tǒng)。三是合規(guī)性，在大模型使用大量數(shù)據(jù)的情況下，開發(fā)者需要更加注重合規(guī)性。

      主持人：在“變化”之際，幾位老師有哪些建議？

      祝海林：我們需要擁抱新鮮事物，無論AI、大數(shù)據(jù)浪潮或移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮如何發(fā)展，保持擁抱新鮮事物的態(tài)度對開發(fā)者很重要。

      周文猛：跟上時代變革，最核心的是需要保持較強的學習能力。其次，大模型可以提高工作效率，大家有更多精力關注工作之外的事情。

      黃偉聰：首先，以開放的心態(tài)擁抱新鮮事物，并整合到日常工作流程中。其次，還需要面向客戶實際需求場景，利用新技術幫助工作。

      李成龍：我堅信，大模型具備重塑業(yè)務流程的潛力，能夠在提升工作效率和精確度方面發(fā)揮關鍵作用。展望未來，我們應該探索如何將傳統(tǒng)工作與大模型相結合，利用大模型來增強業(yè)務成效。

      主持人：在各位所在的企業(yè)中，使用或重新設計基于大模型的應用是否是為主流情況？對于直接在大模型上開發(fā)AI原生應用，未來何時可能出現(xiàn)有代表性的突破？

      周文猛：魔搭社區(qū)采用了基于大模型的Agent技術，這一創(chuàng)新技術已經(jīng)轉(zhuǎn)變了人機交互的方式，允許用戶通過自然語言與機器進行溝通，并執(zhí)行相應的任務。我們已經(jīng)嘗試將這一技術與商業(yè)應用及阿里云產(chǎn)品結合，并在Demo中展示了如何通過對話來管理、檢索和分享文件，極大地簡化了人機交互過程，并提供了卓越的用戶體驗。我認為這項技術的成熟度已經(jīng)達到了80%，而剩余的20%問題，包括提高大模型的準確度和推理能力，有望在未來一年內(nèi)得到解決。

      祝海林：開發(fā)一個AI應用是一個復雜且龐大的工程，目前我們?nèi)杂性S多改進空間。我們正在積極研究Agent技術，這一領域未來有望得到更廣泛的應用，盡管目前還處于起步階段。我對于大模型技術的突破抱有高度期待，這將極大地減少對人工定義流程的依賴。我相信智能體代表了技術發(fā)展的未來趨勢，因此在技術路線的選擇上，我們應保持獨立思考，不應完全依賴OpenAI的理念。

      黃偉聰：盡管我們嘗試了包括GPT-4在內(nèi)的多種模型，我們依然認為OpenAI的模型在技術上處于領先地位。模型能力的提升對于上層應用的發(fā)展?jié)摿τ兄钸h的影響。在討論Agent的應用時，我們必須從實際落地的角度出發(fā)。如果模型的能力足夠強大，那么產(chǎn)品和工程所需的工作量可以相應減少；反之，我們就必須投入更多的工作來彌補這一差距。

      主持人：各位對于正進行或未來計劃從事大模型相關工作的開發(fā)者，有什么經(jīng)驗分享？

      張科：我鼓勵大家敢于想象、創(chuàng)新，共同建立AI和AI Infra的開源生態(tài)。
      黃偉聰：我覺得可以從三方面出發(fā)，一是開發(fā)者應勇于嘗試最新技術，積極擁抱GPT等先進模型。二是不斷探索模型能力的邊界，以開放心態(tài)適應技術變革。三是提升自身技能，以適應不斷變化的開發(fā)環(huán)境。

      李成龍：我鼓勵大家走出技術舒適區(qū)，勇敢地探索和嘗試大模型等前沿技術。同時，我們應當擁抱創(chuàng)新精神，淘汰那些已經(jīng)過時的技術，積極發(fā)掘和利用大模型所帶來的巨大潛力。最后，我希望開發(fā)者們能夠勇于實驗新技術，不斷拓寬我們的技術視野和認知邊界。

      祝海林：在大模型領域，競爭異常激烈，開發(fā)者必須尋找獨特的差異化路徑以脫穎而出。Meta和Google已經(jīng)通過差異化策略取得了顯著的成功，開發(fā)者可以從中吸取寶貴的經(jīng)驗。例如，開發(fā)者可以在開源社區(qū)中尋求合作伙伴，共同推動技術創(chuàng)新。在大模型領域，合作與差異化是開發(fā)者成功的關鍵。

      周文猛：我熱切希望更多的年輕開發(fā)者能夠加入魔搭社區(qū)，親身體驗最新技術和創(chuàng)意的魅力。中國的開源社區(qū)應當堅持合作共贏和差異化的發(fā)展理念，我誠摯呼吁開發(fā)者們保持開放的心態(tài)，與其他開發(fā)者攜手合作，共同為技術創(chuàng)新貢獻力量。



      大模型應用開發(fā)的未來

      值得翹首以盼

      如今，大模型時代已悄然來臨，其顛覆傳統(tǒng)開發(fā)范式的趨勢日益明顯。雖然應用前景廣闊，但尚未完全挖掘其潛力。要真正實現(xiàn)大模型應用開發(fā)落地，還需要大量的實踐和探索。

      展望未來，2024年將是大模型應用開發(fā)繼續(xù)嶄露頭角的一年。我們翹首以盼它在各個領域中不斷推陳出新，開拓進取，為人工智能領域注入新的活力和動力。在這個充滿變革的時代，我們將攜手見證大模型應用開發(fā)的輝煌成就，共同開創(chuàng)人工智能的新篇章。

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      原文標題：大模型應用開發(fā)之道圓滿舉辦

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