AI大模型实战：从0到1构建属于自己的大模型

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原文标题：从 0 到 1 构建了一个属于自己的大模型，跑通了 | 极客时间

原文作者：AI前线

冷月清谈：

随着人工智能技术的高速发展，AI大模型工程师成为备受关注的热门岗位。这篇文章重点介绍了普通程序员如何从零开始学习和构建自己的大模型，为读者提供了以下指引：
  • 持续更新AI知识体系，了解AI发展和应用情况。
  • 部署有代表性的模型产品进行试用，了解不同模型特点。
  • 掌握一定机器学习核心技术原理，如Transformer架构、Word2Vec等。
  • 积累丰富的实际项目经验，提升将理论知识应用于解决问题的能力。

文章还推荐了一门大模型实战进阶课程，由前阿里巴巴高级技术专家主讲，内容涵盖从基础概念到构建大模型的各个阶段。课程旨在帮助学员从浅入深地掌握AI大模型技术，并将其应用于实际业务场景。

最后，文章还分享了AI领域的最新发展趋势，包括Mamba模型、Sora、机器人与大模型等，让读者了解AI技术在不同领域的广泛影响。




怜星夜思：


1、在构建自己的大模型时，选择合适的模型非常重要。如何根据自己的领域和需求选择最合适的模型并进行优化？
2、在将微调后的模型应用于实际业务场景时，有哪些需要注意的因素？
3、没有机器学习和深度学习基础的人，如何深度使用大模型？




原文内容



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就在前段时间的两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工智能将获得巨大的发展红利。同时意味着，技术革命正在从互联网+向人工智能+逐步迈进，我们将迎来新一轮技术革新和人才需求的增长。毫无疑问，AI 应用型工程师一定是未来最紧俏的岗位。

在过去的一年多时间里，我持续关注着大型模型的发展趋势，并且尽可能地进行了尝试和实践。在学习的一过程中，也遭遇了不少问题，可能你也碰到过，比如：

  • 小团队如何解决 GPU 与存储空间等资源问题？
  • 如何在众多模型中选择合适自己领域的模型并进行优化？
  • 如何从 0 到 1 构建一个自己领域内的大模型？
  • 将微调后的大模型应用于具体的业务场景，要考虑哪些因素？
  • 没有机器学习和深度学习基础，怎么深度使用大模型？

......

普通程序员具体该如何下手呢？

困难需要一点点克服，但是找对方法是解决问题的首要条件。我自己是通过以下的四点来调整学习方向的，也分享给你：

首先，持续更新自己的 AI 知识体系，对 AI 的发展和应用情况有一个清楚的认知，来适应 AI 领域的快速变化；

其次，部署一些有代表性的模型产品进行试用，比如LLaMA、ChatGLM 等，为后面大模型选型打下坚实的基础；

除此之外，掌握一定的机器学习领域最核心的技术原理，比如大语言模型技术原理中的Transformer架构、Word2Vec等等。

最后，积累丰富的实际项目经验，这有助于将理论知识有效地转化为解决具体业务问题的能力，这也正是企业最看重的一项能力。

就如同下面的阶梯形学习台阶一样，一步一个脚印，稳扎稳打，循序渐进地搞定 AI 大模型的实战。

这四点高效学习 AI 大模型实战的方法还是前阿里巴巴高级技术专家「独行老师」分享给我的。最近极客时间邀请他做了一门大模型实战的进阶课程《 AI 大模型实战高手课》，提前看了下介绍和开篇词，好家伙，这可以说是一场 AI 大模型的深度游了，他会带你从最基础的 AI 行业趋势洞察与新技术概览分析入手，到机器学习，逐步过渡到带你从 0 构建大模型，最后进行模型预训练、微调、测评等一站式搞定。

这一套组合拳打下来，不管是在个人技术能力的提升上，还是在寻求为企业引入 AI 技术的最佳路径上，你都能获得很大的突破。

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这儿特别介绍下「独行老师」，他是前阿里巴巴高级技术专家，目前担任国内某大型互联网公司首席技术官。拥有 10 多年软件开发及架构经验，先后在阿里巴巴、IBM 等知名公司任职，可以说具有非常丰富的互联网“三高”（高性能、高并发、高可用）应用实战经验了。

他长期从事分布式技术架构、物联网、人工智能等相关领域的研究，也是国内最早一批进行大模型技术研究和应用实战的人员。有句话说得好，学而优则教，老师一直希望把自己多年总结下来的学习经验分享给还在学习中迷茫的人，帮忙他们找到方向。

具体讲哪些内容？

为了让我们能更快上手，独行老师根据前面提到的 AI 大模型工程师入局 AI 最佳路径，把课程由浅入深的分成了 5 个阶段：

第一部分：小试牛刀，理解基础概念

在这部分，老师会介绍ChatGPT的发展，以及大语言模型中非常重要的概念：提示和智能体。学完了这一章的内容之后，你就会初步认识到AI的重要性，对研发工程师该着重从哪方面入手有一个清晰的认知。

第二部分：超燃实战，深度玩转AI模型

这一章，主要是进行各种尝试，来感受大模型的魅力，学完这一章，你将学会如何部署、微调、RAG、封装大模型，这部分内容就是你在企业里落地大模型应用的基础。

第三部分：打入核心，挑战底层技术原理

从这一章开始，老师会带你深入技术细节，理解大模型的原理。相信你在体验完大模型后，一定会有很多疑问，比如大模型的权重文件里到底存放的是什么？大模型推理原理是什么样的？所有的疑问将会在学完这一章后全部解开。

第四部分：终极玩法，从 0～1 构建大模型

当你学完原理后如何才能将所学知识吃透呢？那就需要亲自上手实战了，我们将使用上一章学到的知识，自己一步一步构建一个大模型，你甚至可以根据自己的需求去构建其他模型，比如翻译、分类、个人小助手等场景，我相信这会非常酷。

第五章：AI 行业发展趋势预测

这一章节会深入探了AI行业的最新发展趋势，包括Mamba模型、Sora、机器人与大模型、人工智能与无人机，以及AI发展的下一阶段Q-Star(*)的概念。通过学习这些内容，你将了解到 AI技术如何在不同领域产生深远影响，以及这些新兴技术将会如何塑造我们未来的工作和生活方式。

具体讲什么，
我们一起看看大纲：
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人工智能是未来的趋势，这一点毋庸置疑。目前，AI领域正处于早期接受者的阶段，这既表明了行业正在快速发展，也意味着我们仍有时间去学习并加入 AI 领域。请相信，十年后的你，定会感激现在努力的自己，而这门课程就是为你打开人工智能技术世界的大门。

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大型语言模型（LLM）在多个领域的应用实践日益广泛，继而面临着更大的技术挑战。我们搜集了来自业界头部公司的技术专家结合企业实际业务需求探索出的实践方案，他们给出了切实可行的思路和建议。「AI前线」整理了AICon 北京 2024上大模型推理、基础设施及RAG实践相关PPT以及资料。关注「AI前线」，回复关键词「LLM实践」即可免费获取。
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除了技术因素之外，还需要考虑业务因素，例如模型的预期用途、目标受众和对模型输出的信任度。

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这里分享一个好用的技巧：微调。微调是一种通过在特定数据集上对预训练模型进行少量额外的训练来优化模型的方法。它可以显着提高模型在特定任务上的性能。

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最后但并非最不重要的一点，安全！确保模型和数据免受未经授权的访问和篡改至关重要。实施适当的安全措施，例如身份验证、授权和加密。

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别忘了利用现有的工具！像Hugging Face这样的平台提供了各种预训练模型和优化工具，可以简化模型选择和优化过程。可以通过这些平台直接部署和微调模型。

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将模型部署到生产环境需要考虑以下几个关键因素：

  • 模型的计算资源需求：确保有足够的计算资源来运行模型，包括CPU、GPU和内存。
  • 模型的延迟和吞吐量限制：模型的延迟（响应时间）和吞吐量（处理请求的能力）是否满足业务需求。
  • 模型的可靠性和可维护性：模型是否能够在生产环境中稳定运行，是否有适当的监控和维护机制。
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虽然机器学习和深度学习的背景知识很重要，但对于非专业人士来说，深度使用大模型并非不可能。这里有几个技巧：

  • 利用低代码/无代码平台：这些平台使非技术人员能够使用拖放界面和预构建的组件构建和部署机器学习模型。
  • 探索自动机器学习（AutoML）工具：AutoML工具可以自动执行模型选择、超参数优化和部署等任务。
  • 寻求外部帮助：与机器学习专家或咨询公司合作，可以弥补知识和技能方面的差距。
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选择模型时需要考虑以下因素：

  • 模型的大小和复杂度：模型越大越复杂，训练和部署成本越高。
  • 模型的适用范围：有些模型适用于特定任务，而有些模型则更通用。
  • 模型的可扩展性：模型是否可以根据需要进行扩展，以处理更多数据或解决更复杂的任务。

优化模型涉及调整模型的超参数、数据预处理和后处理技术。可以通过反复试验和评估找到最优的配置。