摘要：最近大模型很火热，deepseek也很火热，所以所有的企业都想把AI大模型加入进来，当想到这里的时候，就会遇到这个问题，大模型能做什么，不能做什么，能做到什么程度，为此，今天先分享一下一个AI大模型应用开发涉及到的技术栈有哪些?

基石：基础设施层

网络与算力调度

核心：模型层

应用：应用技术栈

呈现：应用层

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基石：基础设施层

(一)硬件核心

1、GPU：并行计算的 “超级引擎”

在大模型的世界里，GPU 堪称是并行计算的 “超级引擎”。就拿 ChatGPT 来说，其训练过程涉及海量的数据和复杂的算法，GPU 的并行计算能力在其中发挥了关键作用。它就像是一位拥有众多助手的指挥官，每个助手都能同时处理不同的任务，从而大大加速了模型的训练和推理。

从技术原理上讲，GPU 拥有成百上千个核心，这些核心可以同时执行相同或不同的任务。以矩阵运算为例，在神经网络的前向传播和反向传播过程中，需要进行大量的矩阵乘法和加法运算。GPU 能够利用其并行计算能力，同时处理多个数据样本的矩阵运算，而 CPU 由于核心数量相对较少，处理速度则慢得多。在图像识别领域，GPU 可以同时对多个图像进行特征提取和分析，大大提高了识别的效率和准确性。

CPU：多面手的 “幕后英雄”

CPU 则是多面手的 “幕后英雄”。虽然在大模型计算中，GPU 占据了主导地位，但 CPU 的作用同样不可或缺。在数据预处理阶段，CPU 就像是一位勤劳的工匠，对原始数据进行清洗、整理和转换，为后续的模型训练做好准备。在任务调度方面，CPU 又像是一位经验丰富的调度员，合理分配计算资源，确保各个任务有序进行。

在自然语言处理任务中，CPU 负责将文本数据进行分词、词性标注等预处理工作，然后将处理后的数据交给 GPU 进行进一步的计算。在深度学习框架中，CPU 还负责管理和协调 GPU 的工作，确保整个计算过程的稳定和高效。

存储设备：数据的 “稳定仓库”

存储设备是数据的 “稳定仓库”，它负责保存数据和模型参数。在大模型训练中，数据和模型参数的规模往往非常庞大，因此需要可靠的存储设备来存储。硬盘是常用的存储设备之一，它具有容量大、价格相对较低的特点，适合长期存储大量数据。而内存则具有高速读写的特点，虽然断电后数据会丢失，但适合临时存储正在运行的程序和数据。

在训练一个大型的图像识别模型时，需要将大量的图像数据存储在硬盘中。在训练过程中，数据会被读取到内存中，然后由 GPU 进行处理。模型训练完成后，模型参数会被保存回硬盘中，以便后续使用。不同的存储设备在大模型架构中都有着各自的特点和适用场景，它们相互配合，为大模型的运行提供了稳定的数据存储支持。

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网络与算力调度

网络：数据传输的 “高速公路”

网络是数据传输的 “高速公路”，它在保障大模型数据传输中起着至关重要的作用。在大模型训练中，大量的数据需要在不同的设备之间传输，如从存储设备到 GPU，从 GPU 到 CPU 等。如果网络带宽不足或稳定性差，就会导致数据传输速度慢，甚至出现数据丢失的情况，从而影响模型的运行效率。

以分布式训练为例，多个 GPU 之间需要频繁地交换数据，以同步模型参数和梯度。如果网络带宽不足，就会导致数据传输延迟，从而增加训练时间。网络的稳定性也非常重要，如果网络出现故障，就会导致训练中断，需要重新开始训练。

算力调度：资源分配的 “智慧大脑”

算力调度是资源分配的 “智慧大脑”，它通过合理分配计算资源，提高计算效率，降低成本。在大模型训练中，不同的任务对算力的需求不同，算力调度系统可以根据任务的需求，动态地分配计算资源，确保每个任务都能得到足够的算力支持。

在一个包含多个大模型训练任务的计算集群中，算力调度系统可以根据每个任务的优先级、计算量和所需资源等因素，合理地分配 GPU、CPU 等计算资源。对于计算量较大的任务，可以分配更多的 GPU 资源，以加快计算速度;对于优先级较高的任务，可以优先分配资源，以确保任务能够及时完成。通过算力调度，还可以避免资源的浪费，提高资源的利用率，从而降低计算成本。

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核心：模型层

(一)大语言模型

大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它通过对海量文本数据的学习，能够理解和生成自然语言。其工作原理基于 Transformer 架构，这种架构采用了多头注意力机制，能够并行地关注输入文本的不同部分，从而更好地捕捉文本中的语义和语法信息。

在自然语言处理任务中，大语言模型具有显著的优势。它能够处理多种类型的任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等。在文本生成方面，大语言模型可以根据给定的主题或提示，生成连贯、富有逻辑的文本。ChatGPT 可以生成新闻报道、故事、诗歌等各种类型的文本，其生成的文本质量高，语言流畅，甚至可以达到专业作家的水平。在问答系统中，大语言模型能够理解用户的问题，并给出准确、详细的回答。百度的文心一言在知识问答领域表现出色，能够快速准确地回答用户关于历史、科学、技术等方面的问题。

(二)语言 - 视觉大模型

语言 - 视觉大模型旨在融合语言和视觉信息，实现更强大的跨模态理解和交互。这类模型通过特殊的架构设计，将语言模型和视觉模型进行有机结合，使得模型能够同时处理文本和图像信息。

以图像描述任务为例，语言 - 视觉大模型可以分析图像中的物体、场景和动作等信息，并生成相应的文本描述。当输入一张猫在草地上玩耍的图片时，模型能够准确地描述出 “一只可爱的猫在绿色的草地上欢快地玩耍”。在视觉问答领域，语言 - 视觉大模型能够理解图像内容，并回答与图像相关的问题。例如，对于问题 “图片中的猫是什么颜色的?”，模型可以通过分析图像给出准确的答案。

(三)语音 - 语言大模型

语音 - 语言模型主要用于实现语音与语言的转换，它结合了语音识别和自然语言处理技术，能够将语音信号转换为文本，并对文本进行理解和处理，反之亦然。

在语音助手场景中，语音 - 语言模型发挥着重要作用。当用户说出 “打开音乐” 的指令时，语音助手首先通过语音识别技术将语音转换为文本，然后利用自然语言处理技术理解用户的意图，最后执行相应的操作，如打开音乐播放软件并播放音乐。在语音翻译领域，语音 - 语言模型可以实现实时的语音翻译。当用户说中文时，模型能够将其转换为英文语音输出，方便不同语言的用户进行交流。语音大模型的主要应用场景比如输入一段中文文案，克隆成某个人的声音，说出来，是语音大模型的主要功能。

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应用：应用层技术栈

(一)智能体

智能体技术利用大模型强大的推理能力，实现任务的自主规划和拆解，就像是一位经验丰富的项目经理，能够将复杂的任务有条不紊地分解为多个子任务，并合理安排执行顺序。以办公场景中的项目策划为例，当接到一个项目策划任务时，智能体可以先分析项目的目标和要求，然后将任务分解为市场调研、竞品分析、方案制定、团队协作等多个子任务。它会利用网络搜索工具获取市场和竞品信息，使用文档处理工具撰写方案，并通过协作平台与团队成员进行沟通和协作。在这个过程中，智能体能够根据任务的进展和反馈，动态调整任务计划，确保项目的顺利进行。智能体还可以应用于智能家居系统，通过对用户指令的理解和分析，智能体可以控制各种智能设备，实现家居环境的自动化管理。当用户说 “我回家了”，智能体可以自动打开灯光、调节空调温度、播放音乐等，为用户提供便捷的生活体验。

(二)检索增强生成(RAG)

RAG 技术通过检索相关信息来增强生成内容的准确性，就像是为模型配备了一个强大的知识助手。当用户提出问题时，RAG 系统会先在知识库中检索与问题相关的信息，然后将这些信息与模型的已有知识相结合，生成更加准确和丰富的回答。在医疗领域，医生在诊断疾病时，RAG 系统可以检索大量的医学文献和病例数据，为医生提供参考和建议。当医生输入患者的症状和检查结果时，RAG 系统可以快速检索到相关的疾病诊断标准、治疗方案和临床案例，帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。在法律领域，律师在处理案件时，RAG 系统可以检索法律法规、案例库和法律文献，为律师提供法律依据和参考。当律师需要查询某个法律条款的解释或类似案例时，RAG 系统可以迅速给出相关信息，提高律师的工作效率和准确性。

(三)微调

微调技术通过在特定任务的数据集上对大模型进行进一步训练，使模型能够更好地适应特定任务的需求。以金融领域的风险评估为例，预训练的大模型虽然具有强大的语言理解和处理能力，但对于金融领域的专业知识和风险评估任务可能并不完全适用。通过使用金融领域的历史数据和风险评估指标对大模型进行微调，可以使模型学习到金融领域的特定模式和规律，从而提高风险评估的准确性。在微调过程中，模型会根据数据集的特点和任务要求，调整自身的参数，以更好地拟合数据。这样，微调后的模型在处理金融风险评估任务时，能够更加准确地识别风险因素，预测风险概率，为金融机构提供更可靠的决策支持。

(四)提示词工程与思维链

提示词工程通过精心设计输入给模型的提示词，引导模型生成符合预期的回答，就像是给模型一个明确的指令。思维链技术则是让模型展示其推理过程，使回答更加透明和可解释，就像是为模型的思考过程绘制一幅清晰的地图。在数学问题解决中，当我们向模型提问 “一个水池有进水管和出水管，进水管每小时进水 5 立方米，出水管每小时出水 3 立方米，水池原本有 10 立方米的水，问几小时后水池会被注满?” 我们可以使用提示词工程，在问题中加入 “请一步一步思考，先计算每小时水池的净进水量，再计算注满水池所需的时间” 这样的提示，引导模型按照正确的思路进行计算。同时，思维链技术可以让模型展示其计算过程，如 “每小时水池的净进水量为 5 - 3 = 2 立方米，水池还需要注入的水量为水池容量减去原本的水量，假设水池容量为 V 立方米，那么还需要注入 V - 10 立方米的水，所以注满水池所需的时间为 (V - 10) / 2 小时”，这样我们就能清楚地看到模型的推理过程，更好地理解和验证答案的正确性。

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应用：呈现层

(一)增强检索类应用

增强检索类应用以智能搜索为典型代表，在当今信息爆炸的时代，互联网上的信息呈海量增长，如何从这茫茫信息海洋中快速、准确地找到我们需要的信息，成为了一个亟待解决的问题。智能搜索借助大模型的强大能力，为我们提供了更加精准和高效的搜索体验。

传统的搜索技术主要基于关键词匹配，往往只能返回与关键词字面相关的结果，无法理解用户的真正意图。而智能搜索则利用大模型对自然语言的理解能力，能够深入分析用户的查询内容，挖掘其背后的语义和语境信息。当用户输入 “如何提高工作效率” 时，智能搜索不仅能返回包含 “工作效率” 关键词的网页，还能理解用户可能关心的是时间管理技巧、工作方法改进、办公软件使用等方面的内容，从而返回更加全面和相关的结果。

大模型还可以对搜索结果进行智能排序和筛选。它能够根据用户的历史搜索记录、浏览行为等数据，分析用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化的搜索结果。经常关注科技领域的用户，在搜索相关信息时，智能搜索会优先展示最新的科技资讯和专业的技术分析文章。通过这种方式，智能搜索大大提升了搜索结果的相关性和准确性，节省了用户的时间和精力，让我们能够更加便捷地获取所需信息。

(二)智能体类应用

智能体类应用以虚拟助手为主要体现，虚拟助手通过与用户的交互，为用户提供个性化的服务和支持，已经逐渐融入到我们生活的方方面面。无论是在智能手机上，还是在智能家居系统中，虚拟助手都能随时响应我们的需求，成为我们生活的得力小帮手。

在智能手机上，虚拟助手如苹果的 Siri、小米的小爱同学等，能够理解用户的语音指令，完成各种任务。用户可以通过语音指令让虚拟助手查询天气、设置闹钟、发送短信、播放音乐等。当用户说 “明天早上 7 点叫我起床”，虚拟助手能够准确理解用户的意图，并在第二天早上 7 点准时发出提醒。虚拟助手还能与用户进行对话，回答用户的问题，提供信息和建议。当用户询问 “附近有什么好吃的餐厅”，虚拟助手可以根据用户的位置信息，推荐周边的美食餐厅，并提供相关的评价和推荐菜品。

在智能家居系统中，虚拟助手更是发挥着重要的作用。它可以控制各种智能设备，实现家居环境的自动化管理。用户可以通过语音指令让虚拟助手打开灯光、调节空调温度、关闭窗帘等。当用户回家时，说一句 “我回家了”，虚拟助手就可以自动打开灯光、调节室内温度，营造一个舒适的家居环境。虚拟助手还能根据用户的生活习惯和偏好，自动调整家居设备的运行状态。在用户晚上睡觉前，自动关闭不必要的电器设备，降低能源消耗。

(三)事务处理类应用

事务处理类应用以自动化办公为重要场景，在数字化办公的今天，自动化办公利用大模型实现文档处理、流程自动化等功能，大大提高了办公效率和质量，减轻了办公人员的工作负担。

在文档处理方面，大模型可以实现文档的自动生成、内容提取和格式转换。当需要撰写一份工作报告时，用户只需输入相关的主题和要点，大模型就能自动生成一份完整的报告，包括引言、正文、结论等部分，且语言表达流畅、逻辑清晰。大模型还能从大量的文档中快速提取关键信息，如从合同文档中提取重要条款、从会议纪要中提取决策事项等。在格式转换方面，大模型可以轻松将文档从一种格式转换为另一种格式，如将 Word 文档转换为 PDF 文档，或将 PPT 文档转换为图片格式，方便用户在不同场景下使用。

在流程自动化方面，大模型可以实现业务流程的自动化处理。以审批流程为例，大模型可以自动识别审批文件的内容和类型，根据预设的审批规则和流程，自动将文件发送给相应的审批人员，并提醒审批人员及时处理。在审批过程中，大模型还能对审批意见进行分析和总结，生成审批报告。通过流程自动化，不仅提高了审批效率，还减少了人为错误和延误，确保了业务流程的顺畅进行。

(四)探索式分析或者非结构化分析

大模型带来的对话式交互方式，正在深刻改变数据分析的模式。以往，数据分析往往是技术人员的专属领域，非技术人员由于缺乏专业知识和技能，难以从海量数据中获取有价值的信息。而现在，大模型通过自然语言交互技术，打破了这一壁垒，让数据分析变得更加便捷和高效。探索性分析旨在降低数据使用的难度，对数据准确性要求不高，探索出某种可能性后可以详细在做精细的数据分析。

在社交媒体蓬勃发展的当下，每天都有海量的文本数据产生，这些数据蕴含着丰富的用户需求和情感倾向信息，对于企业来说是一座宝贵的信息金矿 。而大模型凭借其强大的自然语言处理能力，成为了挖掘这座金矿的有力工具。以电商领域为例，众多电商平台上积累了大量的用户评价数据。这些评价往往是用户对商品或服务的真实反馈，包含了产品质量、使用体验、物流配送等多方面的信息，但它们以非结构化的文本形式存在，传统的数据分析方法难以从中快速准确地提取关键信息 。大模型则可以通过深度学习算法，对这些用户评价进行分析。它能够理解文本中的语义、语法和语境，准确判断用户的情感倾向，是满意、不满意还是中性;还能提取出用户提及的关键信息，如产品的优点、缺点、改进建议等 。某知名电商平台利用大模型对用户评价进行分析后发现，用户在评价一款手机时，频繁提到 “拍照效果好”“电池续航短” 等关键词。基于这些分析结果，该平台一方面向手机供应商反馈，促使其改进电池技术;另一方面，在推荐该手机时，突出其拍照优势，同时提醒用户关注电池续航问题，从而提升了用户的购买体验和满意度 。 在舆情监测领域，大模型同样发挥着重要作用。它可以实时监测社交媒体、新闻网站等平台上的信息，快速识别出与企业或品牌相关的舆情，并分析其情感倾向和传播趋势。一旦发现负面舆情，企业能够及时采取措施进行应对，避免舆情进一步发酵，保护企业的品牌形象 。大模型在文本数据解析方面的高效性和准确性，为企业提供了深入了解市场和用户的途径，帮助企业在激烈的市场竞争中做出更明智的决策。

AI 大模型应用技术栈的各个层次紧密协作，共同构建了强大的 AI 应用生态系统。从底层的基础设施层提供坚实的硬件支撑，到模型层作为核心实现各种 AI 功能，再到应用技术层助力模型更好地服务于具体任务，最后在应用层为用户呈现丰富多彩的 AI 应用，每一层都不可或缺。

如何学习大模型？

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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