大模型技术全景解析：从基础架构到应用生态

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一、基础架构

· 底层架构

   · Transformer：基于自注意力机制的深度学习架构，是众多大语言模型的核心技术底座。

· 深度学习框架

   · TensorFlow：静态计算图设计，适合大规模分布式训练与工业部署；

   · PyTorch：动态图机制提升开发灵活性，研究首选，支持快速原型设计；

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二、模型演进

   · LLM：大语言模型（参数量超大的通用语言模型）的广义定义；

   · GPT系列：GPT-1/GPT-2/GPT-3/GPT-4o；

        -- GPT系列的演进不仅推动了技术的进步，也为ChatGPT等应用化产品提供了强大的引擎。

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三、部署优化

   · ONNX：跨框架模型交换标准，实现TensorFlow/PyTorch等模型格式统一，便于多平台迁移；

   · TensorRT：针对NVIDIA GPU的推理优化引擎，通过层融合、量化压缩提升计算效率，优化推理性能；

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 四、工程化应用

   · LangChain：大模型工程化应用开发框架，python实现的开源框架，集成了模型调用能力，集成了记忆管理能力，集成了各种工具；

   · Prompt ：提示工程，通过上下文示例、思维链等技巧引导模型输出；

  · RAG：检索增强生成，用户查询→向量数据库检索→相关文档注入提示词→调用模型生成增强答案，如：构建企业知识库；

   · Agent：智能体，执行模型的任务指令，使应用具备调用各种外部工具的能力，如：查天气、搜索、发邮件；

   · Workflow：流程编排，如链接多个工具，编排任务流程，完成特定的任务；