第四章

人工智能的新篇章：大模型技術(shù)與AIGC

CONTENTS目錄大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1AIGC：開啟內(nèi)容創(chuàng)作新時代23大模型使用技巧：掌握認(rèn)知工具的指南4大模型輔助文獻(xiàn)閱讀5大模型輔助編程6大模型輔助數(shù)據(jù)分析大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.1大模型：人工智能的新高度

在科技日新月異的當(dāng)下，大模型（又稱大語言模型）與AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，人工智能生成內(nèi)容）猶如人工智能領(lǐng)域的兩顆璀璨明珠，熠熠生輝。它們的誕生，不僅極大地重塑了人與技術(shù)的互動模式，更為各行各業(yè)開辟了前所未有的變革之路與無限機遇。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.2大模型的定義與特性

大模型，作為人工智能領(lǐng)域的一個重要突破，通常指的是由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型，這些模型包含數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù)。例如，GPT-3模型就擁有1750億個參數(shù)，而Grok-1模型更是擁有3140億個參數(shù)，這些參數(shù)數(shù)量反映了模型的復(fù)雜度和潛在性能。這類模型最初以大模型（LargeLanguageModel，LLM）為起點，圍繞自然語言處理任務(wù)創(chuàng)建，而后發(fā)展為能夠處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型（FoundationModel），不再局限于自然語言。大模型具有一系列獨特的特性。首先是大規(guī)模參數(shù)量，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)規(guī)模超過百億。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.2大模型的定義與特性

大模型，作為人工智能領(lǐng)域的一個重要突破，通常指的是由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的模型，這些模型包含數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù)。例如，GPT-3模型就擁有1750億個參數(shù)，而Grok-1模型更是擁有3140億個參數(shù)，這些參數(shù)數(shù)量反映了模型的復(fù)雜度和潛在性能。這類模型最初以大模型（LargeLanguageModel，LLM）為起點，圍繞自然語言處理任務(wù)創(chuàng)建，而后發(fā)展為能夠處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型（FoundationModel），不再局限于自然語言。大模型具有一系列獨特的特性。首先是大規(guī)模參數(shù)量，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)規(guī)模超過百億。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.3大模型的發(fā)展歷程

大模型的發(fā)展是一個逐步演進的過程，經(jīng)歷了多個重要階段。早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為后來大模型的誕生奠定了堅實基礎(chǔ)。20世紀(jì)40年代的單層感知機能夠解決線性可分問題，然而對于線性不可分問題則無能為力。到了20世紀(jì)80年代，BP傳播算法的出現(xiàn)解決了線性不可分問題，推動了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。2010年左右，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起，在海量圖片分類等任務(wù)中取得了顯著成果。2017年，谷歌發(fā)表《AttentionIsAllYouNeed》論文，提出的Transformer網(wǎng)絡(luò)成為顛覆性創(chuàng)新，徹底改變了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向，并為大型模型的發(fā)展開辟了新路徑。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.5成長契機：算力與數(shù)據(jù)的雙輪驅(qū)動

隨著21世紀(jì)的到來，互聯(lián)網(wǎng)如同一股不可阻擋的潮流，迅速席卷全球，徹底改變了信息的生產(chǎn)、傳播和積累方式?；ヂ?lián)網(wǎng)的問世極大地拓寬了信息獲取的邊界，讓人們能夠隨時隨地探索并獲取關(guān)于任何感興趣主題的詳盡信息。此外，互聯(lián)網(wǎng)信息的更新速度之快近乎實時，這既增強了新聞的時效性，也讓我們在應(yīng)對災(zāi)害和緊急情況時能迅速響應(yīng)。此外，互聯(lián)網(wǎng)使得信息傳播的范圍更加廣泛，每個人都有機會成為信息的發(fā)布者和傳播者，這不僅加速了信息的傳播速度，還有助于推動公共輿論的形成。社交媒體上的海量用戶動態(tài)、電商平臺的交易數(shù)據(jù)記錄、在線學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫的前沿科研資料等，猶如一座座數(shù)據(jù)寶庫，持續(xù)不斷地為模型訓(xùn)練輸送著豐富且無限的素材。與此同時，圖形處理單元（GPU）等高性能計算硬件領(lǐng)域迎來了具有劃時代意義的革命性突破，其卓越的并行計算能力，讓大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間實現(xiàn)了從以年為單位的漫長等待，到數(shù)月、數(shù)周乃至數(shù)天的飛速跨越。這一算力與數(shù)據(jù)的完美契合，宛如為大模型的茁壯成長精心營造了一片肥沃富饒的土壤，同時注入了強勁無比的動力源泉，模型參數(shù)規(guī)模自此開始呈現(xiàn)出令人驚嘆的指數(shù)級攀升態(tài)勢，一場震撼世界的智能革命風(fēng)暴正在悄然無聲地醞釀之中。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.6關(guān)鍵飛躍：Transformer架構(gòu)的破曉

當(dāng)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在處理長序列數(shù)據(jù)時深陷困境，面對復(fù)雜語義關(guān)聯(lián)的捕捉常常顯得力不從心，Transformer架構(gòu)宛如一道劃破漆黑夜空的曙光，橫空出世。它摒棄了RNN順序處理數(shù)據(jù)的低效模式，采用多頭注意力機制，如同為模型安裝了多重視角，能同時關(guān)注輸入序列的關(guān)鍵部分，精確捕捉元素間的微妙聯(lián)系。無論是對長篇文學(xué)巨著中深邃語義的透徹理解，還是在復(fù)雜對話情境下對交流意圖的敏銳識別，Transformer都表現(xiàn)得游刃有余?；诰哂虚_創(chuàng)性意義的架構(gòu)，GPT系列模型如GPT-1到GPT-4等，以及文心一言等超大規(guī)模模型迅速涌現(xiàn)，打破了自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展桎梏。這些模型通過大規(guī)模語料庫的預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了語言的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和語義信息，從而能夠生成自然、連貫的語言輸出。它們不僅在自然語言生成方面展現(xiàn)出強大的潛力，還在機器翻譯、問答系統(tǒng)、文本摘要與整理等多個領(lǐng)域取得了顯著的進展，成功翻開了人工智能發(fā)展史上的嶄新篇章。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.7大模型的工作原理

以GPT為代表的大模型，文本生成過程類似于單字接龍。在訓(xùn)練時，模型深入學(xué)習(xí)海量文本的語言模式和規(guī)律，輸入提示詞后，依據(jù)所學(xué)，精準(zhǔn)預(yù)測下一個可能出現(xiàn)的字詞，循環(huán)往復(fù)，最終生成連貫流暢的文本。01大模型：構(gòu)建認(rèn)知世界的宏偉藍(lán)圖1.8解密大模型的核心技術(shù)

1．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：智慧構(gòu)建的藍(lán)圖2．海量數(shù)據(jù)：智能孕育的源泉3．大規(guī)模訓(xùn)練：算力支撐的征途01AIGC：開啟內(nèi)容創(chuàng)作新時代022.1AIGC的定義與發(fā)展背景

AIGC是一種利用AI技術(shù)自動生成文本、圖像、音頻和視頻等數(shù)據(jù)的新型內(nèi)容生成方式。它不僅能夠模仿人類的創(chuàng)造力和寫作風(fēng)格，而且在生成質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)造力方面取得了顯著的進展。AIGC的發(fā)展歷程顯示，隨著計算能力的提升、數(shù)據(jù)量的增加和算法的不斷進步，其效率和質(zhì)量都有了顯著提升。與傳統(tǒng)的PGC（ProfessionalGeneratedContent，專家生產(chǎn)內(nèi)容）和UGC（UserGeneratedContent，用戶生產(chǎn)內(nèi)容）相比，AIGC在效率、穩(wěn)定性和成本方面具有明顯優(yōu)勢。PGC主要體現(xiàn)在圖書、報紙、期刊等由專業(yè)人士創(chuàng)作的內(nèi)容；UGC則以微博、公眾號、自媒體等用戶自主創(chuàng)作的內(nèi)容為代表。隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是大模型的出現(xiàn)，為AIGC的興起提供了強大的技術(shù)支持。大模型憑借其出色的學(xué)習(xí)和理解能力，讓AIGC得以創(chuàng)作出更為豐富多樣、品質(zhì)卓越的內(nèi)容，從而引領(lǐng)了內(nèi)容創(chuàng)作的新篇章。AIGC：開啟內(nèi)容創(chuàng)作新時代022.2AIGC與大模型的關(guān)系

AIGC：開啟內(nèi)容創(chuàng)作新時代022.2AIGC與大模型的關(guān)系

AIGC：開啟內(nèi)容創(chuàng)作新時代022.2AIGC的技術(shù)特點2.3AIGC產(chǎn)業(yè)圖譜及其廣泛應(yīng)用案例

大模型使用技巧：掌握認(rèn)知工具的指南033.1提示工程簡介

1.提示詞是什么2.提示詞的發(fā)展歷程

3.提示詞類型詳述4.提示工程（PromptEngineering）5.提示工程的重要性大模型使用技巧：掌握認(rèn)知工具的指南033.2編寫提示詞的原則、策略和技巧

1.編寫提示詞的原則2.編寫提示詞的策略

3.編寫清晰提示詞的技巧4.激活函數(shù)5.權(quán)重與偏置大模型使用技巧：掌握認(rèn)知工具的指南033.3提示詞參考示例

1.零樣本提示（Zero-Shot）2.減少樣本提示（Few-Shot）

3.讓模型一步步思考4.激活函數(shù)5.權(quán)重與偏置大模型使用技巧：掌握認(rèn)知工具的指南033.4將復(fù)雜任務(wù)分解成子任務(wù)

1.案例介紹2.提示詞優(yōu)化策略

大模型使用技巧：掌握認(rèn)知工具的指南033.5采用系統(tǒng)的提示詞框架

常見的提示詞框架介紹1.ICIO框架2.CRISPE框架3.6用結(jié)構(gòu)化方式進行提示大模型輔助文獻(xiàn)閱讀041．普通提示詞和高質(zhì)量提示詞.2．三輪閱讀法吃透文獻(xiàn)大模型提示詞具體