掌握从模型选型到部署优化的全流程
本文深入探讨了AI大模型的开发与应用,涵盖基础概念、模型架构、关键技术、训练方法、应用策略、评估优化及伦理安全七大核心内容。从人工智能的定义到深度学习、通用人工智能(AGI)的探索,再到Transformer架构、混合专家模型(MoE)等前沿技术,系统解析了构建智能系统的基石与工程效率的引擎。文章还介绍了提示工程、检索增强生成(RAG)、AI智能体等应用策略,强调了模型评估与优化的重要性,并探讨了AI伦理与安全的关键议题。适合希望全面了解AI大模型开发的技术人员与研究者参考。