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大型语言模型技术栈视角
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
大多数AI从业者认为AI发展过快，但LLM API、检索机制和LangChain开发框架仍是关键支柱。定制语言模型的三种方法是从头开始训练、微调基础模型和使用预训练模型和检索相关上下文。AI仍处于早期阶段，基础设施层将在未来几年内快速发展。
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关键要点
- 大多数AI从业者认为AI发展过快，但LLM API、检索机制和LangChain开发框架仍是关键支柱。
- 几乎每个公司都在将语言模型融入其产品中，涵盖了从代码到数据科学的多个领域。
- 公司希望根据其独特的上下文定制语言模型，以便实现自然语言交互。
- 定制语言模型的三种主要方法是从头开始训练、微调基础模型和使用预训练模型及检索相关上下文。
- LLM API和定制模型训练的技术栈正在逐渐融合。
- 语言模型API使普通开发者能够使用强大的现成模型，开发者友好的工具正在增加。
- 语言模型需要在输出质量、数据隐私和安全性方面变得更加可信，以实现全面采用。
- 语言模型应用将变得越来越多模态，结合文本、语音和图像生成。
- AI仍处于早期阶段，基础设施层将在未来几年内快速发展。
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