极道
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大语言模型LLM的涌现架构
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原文中文，约4200字，阅读约需10分钟。
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内容提要
预训练的人工智能模型代表了自互联网以来最重要的软件架构变化。本文介绍了整合大语言模型LLM的参考架构，包括上下文学习的设计模式、数据预处理和嵌入、提示构建和检索、以及提示语的执行和推理。
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关键要点
- 预训练的人工智能模型是自互联网以来最重要的软件架构变化。
- 个人开发者可以在几天内构建出复杂的人工智能应用程序。
- 文章介绍了整合大语言模型LLM的参考架构，包括设计模式、数据预处理和嵌入、提示构建和检索、提示语的执行和推理。
- 上下文学习通过发送最相关的文件来解决大数据集处理的问题。
- 数据预处理阶段涉及存储私人数据并通过嵌入模型进行处理。
- 提示构建阶段包括构建提示并从外部API和矢量数据库检索信息。
- 提示语的执行阶段将提示提交给预训练的LLM进行推理。
- 开发者使用传统ETL工具和协调框架进行数据加载和转换。
- OpenAI的API是开发者启动LLM应用程序的首选。
- 开发者在生产阶段可能会选择更经济的模型，如gpt-3.5-turbo。
- 代理框架在人工智能应用程序中具有潜力，但目前仍处于概念验证阶段。
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