PythonAI算法
2024 行业大模型调研报告
本文介绍了 2024 年行业大模型的发展现状与技术路径。内容涵盖行业大模型定义、生产效率影响、七大核心学习阶段（系统设计、提示词工程、平台开发、知识库 RAG、微调开发、多模态应用、行业落地）以及实战案例。重点阐述了如何利用 LangChain、PAI 等平台构建垂直领域应用，掌握 Fine-tuning 及多模态技术，旨在帮助开发者提升大模型全栈工程能力与实际项目解决能力。
本文介绍了 2024 年行业大模型的发展现状与技术路径。内容涵盖行业大模型定义、生产效率影响、七大核心学习阶段（系统设计、提示词工程、平台开发、知识库 RAG、微调开发、多模态应用、行业落地）以及实战案例。重点阐述了如何利用 LangChain、PAI 等平台构建垂直领域应用，掌握 Fine-tuning 及多模态技术，旨在帮助开发者提升大模型全栈工程能力与实际项目解决能力。
行业大模型是指利用大模型技术，针对特定领域数据和任务进行训练或优化，形成具备专用知识与能力的大模型及应用。随着人工智能技术的快速发展，大模型已从通用场景向垂直行业深入渗透，成为推动产业数字化转型的关键力量。
当前，大模型技术正在重塑各行各业的生产效率。虽然新岗位的生产效率优于被取代岗位，整体社会生产效率提升，但具体到个人层面，掌握 AI 技术的人员将拥有显著的竞争优势。这与计算机、互联网及移动互联网发展初期的规律一致。
构建行业大模型应用通常遵循以下七个阶段的技术路径：
从系统架构入手，理解大模型的主要方法。包括模型选型、算力规划、数据管道设计等基础要素。合理的系统设计是确保模型高效运行的前提。
通过 Prompts 角度入手更好发挥模型的作用。这包括零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）提示设计，以及思维链（Chain-of-Thought）技术的应用，以优化模型输出质量。
借助云平台（如阿里云 PAI）构建特定领域的应用。例如电商领域的虚拟试衣系统，需要整合图像识别与大模型生成能力，实现用户交互体验的升级。
以 LangChain 框架为例，构建行业咨询智能问答系统。利用检索增强生成（RAG）技术，将企业私有知识库与大模型结合，解决幻觉问题，提高回答的准确性。
借助大健康、新零售、新媒体等领域数据，构建适合当前领域的大模型。涉及全量微调、参数高效微调（PEFT）等技术，使模型更贴合业务需求。
以 SD（Stable Diffusion）等多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。探索文本、图像、音频等多模态数据的融合处理，拓展应用场景边界。
以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型、文心一言等成熟基座模型构建大模型行业应用。重点在于将技术转化为实际生产力，解决业务痛点。
光学理论是没用的，必须动手实操。通过实战案例学习，可以将所学运用到实际当中。
2024 年是大模型技术落地的关键之年。开发者应紧跟技术趋势，通过系统化的学习和实践，掌握大模型应用开发技能，以应对未来技术变革带来的挑战与机遇。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online