LLM技术报告大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。LLM是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。以GPT系列为代表，LLM以其在自然语言处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引擎。LLM在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处理领域，GPT系列模型在文本生成、问答系统和对话生成等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发等方面，LLM技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。本报告从技术人视角出发，将深入探讨LLM技术的背景、基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。2/32LLMTechMap向量数据库数据库向量支持大模型框架、微调(FineTuning)大模型训练平台与工具基础设施LLMAgent备案上线的中国大模型知名大模型知名大模型应用大模型算力工具和平台LLMOps大模型聚合平台开发工具AI编程插件、IDE、终端代码生成工具编程语言3/32LLM技术背景Transformer架构和预训练与微调策略是LLM技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能力的提升，研究者们开始设计更大规模的神经网络，以提高对语言复杂性的理解。GPT(GenerativePre-trainedTransformer)的提出标志着LLM技术的飞速发展，其预训练和微调的方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得LLM更全面地处理各种信息，支持更广泛的应用领域。图源：https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system.svg4/32LLM基础设施01030204向量数据库/数据库向量支持为大模型提供高效的存储和检索能力大模型框架及微调(FineTuning)大模型框架提供基本能力和普适性，而微调则是实现特定应用和优化性能的关键环节大模型训练平台&工具提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型所需的基础设施和支持编程语言以Python为代表5/32LLM基础设施：向量数据库/数据库向量支持向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为LLM提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类：原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计，所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行组织和索引。包括等均属于原生向量数据库。除了选择专业的向量数据库，对传统数据库添加“向量支持”也是主流方案。比如等传统数据库均已支持向量检索。6/32LLM基础设施：向量数据库/数据库向量支持自2022年ChatGPT问世以来，大模型星火初始，向量数据库不但获得了技术领域的关注，也逐渐吸引了市场和资本的注意力。近两年来，向量数据库公司迎来了一波融资潮：Pinecone：已融资Zilliz：已融资Weaviate：已融资Vespa：已融资Chroma：已融资Qdrant：已融资Marqo：已融资LanceDB：已融资……据西南证券研究发展中心预测，2025年向量数据库渗透率约为30%，则全球向量数据库市场规模约为99.5亿美元，。2023年前四个月，向量数据库公司融资额，超过了2022年的总和（图源：https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-infrastructure-vector-database/）7/32LLM基础设施：大模型框架及微调(FineTuning)大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。微调（FineTuning）是在大模型框架基础上进行的一个关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使其更好地适应特定的任务或应用场景。这一步骤使得通用的大型模型能够在特定任务上表现出更高的精度和更好的效果。大模型框架提供了LLM的基本能力和普适性，而微调则是实现特定应用和优化性能的关键环节。两者相结合，使得LLM在广泛的应用场景中都能发挥出色...
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