大模型初探：从LLM到智能体，小白也能轻松入门并收藏！

本文深入浅出地介绍了大语言模型LLM的概念、训练过程预训练与微调及其应用场景并详细解析了基于LLM的智能体Agent框架包括记忆、规划、工具使用等关键环节。文章还重点阐述了RAG技术如何减少LLM的幻觉提升其回答准确性并探讨了提示词Prompt的编写与优化。整体内容旨在帮助初学者全面理解大模型技术为实际应用打下坚实基础。1、什么是智能体 (Agent)一种基于LLMLargeLanguage Model的能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的自主系统。与传统人工智能不同Al Agent 模仿人类行为模式解决问题通过独立思考和调用工具逐步完成给定目标实现自主操作。通用智能体平台以Agent为核心技术驱动构建通用智能体平台通过在智能体感知、记忆、规划和执行各关键环节的能力攻关以适应不断变化的实际业务和日常办公需求提供更加个性化和精准的服务并助力工程人员解放脑、解放手、想的更全、做的更准,共同推动了其在更多复杂场景下的应用。2、什么是LLM (Large Language Model)大语言模型是一类基于深度学习的人工智能模型旨在处理和生成自然语言文本。通过训练于大规模文本数据使得大语言模型能够理解并生成与人类语言相似的文本执行各类自然语言处理任务。LLM的训练及使用LLM能够理解并生成与人类语言相似的文本执行各类自然语言处理任务具体可应用场景包括而不限于文本生成、机器翻译、摘要生成、对话系统、情感分析等。其具有强大的泛化能力、能够处理多种任务。LLM的训练LLM的训练过程分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段模型在大规模未标注文本数据上进行自监督学习学习通用的语言表示。微调阶段模型在特定任务的标注数据上进行有监督学习调整模型参数以适应具体任务需求。LLM的使用一方面对于直观的日常使用用户输入问题提示词Prompt大模型给出该问题的回答。另一方面对于基于LLM的AI应用编程可通过以指定格式调用LLM的API获取问题的答案。基于LLM的Agent框架LLM对标人类大脑思考如何解决问题、给出怎样的回答。记忆长期记忆加短期记忆。即智能体使用的历史记录、系统数据以及智能体执行过程中产生的各种中建信息。规划技能提示词编排、意图理解、任务分解、自我反思。工具使用智能体在执行任务中可能会使用到的各种工具接口。3、Transformer架构LLM的核心技术架构是Transformer这是一个基于自注意力机制的深度学习模型。Transformer架构的关键在于其能够并行处理序列数据大大提高了模型的训练效率和性能参数规模LLM通常采用大规模神经网络参数数量从数百万到数十亿不等例如通义干问Qwen-7B具有70亿的参数规模训练数据需要高质量的、经过预处理的多模态数据。参数规模的增加使模型具有更强的学习和泛化能力能够处理复杂的语言任务但也带来了计算成本和资源需求的显著增加。4、什么是RAGLLM回答用户问题时是基于训练LLM时使用的文本数据进行的。而面对未知知识的问题它并不能正确回答而容易产生错误的结果即大模型的幻觉。什么是RAGRAGRetrieval-augmented Generation是一种自然语言查询方法通过一个检索信息组件从外部知识源获取附加信息馈送到LLM prompt以更准确地回答所需的问题。通过额外的知识来增强LLM 以回答问题用以减少 LLM产生幻觉的倾向。利用RAG减少幻觉基于RAG技术可以通过构建一个知识库让LLM能够在回答问题时以这个知识库为基础具备回答知识库中的相关内容的能力。RAG的优势基于RAG技术创建的知识库可以比较便利地增删改其中的文档可以支持更频繁的更新。RAG的整体流程RAG的整体流程分为两大步:一是事先的索引丨lndexing也即是从私有文档构建知识库的过程;即为图蓝色虚线链路。二是即时的查询(Querying)也即是针对已构建的知识库进行查询问答的过程。即为图红色虚线链路。先检索然后生成。RAG的效果一是赋予LLM回答私有知识库问题的能力减弱幻觉;二是提供了回答中引用的原文出处提高检索效率同时便于直接对比原文确保LLM回答的准确性在智能问答、文档摘要、数据整理等领域发挥重要作用5、什么是提示词 (工程)提示词Prompt是指向LLM提供输入以引导其生成特定输出的文本或指令。提示词提示词包括两类系统提示词与用户提示词。用户提示词即为用户的问题系统提示词为人工智能应用内置的指向LLM的一组初始指令或背景信息用于指导LLM的行为方式和响应模式。一般情况下提示词更多的是指用户提示词、即用户发送给LLM的问题。提示词对LLM的影响在生成文本时LLM会试图理解并根据其理解生成相应的响应LLM生成的回答的质量受用户提示词的影响更完善的提示词能够让LLM更好地理解用户意图、给出更契合更完善的回答如何优化提示词在提出用户问题时候应该清晰而具体地表达指令提出具体的需求;如果对LLM的输出格式有要求那么最好提供参考文本作为示例。如何编写更好的提示词更为完善的提示词基本组成部分指令要求模型对文本的处理动作。指令的对象需要模型处理的文本。示例案例或思维模型提示。输出要求对于输出内容的内容和格式要求异常情况对于模型无法执行或指令信息缺失时的异常处理机制。最后对于正在迷茫择业、想转行提升或是刚入门的程序员、编程小白来说有一个问题几乎人人都在问未来10年什么领域的职业发展潜力最大答案只有一个人工智能尤其是大模型方向当下人工智能行业正处于爆发式增长期其中大模型相关岗位更是供不应求薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家给硕士毕业的优质AI人才含大模型相关方向开出的月基础工资高达5万—6万元即便是非“人才计划”的普通应聘者月基础工资也能稳定在4万元左右。再看阿里、腾讯两大互联网大厂非“人才计划”的AI相关岗位应聘者月基础工资也约有3万元远超其他行业同资历岗位的薪资水平对于程序员、小白来说无疑是绝佳的转型和提升赛道。对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说现在正是最好的学习时机行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高只要找准学习方向稳步提升技能就能轻松摆脱“低薪困境”抓住AI时代的职业机遇。如果你还不知道从何开始我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程我也是一路自学走过来的很清楚小白前期学习的痛楚你要是没有方向还没有好的资源根本学不到东西下面是我整理的大模型学习资源希望能帮到你。扫码免费领取全部内容1、大模型学习路线2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 入门必看大模型学习书籍文档.pdf书面上的技术书籍确实太多了这些是我精选出来的还有很多不在图里4、AI大模型最新行业报告2026最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、面试试题/经验【大厂 AI 岗位面经分享107 道】【AI 大模型面试真题102 道】【LLMs 面试真题97 道】6、大模型项目实战配套源码适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容3、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】