LLM技术全景图:技术人必备的技术指南,一张图带你掌握从基础设施到AI应用的全面梳理LLM 技术图谱(LLM Tech Map)是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现,此图谱主要特点是“专注于技术人视角”,不求从 LLM 产业角度汇聚信息,而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。LLM 技术图谱(LLM Tech Map)从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台,以及算力几个方面,为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。核心价值:帮助技术人快速了解 LLM 的核心技术和关键方向。1.基础设施LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的基础设施部分主要包括以下几个方面:向量数据库: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。数据库向量支持:传统数据库通常不支持向量数据的存储和检索,数据库向量支持可以为传统数据库添加向量数据的存储和检索能力。大模型框架、微调 (Fine Tuning):针对大模型的开发。大模型训练平台与工具1.1向量数据库MilvusPineconeWeaviateChromaQdrantVespaValdFaissScaNNVearchAquilaDBMarqoLanceDBAnnoyNucliaDBDeepLakeMongoDB1.2数据库向量支持pgvectorRedis VectorElasticSingleStoreDBSolrOpenSearchClickHouseRocksetCassandraLuceneNeo4jKineticaSupabaseTimescale1.3大模型框架、微调 (Fine Tuning)OneFlowLMFlowLoRAAlpaca-LoRAPEFTChatGLM-Efficient-TuningLLaMA-Efficient-TuningP-tuning v2OpenLLMh2o-llmstudioxTuringfinetunerYiVal1.4大模型训练平台与工具PytorchBMtraincolossalAITensorflowPaddlePaddleMindSporeDeepspeedXGBoostTransformersApache MXNetRay2.大模型LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的大模型部分主要包括以下几个方面:备案上线的中国大模型:有牌照提供服务的大模型,需要注意的是大模型和相应的产品多半名称不同。知名大模型:在全球范围内,已经发布了多款知名大模型,这些大模型在各个领域都取得了突破性的进展。知名大模型应用:LLM 已经在多种应用场景中得到了应用,包括文本生成、机器翻译、问答、自然语言推理等。2.1中国大模型文心一言云雀GLM紫东太初百川日日新ABAB 大模型书生通用大模型混元大模型2.2知名大模型Llama 2OpenLLaMA百川通义大模型文心一言StableLMMOSSDollyBLOOMFalcon LLMChatGLMPaLM 2盘古GPT-4Stable DiffusionDALL·E 32.3 知名大模型应用ChatGPTClaudeCursorMochi DiffusionMidjoureyDragGANBardBing3.AI Agent(LLM Agent)AI Agent是一种能够自主运作并完成特定任务的计算实体或程序。它能够通过传感器感知周围环境,并根据感知到的信息做出决策,然后通过执行器采取行动。LLM Agent 是指基于 LLM 技术构建的智能代理,它可以用于各种任务,比如让机器与 ChatGPT 交互,一层一层挖掘信息,自动化完成任务;比如由机器人构成的虚拟小镇。核心特点自主性:AI Agent具有独立思考和行动的能力,能够在没有人类直接指导的情况下完成任务。交互性:AI Agent能够与环境或其他Agent进行交互,这在游戏、对话系统、推荐系统等场景中尤为重要。目的性:AI Agent设计有明确的目标或意图,其行为是为了实现这些目标。适应性:AI Agent能够根据环境的变化调整自己的行为,以适应新的情境。进化性:随着技术的发展,AI Agent的功能和智能水平也在不断提升。技术特点AI Agent与大模型的主要区别在于,大模型与人类之间的交互是基于prompt实现的,而AI Agent仅需给定一个目标,它就能够针对目标独立思考并做出行动。AI Agent的核心驱动力是大模型,并在此基础上增加了规划(Planning)、记忆(Memory)和工具使用(Tool Use)三个关键组件。类型从工作模式来看,AI Agent可以分为以下三种类型:单Agent:侧重于执行单一任务或一系列相关任务,且不需要与其他智能体进行交互。多Agent:涉及多个智能体之间的协作和交互,以完成更复杂的任务。混合Agent(人机交互Agent):结合了人类和智能体的交互,以实现更高效的任务执行。RivetJARVISMetaGPTAutoGPTBabyAGINexusGPTGenerative AgentsVoyagerGPTeamGPT ResearcherAmazon Bedrock Agents4.AI 编程AI编程是指利用计算机编程语言和技术来创建、训练和优化人工智能算法的过程。它涵盖了数据的收集、清洗、转换以及算法的选择和应用。AI编程是构建未来智能系统的关键,通过模拟人类智能的能力,使计算机能够执行类似于人类的决策和任务。编程语言如Python因其强大的数据处理库和简洁的语法,成为AI编程的常用工具。codeium.vimCursorGitHub CopilotComateStableCodeCodeGeeXTabbyMLCodeArts SnapCode LlamaCodeFuse姜子牙CodeShell5.工具和平台LLM 技术图谱(LLM Tech Map)的工具和平台部分主要包括以下几个方面:LLMOps:简单点说(大家当前在说的),就是“快速从大模型到应用”。大模型聚合平台:汇聚大模型能力,提供服务。开发工具:其它开发相关的 LLM 工具。5.1 LLMOpsBentoMLLangChainDify.aiSemantic KernelArize-PhoenixGPTCacheFlowise5.2 大模型聚合平台(☆)Gitee AISOTA!模型魔搭ModelScopeHugging Face5.3 开发工具v0txtaiJina-AIDecoimgcookQuest AICodiumAICodeium VimProject IDXMakerSuite6.算力LLM 模型的训练和部署需要大量的算力,算力是 LLM 技术发展的关键因素。英伟达昇腾AMD海光昆仑芯天数智芯
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