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前言

在當今數字化時代，大語言模型如雨后春筍般涌現，正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。從智能寫作助手到智能客服，從圖像生成到視頻創作，大語言模型的應用場景日益廣泛。然而，對于許多人來說，大語言模型仍然充滿了神秘色彩。它究竟是什么？有哪些作用？是如何發展起來的？又該如何與外部系統進行交互？本文將為你揭開大語言模型的神秘面紗，帶你從基礎認知開始，逐步深入了解大語言模型的部署與應用，以及與之緊密相關的RESTful風格API。

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一、初見大模型

1.1 大語言模型基本知識了解

（一）日常可能用到的大語言模型

可通過網址 AI空間
查看匯集的比較經典的、適用于各種用途的大模型。

（二）大模型的作用

1. 具體作用體現
   • 文本生成：大語言模型可用于生成各類文本，如文章、故事、報告等。
   • 代碼編寫：能輔助編寫不同編程語言的代碼，提高開發效率。
   • 多模態創作
     • 文生成圖像：例如DALL·E 3可根據文本描述生成相應圖像。
     • 文生成視頻：像Sora能依據文本輸入創作視頻。
     • 文生成音樂：Suno AI可實現根據文本生成音樂。
   • 知識整合與分析：對大量知識進行整合和分析，提煉關鍵信息。

（三）核心價值

大語言模型的核心價值在于將人類從重復勞動中解放出來，使人類能夠專注于需要創造力、情感和戰略思維的工作。

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1.2 大模型與人工智能關系

AIGC（AI生成內容）和LLM（Large Language Model，大語言模型）
定義與范圍
AIGC：利用人工智能技術自動生成包括文本、圖像、音頻、視頻等各種形式的內容，涵蓋擴散模型、大語言模型等多種AI技術。
LLM：基于大規模文本數據訓練，以生成自然語言文本為核心任務的模型。不過并非所有LLM都屬于AIGC，例如Google的Bert（有3.4億參數），雖為大語言模型，但擅長協助Google檢索和情感分析，而非內容生成。
總結：LLM與AIGC是交集關系。

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1.3 大語言模型的“前世今生”與發展

1.3.1 大語言模型的發展

• GLM（General Language Model）：由清華大學和智譜AI（Zhipu AI）聯合研發的大規模預訓練語言模型。
• BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：Google于2018年提出的預訓練語言模型。
• T5（Text - to - Text Transfer Transformer）：Google于2020年提出的統一文本生成框架。
• GPT（Generative Pre - trained Transformer）：由OpenAI研發的一系列自回歸語言模型。
  

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1.4 大模型的幾個發展階段

1.4.1 基于規則的模型

• 原理：依靠人工編寫的語法規則和詞典開展工作。
• 缺點：處理能力有限，僅能應對少量數據和簡單任務。
• 應用場景：主要用于機器翻譯和信息檢索領域。

1.4.2 基于統計的模型

• 原理：運用數學統計方法預測詞序列的概率。
• 優勢：相較于基于規則的模型，能處理更多數據和復雜任務。
• 缺點：存在數據稀疏和歷史長度限制的問題。
• 代表模型：N - gram。
• 應用場景：常用于語音識別和文本摘要。

1.4.3 神經網絡的模型

• 原理：借助神經網絡方法學習詞的分布式表示和語言的內部結構。
• 優勢：可處理更大規模的數據和更具挑戰性的任務。
• 缺點：受計算資源和訓練數據的限制。
• 代表模型：RNN、CNN、LSTM 等。
• 應用場景：適用于情感分析和對話系統。

1.4.4 基于預訓練的模型

• 原理：先利用海量無標注文本進行自監督學習，再在特定任務上進行微調。
• 優勢：能夠處理更多的任務和領域。
• 缺點：存在泛化能力和安全性方面的問題。
• 代表模型：BERT、GPT。
• 應用場景：常用于問答和知識圖譜。

1.4.5 基于大規模的模型

• 原理：采用大規模方法構建包含數百億以上參數的深度神經網絡模型，并使用更多無標注文本進行自監督學習。
• 優勢：可處理更多任務和領域。
• 缺點：存在計算成本較高等問題。
• 代表模型：GPT - 3、PaLM。
• 應用場景：主要用于生成和推理。

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1.5 LLM中預測過程與提示工程

1.5.1 LLM預測過程是什么

LLM（大語言模型）的預測過程如下：大語言模型依據輸入提示（Prompt）以及前面已生成的詞（歷史記錄），經過一個帶有概率的預測過程（可能產生多個預測結果），生成下一個詞或者Token，進而以流式方式輸出完整的結果文本。

輸入提示（Prompt）指的是提供給大模型的內容，例如“Python的打印怎么寫？”“2024年奧運會在哪里舉辦？” 輸入提示的內容對模型后續的生成起著至關重要的作用。

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1.5.2 提示工程（Prompt Engineering）

1.5.2.1 如何高效的使用Prompt

大模型基于已有知識與輸入的提示詞回答，輸出可能正確也可能錯誤。

1.5.2.2 Prompt的定義與形式

• 定義：正常的Prompt由「指令」(instruction)和「內容」(content)兩部分構成。指令是需要大模型做的事，內容是相關具體信息。
• 形式舉例：
  • 完整形式：指令如“判斷下列句子的情感”，內容如“我今天很高興”。
  • 簡短形式：只有指令，如“法國的首都在哪里”“寫一段Python的輸出代碼”。

1.5.2.3 不同類型的Prompt

• 零樣本prompt（Zero - shot prompt）
  • 定義：最常見的使用形式，直接向大模型提出問題，也是評測大模型能力的重要場景之一。
• 小樣本prompt（Few - shot prompt）
  • 定義：在與大模型交互時，在prompt中給出少量提示。
• 思維鏈Prompt（Chain - of - thought prompt）
  • 背景：2023年12月前大模型在數學方面表現不佳，展示推理步驟可讓AI模仿，加強結果準確性。
  • 例子：

問題：小明有5個蘋果，吃了2個，又買了8個，現在有多少個蘋果？
分步解答：
1. 初始數量：5個
2. 吃掉后剩余：5 - 2 = 3個
3. 購買后總數：3 + 8 = 11個
答案：11

• 思維鏈Prompt簡化
  • 方法：讓大模型“Let’s think step by step”來逐步解決較難的推理問題。
  • 例子：

問題：火車時速120公里，2.5小時行駛多遠？
→ 計算距離 = 速度 × 時間
→ 120 × 2.5 = 300
→ 答案：300公里

• “角色扮演”Prompt（Role prompt）
  • 定義：與大模型玩“角色扮演”游戲。
  • 格式：你是一位[職業]，具有[年限]經驗，擅長[領域]。請以[風格]回答以下問題：[問題]
  • 示例：你是一位資深中醫師，有20年臨床經驗，擅長食療養生。請以通俗易懂的方式回答：“秋冬季容易咳嗽，有哪些潤肺的日常食物推薦？” 輸出：梨、銀耳、百合、白蘿卜等

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二、大模型的部署與應用基礎章節介紹

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三、RESTful風格api介紹

3.1 API是什么

API 即 Application Programming Interface（應用程序編程接口），是預先定義好的一組函數。其目的在于為應用程序和開發人員提供訪問某軟件或硬件的一組例程的能力，且無需訪問源碼，也不必了解其內部工作機制的細節。

簡單來講，當別人編寫好代碼并編譯成程序供其他人調用時，這就形成了 API。若使用了別人代碼（或程序）中的某個函數、類、對象，就意味著使用了某個 API。

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3.2 RESTful

隨著互聯網、移動設備及大模型的發展，RESTful風格的接口（RESTful API）逐漸流行，以下是關于它的詳細介紹：

1. 發展背景：傳統動態頁面效率低，HTML + JavaScript（Ajax）前后端分離模式逐漸取代它。同時，安卓、IOS、小程序等客戶端形式多樣，客戶端與服務端通信需要接口，接口規范性問題凸顯，因此需要一套結構清晰、符合標準、易于理解且方便擴展的接口風格。
2. 概念：RESTful（REpresentational State Transfer，表述層狀態傳遞）風格的API是基于HTTP協議的設計方法，廣泛用于網絡服務開發，尤其適合構建大規模分布式系統。REST通俗來講是資源在網絡中以某種表現形式進行狀態轉移。它并非明確標準，更像一種設計風格，滿足該風格的程序或接口被稱為RESTful，RESTful API即滿足REST架構風格的接口。
3. 應用場景：對于微博開放平臺、微信公共平臺等無需顯式前端、只需提供服務接口的平臺，RESTful是最佳選擇。此外，在大模型（如GPT、BERT等）廣泛應用于自然語言處理、機器學習等領域的背景下，RESTful API成為大模型與外部系統交互的重要橋梁。

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3.3 RESTful API 的特點

RESTful API 基于以下關鍵設計原則：

• 無狀態性（Statelessness）：每個請求相互獨立，服務器不存儲客戶端上下文信息，客戶端請求需包含所有必要元數據。
• 統一接口（Uniform Interface）：對資源的操作（獲取、創建、修改、刪除）對應 HTTP 的 GET、POST、PUT、DELETE 方法。通過 HTTP 請求方法類型判斷具體操作，而非僅從接口定位資源。
  • GET：從服務器獲取資源
  • POST：在服務器創建資源
  • PUT：更新服務器資源
  • DELETE：從服務器刪除資源
• 客戶端 - 服務器架構（Client - Server Architecture）：客戶端負責用戶界面，服務器負責存儲和處理，職責分離。
• 資源的表述（Representation of Resources）：通過不同格式（如 JSON、XML 等）表述資源狀態。
• 可緩存性（Cacheability）：客戶端可緩存服務器響應，提升性能。

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3.4 大模型中的 RESTful API 使用場景

• 模型推理（Inference）：客戶端通過 POST 請求將輸入（文本、圖像等）發送到大模型的 RESTful 接口，模型推理后以 JSON 格式返回結構化結果，如向 GPT 模型發送文本進行自然語言生成或問答。
• 模型訓練和更新（Model Training & Fine - Tuning）：用于模型微調，客戶端上傳新訓練數據并通過 API 觸發模型重新訓練或更新，如微調預訓練模型處理特定領域任務（法律文本處理）。
• 資源管理與監控（Resource Management & Monitoring）：用于大規模模型部署和運行時的資源調度和管理，如查詢模型狀態、資源使用情況、性能指標等，管理員可獲取模型健康狀況、檢查推理延遲和吞吐量、觸發故障恢復。
• 任務隊列和異步處理（Task Queuing & Asynchronous Processing）：處理大模型長時間任務時，通過異步機制管理任務隊列。客戶端發送請求后，服務器返回任務 ID，客戶端稍后可查詢任務狀態或獲取結果，適用于長時間推理任務（生成長文本或復雜問題解答）。

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3.5 RESTful API 在大模型中的使用優點

• 易于集成和擴展：具有標準化接口，便于與各種前端系統、移動應用、其他服務模塊交互。
• 輕量級：基于 HTTP，數據傳輸采用 JSON 或 XML，便于實現跨平臺、跨語言通信。
• 無狀態性和可伸縮性：無狀態設計便于擴展，能輕松擴容以處理高并發請求，適合大規模模型的云端部署。
• 良好的緩存支持：客戶端和中間層（如 CDN）可緩存靜態或重復查詢的響應結果，減少負載，提升響應效率。

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總結

本文圍繞大語言模型展開了全面且深入的介紹。首先，帶領讀者初步認識大語言模型，涵蓋其基本知識、與人工智能的關系、發展歷程及不同發展階段的特點。接著，展示了大模型部署與應用基礎章節的相關內容。然后，詳細闡述了RESTful風格API，包括API的概念、RESTful的發展背景、概念、特點、在大模型中的使用場景及優點。通過這些內容，讀者能對大語言模型及其相關的API應用有系統的了解。