大模型三种模式Embedding、copilot、Agent

大模型的三种应用模式——Embedding、Copilot、Agent——代表了不同级别的智能化和自动化程度,以及与人类用户的交互方式。下面是每种模式的具体解释:

  1. 嵌入模式(Embedding Mode)
    定义:在嵌入模式中,大模型被集成到现有的应用程序或服务之中,为用户提供更智能和个性化的体验。这种模式并不直接暴露模型的所有能力给最终用户,而是将其作为一种增强的功能或服务的一部分。

特点:

集成性:大模型被集成到现有系统中,作为后台组件运行。
定制化:可以根据具体应用场景进行定制,例如特定领域的问答系统或推荐系统。
用户体验提升:通过增加智能特性,提高产品的吸引力和实用性。
应用场景:

智能客服:嵌入式聊天机器人,可以处理常见问题并提供即时反馈。
个性化推荐:基于用户行为和偏好,提供个性化的产品或内容推荐。
智能搜索:改进搜索引擎的准确性和相关性。
2. 副驾驶模式(Copilot Mode)
定义:在副驾驶模式中,大模型充当助手的角色,与人类用户紧密合作,为用户提供实时的建议和支持。这种模式更多地强调人机协作,让用户保持在决策过程中的中心位置。

特点:

实时建议:模型提供实时反馈和建议,帮助用户做出更好的决策。
协同工作:用户和模型共同完成任务,用户保留最终决定权。
创造性辅助:模型可以帮助用户生成新的想法或完善已有概念。
应用场景:

代码编写:在编程环境中提供代码补全、调试建议等功能。
文档撰写:提供语法检查、风格建议和内容生成辅助。
设计工作:辅助设计师生成创意草图或修改现有设计。
3. 代理模式(Agent Mode)
定义:在代理模式中,大模型被赋予了一定程度的自主权,可以独立执行任务,甚至在某些情况下做出决策。这种模式适合那些需要高度自动化的工作流。

特点:

高度自动化:模型可以独立完成任务,减少人工干预。
决策能力:模型能够根据预先设定的目标和规则做出决策。
自我管理:模型可以自我调整和优化其工作流程。
应用场景:

自动化测试:模型可以自动创建测试用例并执行测试流程。
客户服务:无需人工干预即可解决客户问题的智能客服系统。
数据分析:自动进行数据收集、清洗和分析,生成报告。
总结
嵌入模式更多是将大模型的能力融入到现有的应用和服务中,提高效率和质量。
副驾驶模式则强调与用户的互动,为用户提供实时的帮助和建议。
代理模式则是更高层次的自动化,模型可以自主完成任务甚至做出决策。

这三种模式覆盖了从简单的功能增强到复杂的自主决策的不同级别,可以根据具体的业务需求选择最合适的应用模式。

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如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习路线图
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