人工智能技術(shù)與現(xiàn)有技術(shù)(業(yè)務(wù))之間的切入思考——論新老技術(shù)之間的關(guān)系 原創(chuàng)
“ 提示詞工程是大模型應(yīng)用的核心，大模型的能力是有限的，但提示詞是挖掘大模型能力的鑰匙。”
人工智能技術(shù)是目前技術(shù)圈中比較火的技術(shù)，但很多人對(duì)人工智能技術(shù)還沒(méi)有一個(gè)清楚的認(rèn)識(shí)；有些人把人工智能技術(shù)想的太復(fù)雜，而有些人把人工智能技術(shù)想的太簡(jiǎn)單。
還有很多人傳統(tǒng)的技術(shù)開(kāi)發(fā)者，甚至?xí)J(rèn)為人工智能技術(shù)是一項(xiàng)全新的領(lǐng)域，之前的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)都沒(méi)有了用武之地。
但不得不說(shuō)這是一種錯(cuò)誤的思想，因此我們今天就來(lái)討論一下人工智能技術(shù)和現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系之間的關(guān)系。
人工智能技術(shù)與業(yè)務(wù)體系之間的切入
人工智能技術(shù)作為一項(xiàng)新興的技術(shù)領(lǐng)域，就像二十年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，各種各樣的新興概念占領(lǐng)了我們的視野，很多時(shí)候我們也搞不明白這些技術(shù)和概念之間的關(guān)系。
特別是對(duì)一些具有多年傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，他們對(duì)人工智能技術(shù)沒(méi)有一個(gè)準(zhǔn)確的認(rèn)知；也不知道人工智能技術(shù)具體涉及到那些技術(shù)點(diǎn)和那些領(lǐng)域。
因此，很多人在現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系和技術(shù)體系下，不知道應(yīng)該怎么和人工智能這項(xiàng)新技術(shù)做結(jié)合。
其實(shí)從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，人工智能主要分為兩大塊；其一是大模型技術(shù)，其二是大模型技術(shù)的應(yīng)用。
而大模型技術(shù)包含機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模型蒸餾等等一系列技術(shù)棧；大模型技術(shù)的主要目的就是做出一個(gè)更好用，更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
而大模型技術(shù)的應(yīng)用主要包括大模型的使用，大模型的訓(xùn)練和微調(diào)，提示詞工程，內(nèi)容生成，RAG和Agent技術(shù)；以及在其之上構(gòu)建的行業(yè)解決方案。
但大模型畢竟不是神，因此它只能解決它能解決的問(wèn)題，因此大模型的能力范圍也是有限的；所以，在企業(yè)現(xiàn)有的技術(shù)和業(yè)務(wù)體系下，人工智能模塊只是作為業(yè)務(wù)模塊中的一個(gè)功能點(diǎn)。
哪怕是從零開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能產(chǎn)品，依然需要很多其它功能體系和業(yè)務(wù)體系進(jìn)行配合；舉例來(lái)說(shuō)，用戶體系，管理端，權(quán)限體系這些功能模塊是任何系統(tǒng)都不可缺少的。
而從技術(shù)開(kāi)發(fā)人員的角度來(lái)看，如果是做大模型技術(shù)應(yīng)用，其實(shí)沒(méi)有大家想象中的那么復(fù)雜，真正復(fù)雜的是大模型技術(shù)的研究，也就是怎么做出一個(gè)好的模型。
而從應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)，大模型應(yīng)用最復(fù)雜的地方可能就是數(shù)據(jù)處理模塊，不論是你要訓(xùn)練或微調(diào)模型；還是僅僅需要使用這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理都是大模型應(yīng)用包括研究的一個(gè)困難點(diǎn)。
而如果你不需要訓(xùn)練和微調(diào)模型，那么使用大模型就更簡(jiǎn)單了；你只需要會(huì)調(diào)用接口即可，其它大量的開(kāi)發(fā)工作基本都是和大模型無(wú)關(guān)的，也就是說(shuō)基本上都是業(yè)務(wù)功能的開(kāi)發(fā)。
當(dāng)然，使用大模型還需要一個(gè)很重要的能力，那就是提示詞工程；任何模型的使用都離不開(kāi)提示詞，而提示詞工程不但能夠讓大模型更好的理解你的需求，同時(shí)還能約束模型的輸出格式。
可以說(shuō)提示詞的好壞，能夠直接影響到模型的效果；對(duì)模型的使用來(lái)說(shuō)，提示詞才是最需要考慮的東西；畢竟模型從被訓(xùn)練好之后，它的能力就已經(jīng)確定了，除非你對(duì)模型進(jìn)行重新訓(xùn)練或微調(diào)；但怎么挖掘它的能力，就是提示詞需要做的事情了。
如果說(shuō)大模型是一個(gè)擁有強(qiáng)大魔法的魔法師，那么提示詞就是魔法師的魔法棒。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
