LLM大模型的挑战与未来，挑战大但是机遇更大！

news2024/11/25 0:20:24

大模型必然是未来很长一段时间我们工作生活的一部分，而对于这样一个与我们生活高度同频互动的“大家伙”，除了性能、效率、成本等问题外，大规模语言模型的安全问题几乎是大模型所面对的所有挑战之中的重中之重，机器幻觉是大模型目前还没有极佳解决方案的主要问题，大模型输出的有偏差或有害的幻觉将会对使用者造成严重后果。同时，随着 LLMs 的“公信度”越来越高，用户可能会过度依赖 LLMs 并相信它们能够提供准确的信息，这点可以预见的趋势增加了大模型的安全风险。

除了误导性信息外，由于 LLMs 生成文本的高质量和低成本，LLMs 有可能被利用为进行仇恨、歧视、暴力、造谣等攻击的工具，LLMs 也有可能被攻击以未恶意攻击者提供非法信息或者窃取隐私，据报道，三星员工使用 ChatGPT 处理工作时意外泄漏了最新程序的源代码属性、与硬件有关的内部会议记录等绝密数据。

除此之外，大模型是否能应用于敏感领域，如医疗保健、金融、法律等的关键在于大模型的“可信度”的问题，在当下，零样本的大模型鲁棒性往往会出现降低。同时，LLMs 已经被证明具有社会偏见或歧视，许多研究在口音、宗教、性别和种族等人口统计类别之间观察到了显着的性能差异。这会导致大模型的“公平”问题。

最后，如果脱开社会问题做个总结，也是展望一下大模型研究的未来，目前大模型主要面临的挑战可以被归类如下：

实践验证：当前针对大模型的评估数据集往往是更像“玩具”的学术数据集，但是这些学术数据集无法完全反应现实世界中形形色色的问题与挑战，因此亟需实际的数据集在多样化、复杂的现实问题上对模型进行评估，确保模型可以应对现实世界的挑战；
模型对齐：大模型的强大也引出了另一个问题，模型应该与人类的价值观选择进行对齐，确保模型行为符合预期，不会“强化”不良结果，作为一个高级的复杂系统，如果不认真处理这种道德问题，有可能会为人类酝酿一场灾难；
安全隐患：大模型的研究要进一步强调安全问题，消除安全隐患，需要具体的研究确保大模型的安全研发，需要更多的做好模型的可解释性、监督管理工作，安全问题应该是模型开发的重要组成部分，而非锦上添花可有可无的装饰；
模型未来：模型的性能还会随着模型规模的增加而增长吗？，这个问题估计 OpenAI 也难以回答，我们针对大模型的神奇现象的了解仍然十分有限，针对大模型原理性的见解仍然十分珍贵。

如何系统的去学习AI大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

👉CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）👈

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍