引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已成为推动产业变革的关键力量。大模型工程化不仅涉及技术层面的突破，更涵盖从理论到实践的全方位探索。本文将深入解析大模型工程化的前沿研究，并结合实际应用案例，探讨大模型工程的实战路径。
大模型技术概述
大模型技术，如GPT-4、BERT等，通过处理海量数据，生成高质量的语言输出，并在自然语言处理、计算机视觉等领域取得显著进展。然而，大模型的广泛应用也面临着诸多挑战，如高质量训练语料的稀缺、模型复杂度高等。
前沿研究解析
1. 文档解析技术的突破
文档解析技术作为大模型训练的重要支撑，其重要性日益凸显。合合信息智能创新事业部研发总监常扬在论坛上分享了公司在文档解析领域的最新成果。通过先进的图像处理和自然语言处理算法，显著提升了文档解析的精度和效率。
2. 大模型架构创新
Qwen2.5模型架构融合了Transformer-based Decoder架构的精髓与多项前沿技术，如GQA高效KVcache、SwiGLU激活函数、RoPE位置编码等。这一精心设计的模型架构，确保了Qwen2.5在语言理解、推理等多个维度上的卓越表现。
3. 推理优化与工程化改进
以强化学习优化推理的Q-STaR，通过强化学习的方法优化显式中间推理，提升推理性能并兼顾泛化能力。原生端到端的海外探索与国内跟进，从语音切入端到端大模型，将语音为主的模态离散化为对应token直接训练和推理。
实战路径探索
1. 大模型开发基础
了解大模型发展史、从大模型预训练、微调到应用，掌握GPT结构剖析、大模型家族、类别、应用场景，RAG，Agent与小模型等基础知识。
2. 大模型实操与API调用
通过API调用大模型，实现单论对话与多轮对话调用，学习开源模型与闭源模型调用，掌握ChatGLM，Baichuan，Yi-34B调用，GPT，LLaMA模型调用等技能。
3. 提示工程技术
掌握提示词的常见结构、提示词的模版化、Zero-shot与Few-shot、In-context learning、Chain of thought prompting等提示工程技术。
4. 传播工程化
将工程化的思维和方法论应用于传媒领域，以系统性、数据驱动和可量化的方法优化和改进媒体实践的过程和效果。
总结
大模型工程化是推动人工智能技术发展的重要方向。通过深入解析前沿研究，并结合实际应用案例，我们可以更好地把握大模型工程化的实战路径，为产业变革贡献力量。