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回顾2024年#xff0c;我一共发布了286篇博文#xff0c;粉丝数也达到了43000多。这一年里#xff0c;我收获颇丰#xff0c;始终坚持AI大模型的研究方向#xff0c;并且积极开展大模型的实战应用#xff0c;也取得了一系列令人振奋的突破。
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前言
回顾2024年我一共发布了286篇博文粉丝数也达到了43000多。这一年里我收获颇丰始终坚持AI大模型的研究方向并且积极开展大模型的实战应用也取得了一系列令人振奋的突破。
在286篇博文中我系统地梳理了AI大模型的前沿理论从基础的Transformer架构到各种变体模型我都进行了深入的剖析和解读。我不仅探讨了模型架构的创新与优化还详细分析了模型训练过程中的关键技术如数据预处理、模型微调技术、大模型的实战应用。这些博文不仅为技术爱好者提供了全面的学习资料也为行业从业者提供了宝贵的参考指南。 随着AI技术的快速发展2024年一系列创新的AI模型得到广泛应用。我将总结2024年AI大模模型前沿技术和架构涵盖Qwen2.5、DeepseekV3和LLama3等先进模型及其在不同领域的实际应用实战以及成果展示。下面我将对2024年AI大模型技术进行总结
一、前沿开源大模型架构总结
Qwen2.5模型架构介绍
Qwen2.5作为阿里云倾力打造的先进模型融合了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位置编码等同时采用细粒度专家划分和共享专家路由策略显著提升下游任务性能。其control tokens数量由3扩展至22并新增2个专用工具调用token极大地丰富了应用场景与灵活性。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为各行业、各场景提供了强大而多样化的解决方案。在金融领域Qwen2.5能够高效处理复杂的财务报告分析在医疗领域它能够辅助医生进行病例解读在客服领域它能够提供更加智能和人性化的客户支持。 Qwen2.5不仅性能卓越还提供了丰富的API接口和详细的开发文档使得集成和部署变得简单快捷。未来阿里将继续优化Qwen2.5引入更多先进的技术和功能进一步提升其在各个领域的应用效果。
DeepseekV3模型架构介绍
DeepSeek-V3 是一款大型混合专家MoE语言模型总参数达到 671B其中每次 token 激活的参数为 37B。该模型采用了多项创新技术包括 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构以及无辅助损失的负载平衡策略和多标记预测MTP训练目标。DeepSeek-V3 在 14.8T 标记上进行了训练并利用 FP8 混合精度训练和细致的工程优化实现了成本效益。该模型在多个基准测试中展现出强大的性能与领先的封闭源模型如 GPT-4o相媲美同时保持了经济高效的训练成本。DeepSeek-V3 旨在通过持续的研究和创新稳步接近通用人工智能的目标。
LLama3模型架构介绍
LLama3模型采用高度优化的自回归Transformer架构这一架构在当今的语言处理领域具有独特的商务价值。它以纯解码器结构实现高效的文本序列生成在8B和70B规模版本中融入的GQA(分组查询注意力机制)技术更是一大亮点。这种技术能够精准分配注意力资源这在实际业务场景中意义重大。例如在金融行业的报告生成方面能快速准确地处理复杂数据信息在法律文件审核时可以高效识别关键内容极大提升审核效率在市场分析报告撰写时精准地对大量数据进行分析处理。与GPT - 4、BERT等其他知名模型相比LLama3在性能方面其长文本处理能力更强能支持高达8000个token的上下文长度这使得它在处理大规模数据时更具优势在效率上它的纯解码器结构和GQA技术让文本生成更为高效从而有助于企业节省大量的时间成本在成本方面它的性价比更高能够以较低的投入为企业带来可观的效益。
二、最前沿的大模型应用实践与成果展示
大模型的应用实战之智能高中数学教师(MathGPT)
在高中数学教育领域MathGPT通过其先进的模型和丰富的教育资源库为每位学生提供了真正意义上的个性化学习体验。这种定制化的辅导方法不仅能够适应不同学生的学习节奏还能针对他们的特定需求和弱点进行精准干预从而显著提高学习效果。同时也贴近教材可对教材进行提问使得科任老师可以24小时上线进行答疑解惑。 成果展示如下
大模型的应用实战之AI高中数学教学视频生成技术融合(通义千问、MathGPT、视频多模态大模型语音大模型)
AI高中数学教学视频生成技术采用机制专家模型反思总结的模式 模型协同工作主要流程 内容规划 确定需要讲解的数学概念或问题类型。 通义千问生成 使用通义千问生成初始的数学内容框架和概念解释。 MathGPT补充 针对具体问题使用MathGPT生成详细的解题步骤和分析。 通义千问进行反思 针对MathGPT补充对其中的内容进行反思纠错弥补不足之处。 内容整合与总结 将通义千问的宏观解释与MathGPT的微观分析相结合形成完整的数学讲解内容。 质量评估 评估生成内容的准确性和教学效果必要时进行修正和优化。
场景介绍采用MathGPT通义千问生成几何图形并生成相关专题描述问答场景如下
利用已经生成的PPT生成简单的动画视频成果场景如下
大模型的应用实战之基于Qwen-32b模型与知识图谱技术、RAG等实现数据的归因分析
应用场景如下 输入查询“分析2023年2月产品A在北京销售量上升的原因。” 大模型理解查询意图后利用RAG技术在知识图谱中检索与“2023年2月”、“产品A”、“北京销售量上升”相关的实体和关系。 检索到关联点春节促销线上8折、行业补贴政策每台补贴100元、北京人口和GDP数据可能影响市场需求。 并根据输入查询推荐出相关的问数问题进行智能问数利用大模型实现NL2SQL查询数据库的数据对归因分析提供数据支持。
成果展示如下 三、大模型技术工具与CSDN平台开发者的得力助手
大模型技术工具如Hugging Face、pytorch等开源框架为开发者和研究人员提供了丰富的预训练模型和便捷的开发工具。以一位新手开发者为例通过使用Hugging Face提供的预训练模型快速搭建了一个简单的自然语言处理应用大大降低了开发的技术门槛。
同时CSDN平台作为技术交流和学习的重要阵地对开发者有着不可替代的作用。许多开发者在CSDN平台上获取最新的技术资讯例如一位从事AI大模型开发的工程师每天都会在CSDN上查看相关的技术文章及时了解行业动态。在CSDN平台上开发者还可以参与社区讨论与同行交流经验和见解。一位开发者在遇到模型训练中的优化问题时在CSDN社区发布问题很快就得到了多位资深开发者的解答和建议问题得到了很好的解决。
四、总结与展望
回顾过去的2024年AI大模型技术在各个方面都取得了显著的进展模型的架构越来越丰富性能越来越强效果越来越接近通用人工智能的模型。这些成果为各行各业带来了新的机遇同时也伴随着一些挑战。能取得这些成果我深感荣幸和感激。我要感谢一直支持我的粉丝们他们的鼓励和反馈是我不断前进的动力源泉。同时我也要感谢CSDN平台给我展现自己的机会。这一年里我在技术上取得了显著进步但更重要的是我学会了如何更好地与团队合作如何在压力下保持冷静如何持续学习和自我提升。这些经历让我变得更加成熟和自信。
展望2025年我满怀期待和信心。我将继续深耕AI大模型领域不断探索新的技术方向和应用场景。在新的一年里我计划完成以下几项具体工作
发布20篇关于AI大模型最新进展的深度文章参与至少两个大型的AI项目推动技术落地参加AI技术研讨会与行业专家分享AI研发经验。
我还将进一步加强与产业界的合作将大模型应用于更多实际业务场景推动AI技术的落地和普及。同时我也将关注AI技术的伦理和社会影响努力为构建更加智能、安全、可持续的未来贡献力量。我相信在新的一年里我将与AI大模型一同成长共同书写更加辉煌的篇章。
