大模型底层原理与引用开发范式

大模型基本原理

• temperature: 随机性
• top_p
• repetition_penalty: 重复性

大模型时代以前

LLM时代的开发范式

Prompt工程

Embedding辅助

大模型微调

必备能力和工具

ChatPaper

作为一名算法工程师，我们需要理解和应用各种算法来解决实际问题，同时也需要考虑算法的实现和应用。在大模型时代，我们需要掌握使用大模型进行开发的技能，并且了解它们的优势和局限性。

从入门角度来看，使用chatGPT等大模型进行开发相对比较简单，因为这些模型已经经过了大量的预训练和优化，可以直接用于许多NLP任务。这使得开发者可以更轻松地构建一些基础的NLP应用，如聊天机器人和情感分析等。

然而，在开发更复杂的应用时，需要具备一定的编程知识和系统设计经验。这是因为大模型的开发需要更多的计算资源和高效的代码实现，同时还需要考虑模型的部署和维护问题。因此，算法工程师需要具备更加深入的技术知识和实践经验，才能够成功地应用大模型解决实际问题。

对于想要微调大模型的人来说，需要具备一定的传统机器学习和深度学习模型开发经验。这是因为微调大模型需要进行更深入的模型调整和优化，需要对模型架构、优化算法、损失函数等方面有深入的理解。此外，微调大模型通常需要进行更多的数据预处理和特征工程，需要具备较强的数据处理和分析能力。

在大模型时代，虽然开发流程发生了转变，但是算法工程师仍然需要进行数据准备、模型选型、模型训练、模型评估、模型测试到模型上线等流程。这些过程需要仔细地考虑和实践，以确保模型的准确性和性能。此外，在大模型时代，算法工程师需要更加注重模型的可解释性和可调整性，以便于更好地理解和优化模型。

总的来说，在大模型时代，算法工程师需要具备传统的算法开发流程的能力，同时也需要拥抱大模型的开发新范式。这意味着我们需要不断学习和掌握新的技术和工具，以应对不断变化的市场需求和技术发展。同时，我们还需要注意模型的选择和优化，以便在实际应用中取得良好的效果。

最后，当数据和算力变得非常容易获得时，我们可以考虑切换到大模型。这是因为大模型通常具有更高的准确性和泛化能力，可以解决更复杂的问题。但是，在切换到大模型之前，我们需要考虑到资源和成本等问题，以确保实际效益最大化。因此，算法工程师需要具备综合的技术能力和商业意识，以便在实际应用中做出正确的决策。