張量（Tensor）是機器學習中的基礎資料結構，它在數值計算和深度學習領域扮演著關鍵角色。為了高效處理這些多維資料結構，Google開發了專用的硬體加速器——張量處理單元（Tensor Processing Unit，TPU）。
TPU的核心特性與優勢
TPU是專為深度學習任務設計的硬體加速器，與傳統的CPU和GPU相比，它具有明顯的優勢：
專為張量運算最佳化：TPU的架構專門針對神經網路中常見的矩陣乘法和卷積運算進行最佳化。
高效能低功耗：在相同功耗下，TPU能提供比GPU更高的運算效能，這對於大規模型訓練尤為重要。
加速模型訓練與推論：TPU能顯著縮短大型模型的訓練時間，同時提高推論階段的處理速度。
在我實際使用TPU進行大型模型訓練時，發現它能將某些深度學習任務的處理速度提升5-10倍，這種效能提升在處理龐大的語言模型時尤為明顯。
TPU在資料中心的應用
TPU的設計初衷是為了在資料中心環境中加速機器學習工作負載。Google將TPU佈署在其資料中心，用於支援各種AI服務，包括搜尋、翻譯和語音識別等。隨著雲端服務的普及，Google也透過Cloud TPU服務將這一技術開放給開發者和研究人員。
大模型語言的訓練流程
大模型語言（Large Language Models，LLMs）的訓練是一個複雜而資源密集的過程。以下我將詳細介紹LLM訓練的主要步驟：
資料收集與前處理
資料收集
資料收集是LLM訓練的第一步，也是奠定模型品質的基礎。這個過程包括：
- 從開放網路、書籍、新聞文章和社交媒體等多元來源取得文字資料
- 確保資料的多樣性和代表性，以涵蓋模型可能遇到的各種語言表達
- 平衡不同領域和主題的資料，避免模型產生偏見
資料前處理
收集到原始資料後，需要進行一系列前處理步驟：
- 資料清洗：移除重複內容、雜訊和敏感資訊
- 文字分割：將資料切分為句子或段落單位
- 標記化（Tokenization）：將文字分割成子詞或字元單位
# 使用Hugging Face的tokenizer進行標記化範例
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
text = "大模型語言需要大量的訓練資料。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.encode(text)
print(f"標記化後的單元: {tokens}")
print(f"標記ID: {token_ids}")
這段程式碼展示瞭如何使用Hugging Face的transformers函式庫進行文字標記化處理。首先，我們從預訓練模型中載入GPT-2的tokenizer（標記器），然後對中文範例文字進行處理。標記化（tokenize）方法將文字分解成小單元，而encode方法則進一步將這些單元轉換為數字ID，供模型處理。這是前處理流程中的關鍵步驟，因為大模型語言不直接處理原始文字，而是處理這些數字表示。在實務中，這個標記化過程必須對整個訓練集進行，以準備模型的輸入資料。
模型架構設計與初始化
模型架構選擇
當前最成功的LLM架構主要根據Transformer，但在具體設計上有多種變體：
- 解碼器架構（如GPT系列）：擅長生成任務，適用於文字生成和對話系統
- 編碼器架構（如BERT）：擅長理解任務，適用於文字分類別和情感分析
- 編碼器-解碼器架構（如T5）：適用於需要理解和生成的任務，如機器翻譯
架構選擇還包括決定：
- 層數（Layer）和大小
- 注意力機制（Attention Mechanism）的型別
- 啟用函式（Activation Function）
模型初始化
模型引數（權重和偏置）的初始化對訓練過程有重大影響：
- 可以使用隨機初始化策略
- 也可以使用預訓練模型的權重作為起點（遷移學習）
# 使用PyTorch實作的模型初始化範例
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleTransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim=512, num_heads=8):
super().__init__()
self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
self.feed_forward = nn.Sequential(
nn.Linear(embed_dim, embed_dim * 4),
nn.ReLU(),
nn.Linear(embed_dim * 4, embed_dim)
)
self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(embed_dim)
self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(embed_dim)
def forward(self, x):
# 自注意力機制
attn_output, _ = self.attention(x, x, x)
x = x + attn_output # 殘差連線
x = self.layer_norm1(x) # 層正規化
# 前向網路
ff_output = self.feed_forward(x)
x = x + ff_output # 殘差連線
x = self.layer_norm2(x) # 層正規化
return x
# 初始化模型
model = SimpleTransformerBlock()
print(f"模型引數總數: {sum(p.numel() for p in model.parameters())}")
這段程式碼實作了一個簡化版的Transformer塊，展示了Transformer架構的核心元件。每個Transformer塊包含多頭注意力機制（MultiheadAttention）和前向網路（feed_forward）兩個主要部分。
注意力機制允許模型關注輸入序列中的不同部分，使其能夠捕捉長距離依賴關係。前向網路則由兩個線性層和ReLU啟用函式組成，用於處理注意力機制的輸出。
程式碼中的forward方法展示了資料如何透過這些元件處理：首先透過注意力層，應用殘差連線（residual connection）和層正規化（layer normalization），然後再透過前向網路，再次應用殘差連線和層正規化。
殘差連線（x + output）是解決深層網路梯度消失問題的關鍵技術，而層正規化則有助於穩定訓練過程。這種架構是現代大模型語言的基礎構建塊，實際的LLM會堆積積疊多個這樣的塊來形成深層網路。
模型預訓練過程
預訓練是LLM取得語言理解能力的關鍵階段。在這個階段中，模型透過大量的迭代來學習語言模式、語義和上下文關係。
預訓練目標與損失函式
大多數LLM使用自迴歸語言建模目標進行預訓練：
- 給定前面的標記，預測下一個標記
- 損失函式通常是交叉熵損失，衡量模型預測與實際標記的差異
最佳化演算法
模型訓練使用最佳化演算法來更新引數：
- 隨機梯度下降（SGD）及其變體是常用的最佳化演算法
- Adam最佳化器因其自適應學習率而廣受歡迎
- 反向傳播機制用於計算梯度並更新權重
# 使用PyTorch實作的簡化LLM訓練迴圈
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 假設我們已經有了模型和資料載入器
model = SimpleTransformerBlock() # 使用上面定義的模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 訓練迴圈
def train_epoch(model, data_loader, criterion, optimizer, device):
model.train()
total_loss = 0
for batch in data_loader:
inputs, targets = batch
inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
# 前向傳播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs.view(-1, outputs.size(-1)), targets.view(-1))
# 反向傳播和最佳化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(data_loader)
# 執行多個訓練週期
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for epoch in range(num_epochs):
loss = train_epoch(model, data_loader, criterion, optimizer, device)
print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss:.4f}")
這段程式碼展示了一個簡化的LLM訓練迴圈。首先，我們設定了交叉熵損失函式（CrossEntropyLoss）作為模型的訓練目標，以及Adam最佳化器來更新模型引數。
train_epoch函式實作了一個訓練週期的核心邏輯：
- 將模型設為訓練模式（model.train()）
- 遍歷資料載入器中的每個批次
- 將資料移動到指定裝置（CPU或GPU）
- 執行前向傳播，計算模型輸出
- 計算損失（模型預測與實際標記之間的差異）
- 執行反向傳播（loss.backward()）計算梯度
- 使用最佳化器更新模型引數（optimizer.step()）
在實際的LLM訓練中，這個過程會應用於數十億甚至數千億個引數，並在數千個GPU或TPU核心上平行執行。訓練可能持續數週或數月，直到模型收斂到一個較低的損失值。
值得注意的是，這段程式碼省略了許多實際訓練中的複雜性，如梯度累積、混合精確度訓練、分散式訓練等技術，這些都是讓大型模型訓練變得可行的關鍵技術。
微調與強化學習
預訓練完成後，模型被稱為基礎模型（Base Model）。然而，為了使模型更符合特定應用需求，還需要進行額外的訓練階段。
監督式微調（SFT）
監督式微調使用由（提示，理想回應）對組成的資料集來訓練模型：
- 這一階段使模型的輸出更符合人類期望
- 產出的模型被稱為監督式微調模型（SFT Model）
根據人類反饋的強化學習（RLHF）
RLHF是一個迭代過程，使用獎勵模型來引導LLM的行為：
- 獎勵模型（通常是另一個經過訓練的LLM）評估回應的品質
- 根據獎勵模型的反饋，LLM的引數被更新以最大化預期獎勵
- 這一過程使模型更好地對齊人類偏好和價值觀
# RLHF的簡化概念範例（僅作說明用途）
class RewardModel(nn.Module):
# 獎勵模型，評估生成文字的品質
def forward(self, responses):
# 回傳每個回應的獎勵分數
return quality_scores
def rlhf_training_step(policy_model, reward_model, prompt_batch):
# 生成多個可能的回應
responses = []
for _ in range(num_responses_per_prompt):
responses.append(policy_model.generate(prompt_batch))
# 使用獎勵模型評估這些回應
rewards = reward_model(responses)
# 計算策略梯度並更新策略模型
# 目標是最大化預期獎勵
policy_loss = compute_policy_gradient_loss(responses, rewards)
policy_loss.backward()
policy_optimizer.step()
大模型語言的評估框架：衡量AI能力的標準
在開發或選擇大模型語言(LLM)時，如何評估其效能是一個至關重要的問題。不同的評估框架專注於測試模型的不同能力，讓我們來深入瞭解幾個關鍵的評估標準。
HellaSwag：測試常識推理與文字連貫性
HellaSwag是一個專門評估LLM產生合理與符合常識連續文字能力的框架。這個評估系統根據包含70,000個多項選擇題的資料集，涵蓋書籍、電影、食譜等多元領域。
每個測試問題由兩部分組成：
- 一個情境描述（幾句描述特定場景或事件的句子）
- 四個可能的結尾（一個正確，三個錯誤）
這些結尾選項經過精心設計，讓模型難以區分，因為正確判斷需要世界知識、常識推理和語言理解能力。當我測試不同模型時，發現HellaSwag特別能揭示模型對隱含訊息的理解能力，這點在開發需要上下文理解的應用時非常關鍵。
HellaSwag評估框架的核心價值在於它能測試模型是否真正理解了文字的語境和隱含邏輯，而不僅是表面的語法結構。例如，一個情境可能描述「廚師準備材料，拿出刀和砧板」，而合理的結尾應該與烹飪活動相關，而非突然轉向無關的主題。這種評估方式非常適合檢測模型是否已掌握人類的常識推理能力。
TruthfulQA：測試生成回答的準確性與真實性
TruthfulQA評估框架專注於測量語言模型在生成回答時的真實性和準確性。該框架包含817個問題，橫跨健康、法律、金融和政治等38個類別。
這些問題設計得非常巧妙，因為它們模擬了人類可能因錯誤信念或誤解而錯誤回答的問題。這個評估標準對於開發需要高度準確性的應用（如醫療諮詢或法律建議系統）尤為重要。
在我的實踐中，TruthfulQA是檢測模型是否會產生誤導性或不正確訊息的有效工具，特別是在那些容易引起爭議或存在大量錯誤訊息的領域。
AI2推理挑戰(ARC)：測試複雜推理能力
AI2推理挑戰(ARC)是一個專門用於測量LLM推理能力的基準測試，旨在促進能執行複雜自然語言理解任務的模型開發。
ARC包含7,787個多項選擇科學問題，這些問題被分為兩個集合：
- 簡易集(Easy Set)：相對基礎的問題
- 挑戰集(Challenge Set)：只包含需要複雜推理或額外知識才能正確回答的問題
此外，ARC還提供了超過1400萬條科學句子作為問題的支援證據。這個評估框架特別適合測試模型的深度推理能力和知識整合能力。
我認為ARC的價值在於它能幫助識別模型是否具備解決需要多步驟推理的複雜問題的能力，這對開發科學研究或教育應用的AI系統尤為重要。
評估框架的選擇策略
需要強調的是，每個評估框架都有其特定的重點。例如：
- GLUE基準專注於語法、釋義和文字相似性
- MMLU專注於跨各種領域和任務的通用語言理解能力
因此，在評估LLM時，必須清楚瞭解最終目標，以選擇最相關的評估框架。如果目標是在各種任務中都表現出色，則不應僅使用一個評估框架，而應使用多個框架的平均表現作為衡量標準。
此外，如果現有的LLM都無法滿足特定使用場景，我們仍有空間客製化這些模型，使它們更適合特定應用場景。接下來，我將介紹從最輕量級（如提示工程）到從頭訓練LLM的各種模型客製化技術。
基礎模型與客製化模型的選擇
LLM的優勢之一是它們已經過訓練與可以直接使用。正如我們在前面看到的，訓練LLM需要大量硬體投資（GPU或TPU），並且可能持續數月，這兩個因素使個人和小型企業難以負擔。
幸運的是，預訓練的LLM具有足夠的通用性，可適用於各種任務，因此可以直接透過REST API使用它們（我們將在後續章節探討模型使用方法）。
然而，在某些場景中，通用LLM可能不夠用，因為它缺乏領域特定知識或不符合特定的溝通風格和分類別法。在這種情況下，客製化模型可能是必要的。
如何客製化模型：從輕量到深度的策略
客製化模型主要有三種方法，每種方法代表不同程度的干預和資源投入：
1. 擴充套件非引數化知識
這種方法允許模型在回應使用者查詢時存取外部訊息源，以整合其引數化知識。
引數化與非引數化知識的區別
LLM展現兩種型別的知識：
- 引數化知識：嵌入在LLM引數中的知識，來源於訓練階段的未標記文字語料函式庫
- 非引數化知識：我們可以透過嵌入式檔案"附加"到模型的知識
非引數化知識不會改變模型的結構，而是允許它瀏覽外部檔案，作為回答使用者查詢的相關上下文。
這可能涉及將模型連線到網路源（如維基百科）或包含領域特定知識的內部檔案。LLM與外部源的連線被稱為外掛，我將在實踐部分更深入地討論這一點。
在我的實踐中，擴充套件非引數化知識是解決LLM知識時效性問題的最直接方法。例如，當需要處理最新研究資料或公司特設定檔案時，這種方法特別有效。
2. 少樣本學習（Few-shot Learning）
在這種模型客製化中，LLM收到一個包含少量範例（通常3到5個）的元提示(metaprompt)，用於執行新任務。模型必須利用其先前知識從這些範例中泛化以執行任務。
什麼是元提示？
元提示是一種訊息或指令，用於透過少量範例提高LLM在新任務上的表現。這種方法不需要調整模型引數，而是利用模型的泛化能力。
在實際應用中，我發現少樣本學習對於快速原型設計和測試模型在特定任務上的適應性非常有用。它不需要額外的計算資源，就能顯著提升模型在特定任務上的表現。
3. 微調（Fine-tuning）
微調過程涉及使用較小的、特定任務的資料集來為特定應用客製化基礎模型。
這種方法與前兩種不同，因為微調會改變和最佳化預訓練模型的引數，使其更適合特定任務。這是透過在特定於新任務的較小標記資料集上訓練模型來實作的。微調的核心理念是利用從預訓練模型中學到的知識，並針對新任務進行調整，而不是從頭開始訓練模型。
微調的工作原理
微調在OpenAI預建模型上的工作方式如下：首先有一個具有通用目的權重或引數的預訓練模型。然後，使用自定義資料餵養模型，通常以"提示-完成"鍵值對的形式：
{"prompt": "<提示文字>", "completion": "<理想生成文字>"}
{"prompt": "<提示文字>", "completion": "<理想生成文字>"}
{"prompt": "<提示文字>", "completion": "<理想生成文字>"}
...
訓練完成後，將得到一個特別適合特定任務的客製化模型，例如公司檔案的分類別。
微調的優勢在於可以使預建模型適應特定使用場景，無需從頭重新訓練，同時利用較小的訓練資料集，從而減少訓練時間和計算資源。同時，模型保持了透過原始訓練（在大規模資料集上進行的訓練）學到的生成能力和準確性。
4. 從頭訓練LLM
除了上述技術（可以相互組合）之外，還有第四種方法，這是最"激進"的。它包括從頭開始訓練LLM，可以自己構建或從預建架構初始化。這種方法需要大量資源和專業知識，但在某些特殊場景下可能是必要的。
選擇適合的客製化策略
在決定採用哪種客製化策略時，應考慮以下因素：
- 資源限制：從頭訓練和微調需要大量計算資源，而擴充套件非引數化知識和少樣本學習則相對輕量
- 時間限制：從頭訓練需要數月時間，微調需要數天到數週，而其他方法可以立即實施
- 資料可用性：微調和從頭訓練需要大量高品質資料，而少樣本學習只需少量範例
- 任務特殊性：任務越特殊，可能需要越深度的客製化
- 效能要求：對效能要求越高，可能需要越深度的客製化
在我的實踐中，通常先嘗試非引數化知識擴充套件和少樣本學習，因為它們實施簡單與可以快速迭代。只有在這些方法不足以滿足需求時，才考慮微調或從頭訓練。
結合多種客製化技術
值得注意的是，這些技術並非互斥的。在實際應用中，往往結合多種技術以獲得最佳效果。例如：
- 先對模型進行微調以適應特定領域
- 再使用少樣本學習來處理特定任務
- 同時透過非引數化知識擴充套件來提供最新訊息
這種組合方法可以最大化每種技術的優勢，同時彌補各自的不足。
在開發實際應用時，應根據具體需求、可用資源和預期效果選擇最合適的客製化策略或組合策略。透過正確評估和客製化LLM，可以顯著提升AI應用的效能和使用者經驗。
在深入瞭解大模型語言的評估與客製化後，我們已經建立了理解LLM的基礎。接下來，我們將探討如何使用它們，特別是如何利用它們構建人工智慧應用程式。這將是從理論到實踐的重要一步，幫助我們將LLM的強大能力轉化為實際價值。
大模型語言：應用開發的革命性力量
大模型語言（LLMs）正以前所未有的方式改變軟體開發的本質，開創一個全新的應用程式開發時代。這些強大的AI模型不僅擁有令人驚嘆的自然語言處理能力，更重要的是，它們正成為新一代應用程式的基礎平台。在這個轉變過程中，我們看到了軟體開發方法論的根本性變化，以及一種全新的軟體類別—Copilot系統的崛起。
LLM如何顛覆傳統軟體開發
大模型語言具備驚人的多樣化能力：從自然語言理解（包括摘要生成、實體識別和分類別）到文字生成，從常識推理到創意思考。然而，這些能力本身只是冰山一角。真正革命性的變化在於LLM作為應用平台的角色。
現代開發者不再需要從零開始構建AI功能。相反，他們可以透過API呼叫託管版本的LLM，並根據特定需求進行自訂。這種轉變讓開發團隊能夠更輕鬆、更高效地將AI能力整合到應用中，類別似於過去從單一用途計算到分時系統的轉變。
在實際應用中整合LLM時，我們需要考慮兩個關鍵層面：
技術層面：整合方法
將LLM整合到應用程式中涉及透過REST API呼叫嵌入模型，並使用AI協調器管理這些互動。這意味著需要建立能夠與LLM無縫通訊的架構元件。此外，使用AI協調器有助於在應用程式內高效管理和協調LLM的功能，我將在文章後半部分詳細探討這一點。
概念層面：能力拓展
LLM為應用程式帶來了全新的功能集，這些功能可以從根本上改變應用程式的使用體驗和價值。觀察LLM影響的一種方式是將它們視為全新的軟體類別，通常被稱為Copilot。這一分類別突顯了LLM在增強應用功能方面提供的重要協助和協作能力。
Copilot系統：人機協作的全新模式
Copilot系統代表了一個全新的軟體類別，作為工作者助手協助使用者完成複雜任務。這個概念最初由微軟提出，並已經整合到其應用中，如M365 Copilot和新版必應（由GPT-4驅動）。利用與這些產品相同的框架，開發者現在可以構建自己的Copilot並嵌入到應用程式中。
Copilot的本質與特點
顧名思義，Copilot是與使用者並肩工作的AI助手，支援各種活動，從資訊檢索到部落格撰寫和發布，從創意構思到程式碼審查和生成。Copilot系統具有以下獨特徵：
以LLM為核心引擎
Copilot由大模型語言或更廣泛地說，大型基礎模型（LFMs）提供支援，這些模型是使Copilot具有"人工智慧"的推理引擎。然而，推理引擎只是其元件之一，Copilot還依賴其他技術，如應用程式、資料來源和使用者介面，為使用者提供有用與引人入勝的體驗。
對話式使用者介面
Copilot設計有對話式使用者介面，讓使用者能夠使用自然語言與其互動。這減少甚至消除了複雜系統（需要特定領域分類別法，例如查詢表格資料需要T-SQL等程式語言知識）與使用者之間的知識差距。
在實際應用中，這意味著使用者可以用自然語言提問：“去年第四季度的銷售額是多少？“而不必編寫SQL查詢。Copilot將把這種自然語言轉換為必要的技術查詢，然後以易於理解的方式呈現結果。
領域特定的範圍限制
Copilot有一個特定的活動範圍，它被限定在特定領域的資料中，因此只能在應用程式或領域的範圍內回答問題。
**資訊錨定（Grounding）**是使LLM與特定使用案例相關、與不在LLM訓練知識中的訊息結合的過程。這對確保輸出的品質、準確性和相關性至關重要。例如，假設你想要一個LLM驅動的應用程式，幫助你研究最新的論文（這些論文不包含在LLM的訓練資料集中）。你還希望你的應用只在答案包含在這些論文中時才回應。為此，你需要將LLM錨定到這些論文集，使你的應用僅在此範圍內回應。
資訊錨定是透過一種名為檢索增強生成（RAG）的架構框架實作的，這是一種在生成回應前，透過結合外部權威知識函式庫訊息來增強LLM輸出的技術。這一過程有助於確保生成的內容相關、準確與最新。
Copilot和RAG之間有什麼區別？RAG可以被視為Copilot的架構模式之一。當我們希望Copilot錨定於特定領域資料時，我們使用RAG框架。值得注意的是，RAG並非Copilot唯一可用的架構模式：還有其他框架如函式呼叫或多代理系統，這些我們將在後續篇幅探討。
可擴充套件的技能
Copilot的能力可以透過技能擴充套件，這些技能可以是程式碼或對其他模型的呼叫。事實上，LLM（我們的推理引擎）可能面臨兩種限制：
引數知識有限：這是由於知識函式庫截止日期，這是LLM的固有特徵。實際上，它們的訓練資料集總是"過時的”，不符合當前趨勢。這可以透過增加非引數知識與資訊錨定來克服。
缺乏執行能力：這意味著LLM本身無法執行操作。以知名的ChatGPT為例：如果我們要求它生成關於生產力技巧的LinkedIn帖子，我們仍然需要自己複製並貼上到LinkedIn個人資料中，因為ChatGPT無法自行完成此操作。這就是為什麼我們需要外掛的原因。外掛是LLM與外部世界的聯結器，不僅可以作為輸入源擴充套件LLM的非引數知識（例如，允許網路搜尋），還可以作為輸出源，使Copilot能夠實際執行操作。例如，透過LinkedIn外掛，我們的LLM驅動的Copilot不僅能生成帖子，還能將其發布到網上。
值得注意的是，使用者以自然語言提出的提示並非模型處理的唯一輸入。系統提示（或元提示）是LLM驅動應用後端邏輯的關鍵元件，它代表我們提供給模型的指令集。這種提示工程已經發展成為一門新的學科，對於開發有效的AI應用至關重要。
AI協調器：將LLM嵌入應用的橋樑
在構建利用LLM能力的應用時，AI協調器扮演著關鍵角色。這些工具提供了必要的架構和流程管理，使開發者能夠有效地將LLM整合到各種應用場景中。
AI協調器的核心功能
AI協調器本質上是一個中間層，負責管理應用與LLM之間的通訊和工作流程。它們提供了一系列重要功能：
提示管理：協調器可以根據應用上下文動態生成和最佳化提示，確保向LLM傳送最有效的指令。
上下文處理：維護對話或互動的上下文，使LLM能夠理解連續請求之間的關係。
資源整合：協調多個AI模型、資料源和外部服務的互動，建立複合功能。
錯誤處理：提供機制來處理LLM回應中的錯誤、不確定性或不完整情況。
實際應用中的AI協調流程
在實際應用中，AI協調器通常執行以下工作流程：
- 接收使用者請求或應用事件
- 處理和豐富輸入訊息（增加上下文、歷史記錄等）
- 準備適當的提示並傳送到LLM
- 接收LLM的回應並進行後處理
- 根據需要呼叫其他服務或模型
- 將最終結果回傳給應用或使用者介面
AI協調器的實際程式碼範例
class AIOrchestrator:
def __init__(self, llm_service, knowledge_base, tools=None):
self.llm_service = llm_service
self.knowledge_base = knowledge_base
self.tools = tools or []
self.conversation_history = []
def process_request(self, user_query, context=None):
# 1. 豐富使用者查詢
enriched_query = self._enrich_query(user_query, context)
# 2. 檢索相關知識
relevant_knowledge = self.knowledge_base.retrieve(enriched_query)
# 3. 構建提示
prompt = self._build_prompt(enriched_query, relevant_knowledge)
# 4. 呼叫LLM服務
llm_response = self.llm_service.generate(prompt)
# 5. 判斷是否需要工具呼叫
if self._requires_tool(llm_response):
tool_name, tool_params = self._parse_tool_call(llm_response)
tool_result = self._execute_tool(tool_name, tool_params)
# 使用工具結果生成最終回應
final_response = self._generate_final_response(
enriched_query, llm_response, tool_result)
else:
final_response = llm_response
# 6. 更新對話歷史
self._update_history(user_query, final_response)
return final_response
def _enrich_query(self, query, context):
# 增加上下文訊息到查詢
if context:
return f"{query} [Context: {context}]"
return query
def _build_prompt(self, query, knowledge):
# 構建包含檢索知識的提示
system_message = "You are a helpful assistant. Use the provided knowledge to answer the query."
knowledge_text = "\n".join(knowledge)
prompt = f"{system_message}\n\nKnowledge:\n{knowledge_text}\n\nQuery: {query}"
return prompt
def _requires_tool(self, response):
# 判斷回應是否需要呼叫工具
return "[TOOL_REQUIRED]" in response
def _parse_tool_call(self, response):
# 解析需要呼叫的工具和引數
# 簡化範例，實際中可能使用更複雜的解析邏輯
tool_part = response.split("[TOOL_REQUIRED]")[1].strip()
tool_name, tool_params_str = tool_part.split("(", 1)
tool_params_str = tool_params_str.rstrip(")")
tool_params = json.loads(tool_params_str)
return tool_name.strip(), tool_params
def _execute_tool(self, tool_name, params):
# 執行指定的工具
for tool in self.tools:
if tool.name == tool_name:
return tool.execute(**params)
raise ValueError(f"Tool {tool_name} not found")
def _generate_final_response(self, query, initial_response, tool_result):
# 使用工具結果生成最終回應
prompt = f"""
Original query: {query}
Initial response: {initial_response}
Tool result: {tool_result}
Generate a final comprehensive response incorporating the tool result.
"""
return self.llm_service.generate(prompt)
def _update_history(self, query, response):
# 更新對話歷史
self.conversation_history.append({
"role": "user",
"content": query
})
self.conversation_history.append({
"role": "assistant",
"content": response
})
這段程式碼展示了一個基本的AI協調器實作。協調器負責處理使用者查詢、豐富上下文、從知 我將把這個內容變成一篇關於人工智慧協調器和快速工程的綜合文章。
提示工程：AI溝通的新語言
提示工程是一門新興的技術藝術，它專注於設計和最佳化提示（prompts），以引導大模型語言（LLMs）產生預期的輸出結果。在這個領域中，我發現選擇正確的詞語、短語、符號和格式，能顯著影響模型的回應品質。
提示工程不僅是撰寫指令，更是一種理解語言模型能力邊界的實踐過程。透過精確設計的提示，開發者可以更有效地控制模型的行為，引導它產生符合特定需求的回應。
例如，當我們希望讓LLM為5歲孩童產生內容時，可以在系統訊息中明確指定：「請扮演一位向5歲孩童解釋複雜概念的老師」。這種明確的角色定義，能幫助模型調整其輸出的複雜度和表達方式。
Tesla前AI總監、現OpenAI研究員Andrej Karpathy曾經形象地表示：「英語是最熱門的新程式設計語言」。這句話精確地捕捉了提示工程的本質—我們正在使用自然語言來「程式設計」AI系統，而非傳統的程式碼。
提示工程的核心技巧
提示工程並非簡單的文字遊戲，它需要深入理解模型的運作機制。在設計提示時，我通常會考慮以下關鍵因素：
- 上下文設定：為模型提供足夠的背景資訊
- 任務明確性：清晰定義所需完成的任務
- 輸出格式：指定期望的回應格式
- 限制條件：設定模型應該遵循的界限
這些元素共同構成了有效提示的基礎，能夠顯著提升模型回應的準確性和實用性。
