大语言模型全方位解析：从基础认知到RESTful API应用

文章目录

前言
一、初见大模型
- [1.1 大语言模型基本知识了解](#1.1 大语言模型基本知识了解)
- [1.2 大模型与人工智能关系](#1.2 大模型与人工智能关系)
- [1.3 大语言模型的"前世今生"与发展](#1.3 大语言模型的“前世今生”与发展)
- - [1.3.1 大语言模型的发展](#1.3.1 大语言模型的发展)
- [1.4 大模型的几个发展阶段](#1.4 大模型的几个发展阶段)
- - [1.4.1 基于规则的模型](#1.4.1 基于规则的模型)
  - [1.4.2 基于统计的模型](#1.4.2 基于统计的模型)
  - [1.4.3 神经网络的模型](#1.4.3 神经网络的模型)
  - [1.4.4 基于预训练的模型](#1.4.4 基于预训练的模型)
  - [1.4.5 基于大规模的模型](#1.4.5 基于大规模的模型)
- [1.5 LLM中预测过程与提示工程](#1.5 LLM中预测过程与提示工程)
- - [1.5.1 LLM预测过程是什么](#1.5.1 LLM预测过程是什么)
  - [1.5.2 提示工程（Prompt Engineering）](#1.5.2 提示工程（Prompt Engineering）)
  - - [1.5.2.1 如何高效的使用Prompt](#1.5.2.1 如何高效的使用Prompt)
    - [1.5.2.2 Prompt的定义与形式](#1.5.2.2 Prompt的定义与形式)
    - [1.5.2.3 不同类型的Prompt](#1.5.2.3 不同类型的Prompt)
二、大模型的部署与应用基础章节介绍
三、RESTful风格api介绍
- [3.1 API是什么](#3.1 API是什么)
- [3.2 RESTful](#3.2 RESTful)
- [3.3 RESTful API 的特点](#3.3 RESTful API 的特点)
- [3.4 大模型中的 RESTful API 使用场景](#3.4 大模型中的 RESTful API 使用场景)
- [3.5 RESTful API 在大模型中的使用优点](#3.5 RESTful API 在大模型中的使用优点)
总结

前言

在当今数字化时代，大语言模型如雨后春笋般涌现，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从智能写作助手到智能客服，从图像生成到视频创作，大语言模型的应用场景日益广泛。然而，对于许多人来说，大语言模型仍然充满了神秘色彩。它究竟是什么？有哪些作用？是如何发展起来的？又该如何与外部系统进行交互？本文将为你揭开大语言模型的神秘面纱，带你从基础认知开始，逐步深入了解大语言模型的部署与应用，以及与之紧密相关的RESTful风格API。

一、初见大模型

1.1 大语言模型基本知识了解

（一）日常可能用到的大语言模型

可通过网址 AI空间

查看汇集的比较经典的、适用于各种用途的大模型。

（二）大模型的作用

具体作用体现
- 文本生成：大语言模型可用于生成各类文本，如文章、故事、报告等。
- 代码编写：能辅助编写不同编程语言的代码，提高开发效率。
- 多模态创作
  - 文生成图像：例如DALL·E 3可根据文本描述生成相应图像。
  - 文生成视频：像Sora能依据文本输入创作视频。
  - 文生成音乐：Suno AI可实现根据文本生成音乐。
- 知识整合与分析：对大量知识进行整合和分析，提炼关键信息。

（三）核心价值

大语言模型的核心价值在于将人类从重复劳动中解放出来，使人类能够专注于需要创造力、情感和战略思维的工作。

1.2 大模型与人工智能关系

AIGC（AI生成内容）和LLM（Large Language Model，大语言模型）

定义与范围

AIGC：利用人工智能技术自动生成包括文本、图像、音频、视频等各种形式的内容，涵盖扩散模型、大语言模型等多种AI技术。

LLM：基于大规模文本数据训练，以生成自然语言文本为核心任务的模型。不过并非所有LLM都属于AIGC，例如Google的Bert（有3.4亿参数），虽为大语言模型，但擅长协助Google检索和情感分析，而非内容生成。

总结：LLM与AIGC是交集关系。

1.3 大语言模型的"前世今生"与发展

1.3.1 大语言模型的发展

GLM（General Language Model）：由清华大学和智谱AI（Zhipu AI）联合研发的大规模预训练语言模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：Google于2018年提出的预训练语言模型。
T5（Text - to - Text Transfer Transformer）：Google于2020年提出的统一文本生成框架。
GPT（Generative Pre - trained Transformer） ：由OpenAI研发的一系列自回归语言模型。

1.4 大模型的几个发展阶段

1.4.1 基于规则的模型

原理：依靠人工编写的语法规则和词典开展工作。
缺点：处理能力有限，仅能应对少量数据和简单任务。
应用场景：主要用于机器翻译和信息检索领域。

1.4.2 基于统计的模型

原理：运用数学统计方法预测词序列的概率。
优势：相较于基于规则的模型，能处理更多数据和复杂任务。
缺点：存在数据稀疏和历史长度限制的问题。
代表模型：N - gram。
应用场景：常用于语音识别和文本摘要。

1.4.3 神经网络的模型

原理：借助神经网络方法学习词的分布式表示和语言的内部结构。
优势：可处理更大规模的数据和更具挑战性的任务。
缺点：受计算资源和训练数据的限制。
代表模型：RNN、CNN、LSTM 等。
应用场景：适用于情感分析和对话系统。

1.4.4 基于预训练的模型

原理：先利用海量无标注文本进行自监督学习，再在特定任务上进行微调。
优势：能够处理更多的任务和领域。
缺点：存在泛化能力和安全性方面的问题。
代表模型：BERT、GPT。
应用场景：常用于问答和知识图谱。

1.4.5 基于大规模的模型

原理：采用大规模方法构建包含数百亿以上参数的深度神经网络模型，并使用更多无标注文本进行自监督学习。
优势：可处理更多任务和领域。
缺点：存在计算成本较高等问题。
代表模型：GPT - 3、PaLM。
应用场景：主要用于生成和推理。

1.5 LLM中预测过程与提示工程

1.5.1 LLM预测过程是什么

LLM（大语言模型）的预测过程如下：大语言模型依据输入提示（Prompt）以及前面已生成的词（历史记录），经过一个带有概率的预测过程（可能产生多个预测结果），生成下一个词或者Token，进而以流式方式输出完整的结果文本。

输入提示（Prompt）指的是提供给大模型的内容，例如"Python的打印怎么写？""2024年奥运会在哪里举办？" 输入提示的内容对模型后续的生成起着至关重要的作用。

1.5.2 提示工程（Prompt Engineering）

1.5.2.1 如何高效的使用Prompt

大模型基于已有知识与输入的提示词回答，输出可能正确也可能错误。

1.5.2.2 Prompt的定义与形式

定义：正常的Prompt由「指令」(instruction)和「内容」(content)两部分构成。指令是需要大模型做的事，内容是相关具体信息。
形式举例 ：
- 完整形式：指令如"判断下列句子的情感"，内容如"我今天很高兴"。
- 简短形式：只有指令，如"法国的首都在哪里""写一段Python的输出代码"。

1.5.2.3 不同类型的Prompt

零样本prompt（Zero - shot prompt）
- 定义：最常见的使用形式，直接向大模型提出问题，也是评测大模型能力的重要场景之一。
小样本prompt（Few - shot prompt）
- 定义：在与大模型交互时，在prompt中给出少量提示。
思维链Prompt（Chain - of - thought prompt）
- 背景：2023年12月前大模型在数学方面表现不佳，展示推理步骤可让AI模仿，加强结果准确性。
- 例子：

yaml 复制代码

问题：小明有5个苹果，吃了2个，又买了8个，现在有多少个苹果？
分步解答：
1. 初始数量：5个
2. 吃掉后剩余：5 - 2 = 3个
3. 购买后总数：3 + 8 = 11个
答案：11

思维链Prompt简化
- 方法：让大模型"Let's think step by step"来逐步解决较难的推理问题。
- 例子：

yaml 复制代码

问题：火车时速120公里，2.5小时行驶多远？
→ 计算距离 = 速度 × 时间
→ 120 × 2.5 = 300
→ 答案：300公里

"角色扮演"Prompt（Role prompt）
- 定义：与大模型玩"角色扮演"游戏。
- 格式：你是一位[职业]，具有[年限]经验，擅长[领域]。请以[风格]回答以下问题：[问题]
- 示例：你是一位资深中医师，有20年临床经验，擅长食疗养生。请以通俗易懂的方式回答："秋冬季容易咳嗽，有哪些润肺的日常食物推荐？" 输出：梨、银耳、百合、白萝卜等

二、大模型的部署与应用基础章节介绍

三、RESTful风格api介绍

3.1 API是什么

API 即 Application Programming Interface（应用程序编程接口），是预先定义好的一组函数。其目的在于为应用程序和开发人员提供访问某软件或硬件的一组例程的能力，且无需访问源码，也不必了解其内部工作机制的细节。

简单来讲，当别人编写好代码并编译成程序供其他人调用时，这就形成了 API。若使用了别人代码（或程序）中的某个函数、类、对象，就意味着使用了某个 API。

3.2 RESTful

随着互联网、移动设备及大模型的发展，RESTful风格的接口（RESTful API）逐渐流行，以下是关于它的详细介绍：

发展背景：传统动态页面效率低，HTML + JavaScript（Ajax）前后端分离模式逐渐取代它。同时，安卓、IOS、小程序等客户端形式多样，客户端与服务端通信需要接口，接口规范性问题凸显，因此需要一套结构清晰、符合标准、易于理解且方便扩展的接口风格。
概念：RESTful（REpresentational State Transfer，表述层状态传递）风格的API是基于HTTP协议的设计方法，广泛用于网络服务开发，尤其适合构建大规模分布式系统。REST通俗来讲是资源在网络中以某种表现形式进行状态转移。它并非明确标准，更像一种设计风格，满足该风格的程序或接口被称为RESTful，RESTful API即满足REST架构风格的接口。
应用场景：对于微博开放平台、微信公共平台等无需显式前端、只需提供服务接口的平台，RESTful是最佳选择。此外，在大模型（如GPT、BERT等）广泛应用于自然语言处理、机器学习等领域的背景下，RESTful API成为大模型与外部系统交互的重要桥梁。

3.3 RESTful API 的特点

RESTful API 基于以下关键设计原则：

无状态性（Statelessness）：每个请求相互独立，服务器不存储客户端上下文信息，客户端请求需包含所有必要元数据。
统一接口（Uniform Interface） ：对资源的操作（获取、创建、修改、删除）对应 HTTP 的 GET、POST、PUT、DELETE 方法。通过 HTTP 请求方法类型判断具体操作，而非仅从接口定位资源。
- GET：从服务器获取资源
- POST：在服务器创建资源
- PUT：更新服务器资源
- DELETE：从服务器删除资源
客户端 - 服务器架构（Client - Server Architecture）：客户端负责用户界面，服务器负责存储和处理，职责分离。
资源的表述（Representation of Resources）：通过不同格式（如 JSON、XML 等）表述资源状态。
可缓存性（Cacheability）：客户端可缓存服务器响应，提升性能。

3.4 大模型中的 RESTful API 使用场景

模型推理（Inference）：客户端通过 POST 请求将输入（文本、图像等）发送到大模型的 RESTful 接口，模型推理后以 JSON 格式返回结构化结果，如向 GPT 模型发送文本进行自然语言生成或问答。
模型训练和更新（Model Training & Fine - Tuning）：用于模型微调，客户端上传新训练数据并通过 API 触发模型重新训练或更新，如微调预训练模型处理特定领域任务（法律文本处理）。
资源管理与监控（Resource Management & Monitoring）：用于大规模模型部署和运行时的资源调度和管理，如查询模型状态、资源使用情况、性能指标等，管理员可获取模型健康状况、检查推理延迟和吞吐量、触发故障恢复。
任务队列和异步处理（Task Queuing & Asynchronous Processing）：处理大模型长时间任务时，通过异步机制管理任务队列。客户端发送请求后，服务器返回任务 ID，客户端稍后可查询任务状态或获取结果，适用于长时间推理任务（生成长文本或复杂问题解答）。

3.5 RESTful API 在大模型中的使用优点

易于集成和扩展：具有标准化接口，便于与各种前端系统、移动应用、其他服务模块交互。
轻量级：基于 HTTP，数据传输采用 JSON 或 XML，便于实现跨平台、跨语言通信。
无状态性和可伸缩性：无状态设计便于扩展，能轻松扩容以处理高并发请求，适合大规模模型的云端部署。
良好的缓存支持：客户端和中间层（如 CDN）可缓存静态或重复查询的响应结果，减少负载，提升响应效率。

总结

本文围绕大语言模型展开了全面且深入的介绍。首先，带领读者初步认识大语言模型，涵盖其基本知识、与人工智能的关系、发展历程及不同发展阶段的特点。接着，展示了大模型部署与应用基础章节的相关内容。然后，详细阐述了RESTful风格API，包括API的概念、RESTful的发展背景、概念、特点、在大模型中的使用场景及优点。通过这些内容，读者能对大语言模型及其相关的API应用有系统的了解。