“ 做技術(shù)很多時(shí)候想不明白，這時(shí)多做做可能就明白了。”

現(xiàn)在基于大模型的人工智能技術(shù)發(fā)展的如火如荼，而且隨著今年人工智能進(jìn)入應(yīng)用元年，人工智能開始進(jìn)入各行各業(yè)；但由于技術(shù)本身的限制，因此很多應(yīng)用場(chǎng)景大都處于模式階段。

所以，到底應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)和使用大模型，特別是隨著一些新技術(shù)的出現(xiàn)，大家都在摸著石頭過河。

但不管怎么說，作為一門新技術(shù)其和其它技術(shù)沒有本質(zhì)上的區(qū)別，都是更加注重實(shí)操，理論作為輔助。

大模型技術(shù)的實(shí)踐性

從作者最近一段時(shí)間從事大模型應(yīng)用技術(shù)開發(fā)以來，最大的感受就是與大模型相關(guān)的技術(shù)理論真的很有限；但其實(shí)際操作又真的很復(fù)雜。

我們?cè)趯W(xué)習(xí)一門大模型技術(shù)的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多理論都是我們生活中經(jīng)常用到的，有些即使沒遇到過但也都見過；特別是RAG檢索增強(qiáng)生成——一直說是一個(gè)入門五分鐘的技術(shù)。

而我們?cè)趧傞_始學(xué)習(xí)RAG技術(shù)的時(shí)候，確實(shí)發(fā)現(xiàn)其入門特別快，不論是理論和實(shí)操都很簡(jiǎn)單；但等到我們真正深入理解RAG技術(shù)時(shí)，并真正使用RAG技術(shù)打造一個(gè)真實(shí)可靠的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)才發(fā)現(xiàn)，是我們想的太簡(jiǎn)單了。

作者在之前的文章中曾不止一次的強(qiáng)調(diào)過，從應(yīng)用的角度來看大模型的本質(zhì)就是一個(gè)無所不能的“人”；它會(huì)寫會(huì)畫懂設(shè)計(jì)，又會(huì)寫代碼做產(chǎn)品。但是這個(gè)“人”也不是神仙，它也會(huì)犯錯(cuò)，也會(huì)抽風(fēng)。

而且為了更好的利用模型的能力，因此提出了Agent智能體的概念，簡(jiǎn)單來說就是讓大模型這個(gè)“人”具備了使用工具的能力。而這和我們哲學(xué)上所說的人和動(dòng)物的根本區(qū)別是能夠制造和使用工具，這兩者是多么的類似。

但是讓大模型具備使用工具的能力說起來很簡(jiǎn)單，但做起來就不是那么簡(jiǎn)單了；比如說怎么讓模型使用工具？工具的存在形式是什么樣的？如果出現(xiàn)問題了怎么辦？等等一系列問題。

然后工具雖然能夠幫我們解決問題，但在不同的場(chǎng)景下我們需要使用不同的工具；而這就需要大模型具備任務(wù)拆解和規(guī)劃的能力，把一個(gè)復(fù)雜的問題拆分成多個(gè)具有可行性的子問題，然后再使用工具一個(gè)一個(gè)解決。

但我們都知道，在真實(shí)的環(huán)境中，哪怕你做了萬全的準(zhǔn)備，也很難保證意外的發(fā)生；原因可能是當(dāng)時(shí)對(duì)問題認(rèn)識(shí)不夠深刻導(dǎo)致沒有規(guī)劃好，也可能是因?yàn)橐恍┩獠吭驅(qū)е鲁霈F(xiàn)問題。

對(duì)智能體來說也是一樣，模型在對(duì)問題進(jìn)行拆解規(guī)劃之后，在執(zhí)行的過程中如果出現(xiàn)問題或者說沒有出現(xiàn)問題但結(jié)果和預(yù)期不同；這時(shí)大模型能否根據(jù)問題和錯(cuò)誤的結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，并重新制定任務(wù)，并最終完成任務(wù)。

所以說，從根本上來說，大模型應(yīng)用技術(shù)還是從人類的哲學(xué)角度出發(fā)；把人類解決問題的能力交付給模型，讓模型具備人類處理復(fù)雜問題的能力。

但這些處理問題的經(jīng)驗(yàn)，我們很多人在很小的時(shí)候就知道了；但可能用了一輩子的時(shí)間都沒做到。

紙上得來終覺淺，覺知此事要躬行；學(xué)習(xí)和使用大模型技術(shù)要記住一個(gè)原則：多實(shí)踐，少思考；很多想明白的問題可能很難做明白。

本文轉(zhuǎn)載自??AI探索時(shí)代?? 作者：DFires