18｜策略建模：取众家所长的工业级的AIGC系统
Tyler
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是 Tyler。
从今天开始，我们进入一个新的章节——架构实战篇。
AIGC 系统正在不断走入我们的日常生活，其中最有名的大语言模型对话系统当属 ChatGPT、Bard、文心一言和通义千问等。现在我们已经逐渐在工作生活中，对这类 AIGC 应用产生了依赖。
不过，大部分同学对 AIGC 系统背后有什么，仍然是一头雾水。还记得第五节课里，我曾经说过大多数人对 AIRC 系统的认识，充其量是借助 Netflix 的架构图了解过一些“外貌特征”。对于 AIGC 这类正在飞速商业发展的系统，我们也鲜有机会一窥究竟。
当然，作为身处一线的人，我有信心帮你拨开迷雾，直击 AIGC 系统的本质。我们还是会延续之前的风格，这节课为你串联整个 AIGC 系统策略建模的流程，帮助你快速地建立整体认识。在后面几节课里，我还会进一步详细展开各个模块的具体细节。
策略建模
在第二章中，我们学习了 AI 系统的策略建模。策略建模是将业务的玄学问题转化为数学问题，进而把数学问题建模为工程问题的过程。那么，对于 ChatGPT 来说，它需要关注的业务建模重点是什么呢？
其实，我们只要仔细思考就会发现，ChatGPT 所追求的业务目标和搜索引擎是最像的。它们都需要以最高的效率找到用户期望得到的“正确答案”。
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本文介绍了AIGC系统的策略建模和其核心模块的工程实践。文章首先强调了AIGC系统与搜索引擎的相似性，以及其在内容生成和可信度上的区别。接着重点介绍了AIGC系统中的提示语工程模块，强调了其在识别用户意图、选择检索结果和压缩信息方面的重要性。另外，文章还指出了AIGC系统中不同领域模型的使用，以及在生成模块中的关键能力。文章还提到了控制模块和风控模块的重要性，以及它们在提高系统对数据的使用效率和确保内容安全方面的作用。总的来说，本文通过深入浅出的方式，帮助读者快速了解AIGC系统的策略建模和关键模块的工程实践。文章内容涉及到了系统的工程实践和模块的协作，以及对数据质量和内容安全的重视，对于技术人员和研究人员来说具有一定的参考价值。
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周晓英GPT-4 再一次着重宣传了它的“微调”能力，个人猜测有以下几个目的：第一是将各行各业的数据和训练过程和结果，汇聚到自身，进一步增强自身能力，第二在“微调”过程中，为了达到好的效果，也会消耗大量的token，可以增加商业收入，第三是防御，如果迟迟不推出“微调”功能，大家就会各出奇招来实现私有知识库和增强检索，有可能对他的行业领先地位有影响？2023-10-02归属地：美国8
顾琪瑶如果从科研角度来考虑open ai宣传的"微调"目的的话, 我认为是通过更多不同领域的数据, 来训练模型, 观察模型的"性能"和表现, 之前曾在一些文章中看过, 大模型的"涌现"能力是出现在代码数据训练后, 那么如果使用更多不同纬度和领域的数据训练, 会不会就像之前说的出现"奇迹"呢? 但是从非科研角度来说, 每个行业中不同企业的数据都集中到一块, 那最先想到的是安全性问题. 毕竟老美的惯用做法就是控制所有东西, 对于自主主权国家发展自有技术道路都是不利的2023-09-20归属地：上海2
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