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一文搞懂AI大模型的四个核心技术
在日新月异的生成式AI领域，几个核心的专业术语不仅频繁出现在讨论、报告和会议中，更是技术发展的关键驱动力。它们分别是：“Prompt Engineering（提示工程）”、“Function Calling（函数调用）”、“RAG（检索增强生成）”和“Fine-tuning（微调）。
• Prompt Engineering（提示工程）：
提示工程是一种技术，通过设计、实验和优化输入提示词（Prompt）来引导预训练语言模型生成所需响应或完成特定任务。它的核心在于通过精确的提示词，明确告诉模型需要执行的任务、提供的背景信息、期望的输出格式等，从而引导模型生成高质量、准确的输出。
• Function Calling（函数调用）：
函数调用是一种能力，允许大型语言模型在生成文本的过程中调用外部函数或服务。它涉及将用户的自然语言请求转换为可执行的函数调用，并生成符合预定义函数签名的结构化输出，如JSON对象。函数调用使您能够更可靠地从模型中获取结构化数据。
• RAG（检索增强生成）：
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）为大语言模型提供了从数据源检索信息的能力，并以此为基础生成回答。RAG 结合了信息检索技术和大语言模型的提示功能，即模型根据搜索算法找到的信息作为上下文来查询回答问题。它主要包含数据准备阶段和检索生成阶段，涉及数据提取、分块、向量化、数据入库等环节。
• Fine-tuning（微调）：
微调是模型适应特定任务的关键步骤，它可以通过不同的方式进行，如Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、P-Tuning v2、Adapter Tuning和LoRA等。微调通过在预训练模型的基础上，进一步调整模型参数以适应特定的任务或数据集，提高模型在特定任务上的表现。
这些技术都是大模型开发中的重要概念，各自有不同的应用场景和优势。下面分享一个图文笔记整理的材料，便于大家学习和理解。
本文转载自公众号数字化助推器 作者：天涯咫尺TGH
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