ChatGPT与大模型研究

语言模型（LLM）变得越来越复杂，但准确评估其有效性仍然是一项重大挑战。 LLM评估的重要性不仅引起了学术界的关注，也得到了行业利益相关者的高度重视。这种研究与测试工作的汇聚，彰显了该问题的重要性和集

为大型语言模型（LLM）选择合适的部署工具对项目成败至关重要。 开源工具给予更多控制权，但需要投入更多工作；托管服务则更易搭建和扩展，但通常成本较高。HuggingFace 是一个流行的开源工具和数据

在上一章中，我们讨论了模型部署的不同架构。本章将介绍如何对模型进行领域自适应。实践中，领域自适应常被称为“微调”，但微调实际上只是使模型在特定领域表现良好的多种方法之一。 本章将介绍几种模型适配方法，

本章将介绍数据工程、数据管理实践，以及现有的数据库工具和系统。内容主要面向希望转型为LLMOps工程师或领导公司数据工程工作的数据工程师、DevOps工程师和MLOps工程师。读完本章后，你将对数据工

截至2025年初，只有少数公司提供能够理解和生成文本、图像以及其他媒体（如音频和视频）的大型多模态模型。为了简洁起见，我们统称这些模型为AI模型。最著名的例子是OpenAI创建的GPT模型，其他一些知

大语言模型（LLMs）架构的规模和复杂度，使得将它们投入生产环境变得极其困难。生产化不仅仅是部署模型，还包括对模型进行监控、评估和性能优化。 挑战层出不穷。根据具体应用，可能涉及如何处理数据、如何存储

大语言模型（LLMs）之所以流行并非偶然；它们正在彻底改变我们与技术的交互方式，并不断推动机器学习模型能力的边界。 但问题也随之而来：虽然这些模型令人惊艳，要将它们规模化并部署到生产环境中绝非易事。从

2025年初，著名人工智能研究员Andrej Karpathy（前特斯拉AI主管、OpenAI创始成员之一）在一条病毒式传播的推文中提出了“vibe coding”（氛围编码）这个词： “我称之为‘氛

聊天机器人作为数字客户服务和自动化的核心，已经存在超过十年。最初，它们是基于简单规则的程序，依照预设的逻辑树处理重复性任务，比如回答常见问题、为客服提供自动回复，或者在结构化流程中收集用户信息。与如今

文档在软件开发中对于清晰沟通、一致性和知识传承至关重要。它确保团队成员在入职时能够理解代码，减少日常工作中的学习曲线，降低因上下文丢失而产生的错误和重构风险。 文档对非技术相关人员同样重要，如产品经理

在当今这个软件驱动的时代，企业从其应用、用户和运营中产生大量数据。这些数据蕴含着宝贵的洞见，可用于决策、趋势预测以及提升系统性能。能够分析并利用这些数据，已成为软件工程师的一项关键技能。 本章将聚焦数

测试与质量保证（QA）通常是新软件代码在部署到生产环境之前必须通过的最后一道关卡。其最终目标是发现那些可能在代码审查（如上一章所述）中漏掉的代价高昂的缺陷或其他突出问题，避免这些问题进入生产环境。 Q

想象一下，公司支付给软件工程师的薪资都是最高的，这些工程师负责开发支撑公司收入的产品，但最终由于生产环境中出现代价高昂的缺陷，导致收入损失。这是任何企业主最害怕的噩梦，可悲的是，这种情况每天都在发生。

软件应用的世界依赖于美观的用户界面（UI）和直观的用户体验（UX）。UI设计关注产品的外观以及用户如何通过视觉与其交互，重点包括布局、颜色、按钮、排版以及塑造软件产品视觉体验的所有元素。而UX设计则侧

人工智能能显著提升代码生成与自动补全的生产力和创造力。本章探讨了AI驱动工具如何重新定义编程体验，将传统耗时的手工编码过程转变为互动、高效且能减少错误的工作方式。 代码生成领域的AI应用，不仅仅是加快

生成式人工智能通过比传统方法更快地设计新型药物候选分子，显著影响了药物发现领域。制药公司正在利用这些模型生成新的分子结构，随后对其进行筛选和评估。AI生成的设计常常以其创新性令经验丰富的科学家感到惊讶

包括OpenAI的Sam Altman、Google DeepMind的Demis Hassabis以及Anthropic的Dario Amodei在内的多家知名AI公司领导者，均对其AI技术在医疗领

生成式人工智能与生物学的交汇，代表了生命科学中最具前景的前沿领域之一。预计未来8到10年，该市场规模将增长四倍，至少达到15亿美元。如此显著的增长，得益于正在重塑生物学研究和药物发现流程的革命性技术。

欢迎来到最后一章！在本章中，我们将重点探讨在生产环境中开发、部署、服务和管理生成式 AI 应用时必须考虑和应用的安全防护措施、政策以及最佳实践。我们还将回顾并讨论来自 LlamaIndex 和 Hay

本章开篇别无他法。2024年诺贝尔化学奖一半授予了大卫·贝克（David Baker），表彰其在计算蛋白质设计领域的贡献，另一半则由德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·贾姆珀（Jo