前言
在当今快速发展的技术领域中，人工智能（AI）无疑是最具变革性的力量之一。随着大数据、云计算和算法的不断进步，AI正以前所未有的速度推动着各行各业的创新。魔搭社区作为国内最大的AI模型开发平台，不仅汇集了大量的开发者和研究人员，还为我们提供了一个强大的工具箱——大模型LLM（Large Language Model），用以探索更高效、更智能的开发方式。
魔搭社区
- 背景
魔搭社区是由阿里达摩院联手CCF开源发展委员会共同推出的一个AI模型社区，旨在降低AI的应用门槛，推动AI技术的普及和发展。其作为国内最大的开源大模型社区，不仅提供了丰富的模型资源，还构建了一个活跃的技术交流平台
- 开源生态
魔搭社区汇集了来自多个顶尖机构和企业的高质量开源模型，涵盖了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别、多模态等多个领域。这些模型不仅性能优秀，而且经过了严格的测试和验证，确保了其可靠性和稳定性，这些大模型的参数规模通常以上亿甚至上百亿计，这意味着它们能够吸收并理解全球范围内的知识。例如，魔搭社区中的一些大模型，如Qwen、Kimi等，就拥有超过720亿个参数，这使得它们在处理复杂任务时表现出色。与之相比，虽然OpenAI的模型也十分强大，但由于其闭源性质，使用成本较高。因此，在实际业务中，开发者往往会选择更加经济实惠且性能优秀的开源大模型。
- 用途
在魔搭社区中，Python语言的使用尤为广泛。Python以其简洁易懂的语法和强大的模块化能力，成为了AI开发的首选语言。例如，通过简单的from modelscope.pipelines import pipeline语句，开发者就可以快速引入预训练的模型管道，实现从数据输入到结果输出的一站式处理。这些管道（Pipelines）就像是精心设计的“水管”，将不同的功能模块连接起来，确保数据流畅地通过每一个环节。
- 使用实例
以下是一个使用魔搭社区中的情感分析模型的示例代码：
semantic_cls = pipeline(Tasks.text_classification,'damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base')
result = semantic_cls(input='thank you')
print(result)
它的运行结果如下图：
相信许多人已经感受到了魔搭的强大，下面让我们来聊聊传统编程和大模型的优劣
传统编程和AI大模型
- 传统编程
传统编程需要开发者编写具体的代码，定义每个步骤和条件，以实现特定的功能。这种方式的核心在于“命令式”编程，即告诉计算机每一步应该做什么。
- 大模型
然而，随着AI大模型的兴起，这一过程发生了根本性的转变。现在，开发者只需提供一个提示（Prompt），大模型便能根据其内部积累的大量参数和知识，直接生成所需的输出。这种“输入 -> LLM -> 输出”的开发方式，不仅极大地提高了开发效率，还开启了无限的创意可能。
- 大模型的优缺点
大模型有着上百亿的参数和全球的知识，这也使得它们在处理问题时能完全吊打传统程序员，而传统程序员面对这种情况根本没有招架之力，然而事实真的是这样吗？AI真的能完全替代掉现在的程序员吗？笔者认为不是，AI大模型有个致命的缺点，那就是模型训练完以后就不成长了，没有新的知识从而导致信息不太准确。
举个栗子，随着现在国产汽车的强势崛起，人们经常开玩笑的说：以前是没钱开宝马，现在是没钱，买宝马。而大模型明显不懂这种东西，这就会导致明明是开个玩笑在大模型那里却有极高的正反馈，请看下面代码：
result = semantic_cls(input='以前是没钱开宝马，现在是没钱，买宝马。')
print(result)
//结果 {'scores': [0.9205185174942017, 0.07948144525289536], 'labels': ['正面', '负面']}
- 机遇和挑战
由于大模型在训练完后就不成长了，不可能在特定的场景做特定的事，而人却是可以随机应变的，我们要学会如何微调大模型，去给它投喂一些数据，并对数据进行标注，提高其准确性并改正它的错误。所以说 AI 的出现，并没有取代程序员，反而放大了我们的能力。我们现在可以借助 AI 工具，完成更加复杂和高效的任务。这不仅意味着工作效率的提升，更意味着创造力和创新能力的有了一个质的飞跃。
眺望未来
随着技术的不断进步，小尺寸模型的应用场景也在迅速扩展。从智能手机到自动驾驶汽车，从智能家居到工业机器人，AI正在逐步渗透到我们生活的方方面面。特别是在AI具身智能领域，通过将大模型的智慧集成到物理设备中，可以实现更加自然、高效的交互体验。例如，Robotaxi（无人驾驶出租车）不仅需要精确的导航能力，还需要具备高度的情境感知和决策能力，而这正是大模型所擅长的。 对于前端和后端开发者而言，掌握大模型的相关知识和技术，不仅可以显著提高个人的学习和开发效率，还能在未来的职场竞争中占据优势。
让我们一起学习 AI，掌握编程，迎着 AI 的浪潮，借势起飞，创造更加辉煌的未来！
