前言
在当今技术快速发展的浪潮中，人工智能（AI）无疑是最受瞩目的焦点之一。随着深度学习技术的不断进步，大型语言模型（LLM, Large Language Model）因其强大的自然语言处理能力而成为研究和应用的热点。本文将围绕魔搭社区这一国内最大的AI模型开发平台，探讨大模型开发的新趋势及其对前后端开发者的影响。
前后端开发者为何要关注LLM
随着端模型时代的到来，小型化且高效的模型正逐渐普及于各类智能设备中，如AI手机、AI汽车乃至机器人出租车等， 今年2月Apple vision pro登上了头条，AI眼镜也必然会出现在不久的将来。 这不仅意味着更高的计算效率和更低的能耗，也为前后端开发者带来了前所未有的机遇。
对于前端开发者而言，了解并掌握LLM相关技术能够帮助他们构建更加智能的用户界面和服务；而后端开发者则可以通过利用这些模型来增强系统的智能化水平，提高数据处理能力和用户体验。
大模型开发的新时代
大模型开发方式与传统的编码方式有着本质的区别。传统的开发流程是“输出 -> 编码 -> 输出”，而大模型则是通过prompt(提示)，由大模型直接生成输出结果。也就是"prompt -> 大模型 -> 输出"，这种方式不仅大大提高了开发效率，还为解决复杂问题提供了新的思路。
在选择大模型时，开发者需要考虑多个因素，如成本、开源与否等。目前市场上既有像OpenAI这样提供闭源服务的公司，也有诸如豆包模型、通义千问、Kimi等开源选项。魔搭社区作为国内最大的开源大模型社区，为开发者提供了丰富的资源和支持，包括但不限于云端AI环境、机器学习NLP工具以及Python语法指导等。
魔搭社区的技术支持
开源免费的魔搭社区是我们学习大模型开发的不二之选，它不但有庞大的模型库可供模型的选择，还提供了免费的实例以及功能全面的包。让我们从零开始打造"情感分析模型"，下面是使用教程：
1.选择合适的大模型
2.创建一个实例
3.“情感模型”功能实现
使用时，开发者可以通过pipeline函数打开管道，指定任务类型（如文本分类）及具体使用的模型，轻松实现功能调用。
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
#导包
semantic_cls = pipeline(Tasks.text_classification,'damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base')
# 情感分类 文本分类 文本 中文
result = semantic_cls(input='谢谢你')
print(result)
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不难看出，'谢谢你'三个字的正面分数是要远远大于负面分数的，说明'谢谢你'这句话在情感上是比较积极的。
然而，值得注意的是，虽然大模型经过广泛训练具备了丰富知识，但在特定领域的准确性仍有待提升。对此，微调是一种有效的方法，即向模型输入新数据并对其进行标注，以进一步优化模型性能。
结语
随着大模型技术的不断发展和完善，无论是对于个人开发者还是企业团队来说，掌握LLM相关的知识和技术都将是未来不可或缺的能力之一。
