2023開放原子開發者大會

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OPEN ATOM DEVELOPERS CONFERENCE

大模型分論壇

2023.12.16

自從ChatGPT問世以來，大模型的應用前景面臨著前所未有的機遇與挑戰。在大模型分論壇開幕之前，我們與論壇出品人譚中意老師共同探討了舉辦大型模型論壇的初衷。

LLM帶給我們機會和挑戰

LLM（Large Language Model）給AI落地帶來巨大的機會，表現在應用場景的急速擴大，除了傳統的感知類場景（例如：安放的人臉識別）、決策類場景（例如：搜廣推）之外，出現了生成類場景，各種助手的出現層出不窮。

此外，LLM為傳統應用帶來了很大的改進可能，包括：自然語言UI帶來交互的革命，LLM的應用標準化UI，提供更好的集成能力等等。

LLM給AI落地也帶來了巨大的挑戰，如何選擇基礎模型？如何進行fine tune？如何連接其他數據源，并和其他應用相結合？如何解決LLM的幻覺和隨機性，如何降低LLM推理的高成本？如何建立LLM應用開發的流水線來建立高效開發的環境等。

大模型的興起改變了千行百業，所有應用都值得用LLM重新做一次。但是如何真正把LLM應用開發落地，還需要大量的實踐。

舉辦大模型分論壇的初衷，是希望和業內大模型應用的開發者，一起交流彼此的開發實踐和心得體會，共同交流和提高。

嘉賓陣容強大，議題覆蓋多個技術棧

演講嘉賓的挑選充分兼顧了大模型應用開發領域的多樣性及技術棧特色。

來自阿里的專家將詳細介紹魔搭社區，以及如何在眾多基礎模型中作出選擇，這是大模型應用開發的第一步；

來自Milvus的專家將深入講解LLM應用的關鍵開源組件——向量數據庫Milvus的應用和案例；

此外，還包括端到端的 LLM 開發實踐，來自創業項目Byzer和大廠螞蟻金融的代表將分別分享他們的經驗；

最后，應用開發集成商中軟國際將帶來大模型應用開發的案例場景和實踐。

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論壇內容充實且富有多樣性。

聚焦“LLM工程挑戰”和“開發全貌”

論壇聚焦工程師在大模型開發過程中面臨的工程挑戰，而非大模型本身的訓練或應用產品設計。通過多樣化的講師分享豐富多樣的內容，涵蓋開發者關心的各個環節，有助于開發者對大模型開發的全貌有更深入的理解。

本論壇面向的對象是從事大模型應用開發的開發者，而非關注模型算法的科學家等。內容主要聚焦于大模型應用開發的工程挑戰及解決方法，與基礎模型訓練算法無直接關聯。

小結

論壇邀請來自不同領域的講師分享豐富多彩的內容，涵蓋開發者關注的話題，使得開發者能對大模型開發的全貌有更全面的了解。包括如何選擇基礎模型、接入外部數據源、與現有應用集成以及構建端到端流水線等環節，均有專業的講師進行詳細講解。

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