誠(chéng)邀報(bào)名｜譚中意邀您共論“大模型應(yīng)用開發(fā)之道”

2023開放原子開發(fā)者大會(huì)

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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(yīng)用前景面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。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(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)

LLM（Large Language Model）給AI落地帶來巨大的機(jī)會(huì)，表現(xiàn)在應(yīng)用場(chǎng)景的急速擴(kuò)大，除了傳統(tǒng)的感知類場(chǎng)景（例如：安放的人臉識(shí)別）、決策類場(chǎng)景（例如：搜廣推）之外，出現(xiàn)了生成類場(chǎng)景，各種助手的出現(xiàn)層出不窮。

此外，LLM為傳統(tǒng)應(yīng)用帶來了很大的改進(jìn)可能，包括：自然語(yǔ)言UI帶來交互的革命，LLM的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)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(zhàn)，如何選擇基礎(chǔ)模型？如何進(jìn)行fine tune？如何連接其他數(shù)據(jù)源，并和其他應(yīng)用相結(jié)合？如何解決LLM的幻覺和隨機(jī)性，如何降低LLM推理的高成本？如何建立LLM應(yīng)用開發(fā)的流水線來建立高效開發(fā)的環(huán)境等。

大模型的興起改變了千行百業(yè)，所有應(yīng)用都值得用LLM重新做一次。但是如何真正把LLM應(yīng)用開發(fā)落地，還需要大量的實(shí)踐。

舉辦大模型分論壇的初衷，是希望和業(yè)內(nèi)大模型應(yīng)用的開發(fā)者，一起交流彼此的開發(fā)實(shí)踐和心得體會(huì)，共同交流和提高。

嘉賓陣容強(qiáng)大，議題覆蓋多個(gè)技術(shù)棧

演講嘉賓的挑選充分兼顧了大模型應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域的多樣性及技術(shù)棧特色。

來自阿里的專家將詳細(xì)介紹魔搭社區(qū)，以及如何在眾多基礎(chǔ)模型中作出選擇，這是大模型應(yīng)用開發(fā)的第一步；

來自Milvus的專家將深入講解LLM應(yīng)用的關(guān)鍵開源組件——向量數(shù)據(jù)庫(kù)Milvus的應(yīng)用和案例；

此外，還包括端到端的 LLM 開發(fā)實(shí)踐，來自創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目Byzer和大廠螞蟻金融的代表將分別分享他們的經(jīng)驗(yàn)；

最后，應(yīng)用開發(fā)集成商中軟國(guó)際將帶來大模型應(yīng)用開發(fā)的案例場(chǎng)景和實(shí)踐。

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論壇內(nèi)容充實(shí)且富有多樣性。

聚焦“LLM工程挑戰(zhàn)”和“開發(fā)全貌”

論壇聚焦工程師在大模型開發(fā)過程中面臨的工程挑戰(zhàn)，而非大模型本身的訓(xùn)練或應(yīng)用產(chǎn)品設(shè)計(jì)。通過多樣化的講師分享豐富多樣的內(nèi)容，涵蓋開發(fā)者關(guān)心的各個(gè)環(huán)節(jié)，有助于開發(fā)者對(duì)大模型開發(fā)的全貌有更深入的理解。

本論壇面向的對(duì)象是從事大模型應(yīng)用開發(fā)的開發(fā)者，而非關(guān)注模型算法的科學(xué)家等。內(nèi)容主要聚焦于大模型應(yīng)用開發(fā)的工程挑戰(zhàn)及解決方法，與基礎(chǔ)模型訓(xùn)練算法無直接關(guān)聯(lián)。

小結(jié)

論壇邀請(qǐng)來自不同領(lǐng)域的講師分享豐富多彩的內(nèi)容，涵蓋開發(fā)者關(guān)注的話題，使得開發(fā)者能對(duì)大模型開發(fā)的全貌有更全面的了解。包括如何選擇基礎(chǔ)模型、接入外部數(shù)據(jù)源、與現(xiàn)有應(yīng)用集成以及構(gòu)建端到端流水線等環(huán)節(jié)，均有專業(yè)的講師進(jìn)行詳細(xì)講解。

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