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标题: 大模型与智能体的探索与应用 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 17:28
标题: 大模型与智能体的探索与应用

前言

近期有朋友后台留言，什么是大模型？什么是智能体？他们之间有什么区别？我要如何选择大模型？等一些问题......

那么就趁此机会在这个文章中系统的梳理一下，关于大模型和智能体的关系和区别

一、什么是大模型？

定义

大模型（Large Language Model, LLM）是指基于海量数据和超大规模参数构建的深度学习模型，参数量巨大，如GPT- 4参数超1万亿、deepseek-R1参数6710亿。

训练数据和方法

预训练：在无标注文本上通过自监督学习（如掩码预测、自回归生成）学习通用语言模式
微调：在特定任务数据上优化（如SFT监督微调、RLHF人类反馈强化学习）提升性能

通过预训练和微调能够完成复杂的语言理解、生成和推理任务。其核心特征是通过千亿级参数（如GPT-4参数量达1.8万亿）和多模态能力（文本、图像、代码等）实现通用人工智能（AGI）的初步能力。

Transformer架构

核心组件：自注意力机制（Self-Attention）捕捉长距离依赖。
扩展架构：稀疏MoE（混合专家）、多模态交叉注意力（如Gemini）

Transformer 架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习架构，最初由 Vaswani 等人在 2017 年的论文《Attention is All You Need》中提出。它主要用于处理序列数据（如文本、语音等），并在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域取得了巨大成功，逐渐成为现代深度学习模型的核心架构之一。

Transformer是处理序列数据和复杂任务的首选架构，尤其在需要捕捉长距离依赖和大规模并行计算的场景中表现出色。
RNN更适合简单的序列任务，尤其是在数据量较小或对实时性要求较高的场景中。【卷积神经网络】一种深度学习模型，通常用于图像、视频、语音等信号数据的分类和识别任务
CNN是处理图像和网格数据的首选架构，尤其在需要提取局部特征和处理大规模图像数据时表现出色。卷积神经网络【经典的CNN模型eNet-5、AlexNet、VGG】及VGG16模型实战

二、DeepSeek和chatGPT的PK

DeepSeek ：是一家中国人工智能创业公司，由国内知名量化资管公司幻方量化于2023年7月创立。公司专注于开发高性能、低成本的大语言模型（LLMs），并迅速在全球范围内引发关注。

ChatGPT ：是由 OpenAI 开发的 AI 聊天机器人，于2022年11月推出。它基于Transformer架构，利用先进的自然语言处理（NLP）技术，能够模拟人类对话，并完成内容撰写、编码、审查等任务。ChatGPT 的优势在于其强大的通用性和语言生成能力，适合多种应用场景，如创意写作、教育辅助和客户支持。

以下是两大模型的比较：

1、技术架构

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">DeepSeek使用的是专家模型混合（MoE）方法，其中只有最相关的专家会处理每项任务。这种方法通过每次请求仅激活部分的数十亿参数来提高效率，从而优化性能和资源消耗。

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">ChatGPT采用的是标准的Transformer 模型架构，其中所有参数都参与每项任务。这虽然能保证一致性，但与 DeepSeek 的自适应 MoE 策略相比，可能效率较低。

2、性能

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">DeepSeek 在技术领域表现出色，尤其是在数学计算与复杂问题解决方面，其准确率高达90%。这一优势使其在处理复杂任务时展现出极高的效率，能够快速提供精准的解决方案。

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">相比之下，ChatGPT 在上下文理解方面更具优势。它生成的回应内容细腻且全面，能够更好地捕捉对话的语境和细节，尤其适合一般对话和创意任务。这种能力使其在需要生成丰富、连贯文本的场景中表现更为出色。

3、适用场景

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">DeepSeek 的技术精准性与混合专家模型方法使其在数据分析、编程和学术研究等领域展现出巨大潜力，尤其在数学和结构化问题解决方面表现出色。此外，它还支持报告生成、工作流自动化以及金融自动化等任务，为专业领域提供了高效的解决方案。

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">相比之下，ChatGPT 凭借其强大的适应性被广泛应用于多个领域，包括客户支持、内容创作、教育和编程协助等。这种多样化的功能使 ChatGPT 无论是对个人用户还是职业场景都极具价值，能够满足广泛的日常和专业需求。

ChatGPT适合需要通用性、创意性、多语言支持和灵活应用的场景，如内容创作、教育和客户支持。
DeepSeek更适合需要高效推理、技术专精、成本控制和数据隐私的场景，如金融分析、编程辅助和企业内部应用。

三、模型选型

部署 DeepSeek 满血版（671B 参数）需要极高的硬件配置，DeepSeek 满血版虽然性能强大，但对硬件配置要求极高，部署成本和运维复杂度也远超其他版本。对于预算有限的用户，建议优先选择量化版或蒸馏版模型，既能满足业务需求，又具有更高的性价比。

选择场景建议

满血版需要至少 8 张 80GB 的 H100 显卡或等效配置，单节点硬件成本可能高达数十万元人民币。
低资源需求场景：如果您的业务场景对硬件资源有限制（如嵌入式设备或旧设备），建议选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。
中等复杂任务：对于中小企业开发测试、文本摘要或轻量级对话系统，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是性价比极高的选择。
高精度复杂任务：如果需要处理复杂逻辑推理、长文本生成或多模态任务，建议选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 或 32B。
极致性能需求：对于科研机构或大型企业，且硬件资源充足，可以选择 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B。

性能与成本平衡

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 14B 在推理能力和资源需求之间达到了较好的平衡，适合大多数业务场景。
如果预算有限且任务复杂度不高，7B 是性价比最高的选择。
对于复杂任务，14B 和 32B 能提供更强大的性能，但硬件成本会相应增加。

四、什么是智能体？

ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Hiragino Sans GB", "SF Pro Display", -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe Ul", Arial, sans-serif;font-size: 16px;line-height: 26px;color: rgb(32, 45, 49);width: 744px;font-style: normal;font-variant-ligatures: normal;font-variant-caps: normal;font-weight: 400;letter-spacing: normal;orphans: 2;text-align: start;text-indent: 0px;text-transform: none;widows: 2;word-spacing: 0px;-webkit-text-stroke-width: 0px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);text-decoration-thickness: initial;text-decoration-style: initial;text-decoration-color: initial;">智能体（Agent）是一种能够感知环境并根据感知结果做出决策以实现特定目标的软件实体。具备自主性、交互性、智能性和适应性等特点。在人工智能领域，智能体可以是聊天机器人、自动化工具或复杂系统的控制器。

五、主流智能体开发平台

智能体开发平台是一种用于设计、构建和部署智能体（Agent）的软件工具或框架。

智能体开发平台的核心目标是简化智能体的开发过程，提供一系列工具和功能，帮助开发者快速构建、测试和部署智能体，同时满足不同业务场景的需求。

主流的智能体开发平台：

智能体开发平台是一种强大的工具，能够帮助开发者快速构建和部署智能体，满足不同业务场景的需求。选择合适的平台需要根据具体需求、技术能力和预算来决定。例如：

如果您需要快速开发基础应用，百度 AppBuilder是一个不错的选择。
如果您需要强大的知识库管理和工作流编排能力，MaxKB是一个理想的选择。
如果您需要多模态内容创作支持，汇智智能 Gnomic是一个适合的选择。

智能体开发平台功能模块：

六、总结

大模型是基础技术，大模型应用开发平台是基于大模型构建的工具，用于开发和部署智能体等具体应用，而智能体是利用这些平台开发出的具有自主性和交互性的软件实体，用于实现特定的业务目标或功能。

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