大模型时代,编程新范式如何重塑未来科技版图?

   时间:2024-10-24 08:29 来源:天脉网作者:冯璃月

在当今科技飞速发展的时代,微软发布的一份深度报告《面向大模型的新编程范式》引起了业界的广泛关注。这份详尽达43页的报告不仅揭示了大型语言模型(LLM)如何重塑应用开发领域,还详细探讨了其带来的新机遇、开发运营模式、以及一系列先进的开发平台与工具。

报告首先聚焦于智能应用的新机遇,特别是生成式AI如何彻底改变应用开发的格局。通过实例展示,如GPT-4和ChatGPT在文本生成与问答方面的卓越表现,读者得以直观感受生成式AI的强大能力。报告强调,LLM以其大规模预训练、多层编码、语言生成、对话系统以及可扩展性等核心技术特点,展现了在连续对话和精准捕捉用户意图方面的显著优势。

生成式AI应用场景

在开发运营模式方面,报告对比了传统智能对话应用开发与LLM引领的新模式。传统模式如Azure的开发流程复杂且需要托管基础设施,而Copilot Studio等新型平台则利用生成式AI,实现了快速开发与部署,极大地降低了技术门槛和成本。报告还详细阐述了LLMOps流程,包括数据管理、实验、评估、部署、推理、监控及反馈收集等关键环节,展示了从MLOps到LLMOps的范式转变。

LLMOps流程图

针对开发平台与工具,报告介绍了多个前沿解决方案。Copilot Stack框架为智能应用开发提供了全面支持,从订阅设置到知识索引和API集成,再到自定义工作流开发,一应俱全。Azure AI Studio则展示了其在企业级聊天、语音分析等多个场景中的广泛应用,并介绍了如何有效引入企业自身数据。PromptFlow和Copilot Studio等工具也因其独特功能受到关注,前者实现了UI与代码的无缝切换,后者则通过无代码方式构建智能应用,极大地提升了开发效率。

Copilot Studio无代码开发界面

最后,报告还分享了一系列开发最佳实践。在应用大模型时,主要有提示(Prompting)、嵌入(Embedding)和微调/训练/定制(Fine-Tuning)三种技术方式。每种方式都有其独特的原理和应用场景,为开发者提供了丰富的选择。同时,报告还介绍了多种创新的应用设计模式,如RAG微调训练、大模型驱动的FunctionCall、Agent模式以及LangChain Expression Language等,这些模式不仅提升了应用的智能化水平,还推动了整个行业的创新发展。

最佳实践应用场景

总之,《面向大模型的新编程范式》报告为开发者们提供了一份宝贵的指南,不仅揭示了大型语言模型带来的无限可能,还详细阐述了如何运用这些新技术实现应用的快速开发与迭代。随着技术的不断进步和应用的持续深化,我们有理由相信,一个更加智能、高效的开发时代已经到来。

 
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