我想知道AI大模型的技术框架与路径

AI大模型的技术框架与路径涵盖了多种方法和阶段，以实现更高效和准确的智能系统。

技术架构概览

• 关键技术架构：包括Prompt提示词法、Agent + Function Calling机制、RAG（检索增强生成）和Fine-tuning微调技术等，这些架构支撑大模型的不同应用场景和发展1。

大模型发展现状

• 大模型作为AI驱动力：展现出语言生成、理解和多任务处理的强大能力，预示着智能化转型的新阶段4。
• 技术挑战与落地应用：需要克服从理论到实践的挑战，实现实验室到现实世界的技术落地4。

技术路径探索

• RAG的探索与实践：RAG通过提供外部知识源，增强大模型的准确性和减少幻觉，已有相关实践案例57。
• 多模态大模型发展：参考OpenAI的布局，实现AGI的过程分为多阶段，目前处于多模态融合的第二阶段8。
• 技术路线导引：北京智源人工智能研究院等机构提供大模型技术路线导引，讨论未来发展方向9。

微调和应用开发

• 高效微调（SFT）：针对特定领域知识理解的缺乏，通过微调预训练模型以适应特定应用场景10。
• AI Agent框架：AI Agent以大模型技术为驱动，推动行业变革和应用探索12。

教育领域应用

• 教育领域专业数据整合：结合通用大模型与教育领域数据，打破数据孤岛，实现教育技术与大模型的整合16。

对话与人机交互

• Chat对话模式：大模型的输出形式天然适合对话，与Chat深度绑定，推动人机交互新模式的发展17。

AI Agent与大模型关系

• AI Agent与大模型的协同：AI Agent以大模型为技术基础，大模型通过AI Agent实现业务扩展18。

框架与工具

• ONNX模型性能：在不同框架间可能存在性能和兼容性问题，需要关注模型的跨框架性能19。
• Pytorch与TensorFlow：作为AI、ML和DL的基础构建块，这些框架简化了开发过程并确保项目一致性20。