2023 LLM技术报告—— LLM的工具和平台系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。

　　LLMOps 平台专注于提供大模型的部署、运维和优化服务，旨在帮助企业和开发者更高效地管理和使用这些先进的 AI 模型，快速完成从模型到应用的跨越，如 Dify.AI 、LangChain等。

　　开源框架 LangChain 是一个帮助开发者使用 LLM 创建应用的开源框架，它可以将 LLM 与外部数据源进行连接，并允许与 LLM进行交互。LangChain 于 2022 年 10 月作为开源项目推出，并于2023 年 4 月注册成立公司，累计获得超过 3000 万美元的投资，估值达到了 2 亿美元。在 GitHub 上，LangChain 已经获得了超过 7 万个 Star 和超过 2000 名贡献者。

　　大模型聚合平台主要用于整合和管理多个大型机器学习模型，在聚合平台之上，衍生出 MaaS（Model-as-a- Service，大模型即服务）的服务模式——通过提供统一的接口和框架，以更高效地部署、运行和优化这些模型，Hugging Face、Replicate以及 Gitee AI 均为 MaaS 平台。

　　Gitee AI 是开源中国旗下的 MaaS 平台，提供模型、数据集，以及应用托管能力，同时接入了丰富的国产算力平台，为开发者提供了更高效、实惠的微调方案，降低使用门槛，目前已进入内测阶段。

　　开发相关的 LLM 工具，如云原生构建多模态AI应用的工具 Jina，嵌入式数据库 txtai 等。

　　PromptPerfect：帮助用户极致优化给大模型的提示词（prompt），使得对大语言模型提问时，可以获得更理想的输出。

　　txtai：用于语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流的一体化嵌入数据库，可以使用SQL、对象存储、主题建模、图形分析和多模态索引进行矢量搜索。

　　imgcook：专注以 SketchPG电子最新网站入口、PSD、静态图片等形式的视觉稿作为输入，通过智能化技术一键生成可维护的前端代码，包含视图代码、数据字段绑定、组件代码、部分业务逻辑代码。

　　另一个视角来看，在大模型繁荣发展的背后，少不了工具和平台的发力，如 LLMOps 平台、大模型聚合平台以及相关的开发工具，此外还有它们所依赖的最重要的资源——算力。在这些工具、平台和资源的有力支撑下，大模型才得以一步一个台阶，引领全球开发者步入一个技术新时代。

　　以上内容出自《2023 LLM 技术报告》，此报告浓墨重彩地梳理了 2023 年 LLM 的技术行情。报告整体围绕 LLM Tech Map 梳理逻辑来展开，从基础设施、大模型、Agent、AI编程、工具和平台，以及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件产品和开源项目。

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　　，尤其是英特尔 至强 可扩展处理器（代号 SapphireRapids，SPR）显著加速基于Transformers的大语言模型( LargeLangua

　　高效推理 /

　　应用的副产品，我们提出了RLCD[11]，通过同时使用正例和负例prompt，自动生成带标签的生成样本不需人工标注，然后可以接大模型微调，或者用于训练reward models

　　提升性能 /

　　的推理能力，University of California联合Meta AI实验室提出将Contrastive Decoding应用于多种任务的

　　上的应用 /

　　大会上做过一场关于 GPT 模型现状的分享 State of GPT[3]，这场演讲前半部

　　的方案全面的介绍 /

　　的编译部署流程 /

　　的长度外推浅谈 /

　　对软件研发的单点提效，我之前录制过一段视频，大家可以直接观看，里面有详细的演示，我在这里就不再赘述了。

　　优势互补 /

　　刷爆了各种NLP任务，特别是在zero-shot和few-shot方面表现出它们强大的性能。因此，情感分析(SA)领域也必然少不了

　　在各种情感分析任务中的表现如何 /

　　。此外，如果服务中断，则依赖单个 API 提供者是不可靠的，这可能发生在意外高需求的情况下。

　　做多模态任务？ /

　　性能的主要因素 /

　　做一些多模态任务 /

　　（Large Language Model）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力，但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上