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前言
回顾2024年，我一共发布了286篇博文，粉丝数也达到了43000多。这一年里，我收获颇丰，始终坚持AI大模型的研究方向，并且积极开展大模型的实战应用，也取得了一系列令人振奋的突破。
在286篇博文中，我系统地梳理了AI大模型的前沿理论，从基础的Transformer架构到各种变体模型，我都进行了深入的剖析和解读。我不仅探讨了模型架构的创新与优化，还详细分析了模型训练过程中的关键技术，如数据预处理、模型微调技术、大模型的实战应用。这些博文不仅为技术爱好者提供了全面的学习资料，也为行业从业者提供了宝贵的参考指南。
随着AI技术的快速发展，2024年一系列创新的AI模型得到广泛应用。我将总结2024年AI大模模型前沿技术和架构，涵盖Qwen2.5、DeepseekV3和LLama3等先进模型，及其在不同领域的实际应用实战以及成果展示。下面我将对2024年AI大模型技术进行总结：
一、前沿开源大模型架构总结
Qwen2.5模型架构介绍
Qwen2.5，作为阿里云倾力打造的先进模型，融合了Transformer-based Decoder架构的精髓与多项前沿技术，如GQA高效KVcache、SwiGLU激活函数、RoPE位置编码等，同时采用细粒度专家划分和共享专家路由策略，显著提升下游任务性能。其control tokens数量由3扩展至22，并新增2个专用工具调用token，极大地丰富了应用场景与灵活性。这一精心设计的模型架构，确保了Qwen2.5在语言理解、推理等多个维度上的卓越表现，为各行业、各场景提供了强大而多样化的解决方案。在金融领域，Qwen2.5能够高效处理复杂的财务报告分析；在医疗领域，它能够辅助医生进行病例解读；在客服领域，它能够提供更加智能和人性化的客户支持。
Qwen2.5不仅性能卓越，还提供了丰富的API接口和详细的开发文档，使得集成和部署变得简单快捷。未来，阿里将继续优化Qwen2.5，引入更多先进的技术和功能，进一步提升其在各个领域的应用效果。
DeepseekV3模型架构介绍
DeepSeek-V3 是一款大型混合专家（MoE）语言模型，总参数达到 671B，其中每次 token 激活的参数为 37B。该模型采用了多项创新技术，包括 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，以及无辅助损失的负载平衡策略和多标记预测（MTP）训练目标。DeepSeek-V3 在 14.8T 标记上进行了训练，并利用 FP8 混合精度训练和细致的工程优化实现了成本效益。该模型在多个基准测试中展现出强大的性能，与领先的封闭源模型（如 GPT-4o）相媲美，同时保持了经济高效的训练成本。DeepSeek-V3 旨在通过持续的研究和创新，稳步接近通用人工智能的目标。
LLama3模型架构介绍
LLama3模型采用高度优化的自回归Transformer架构，这一架构在当今的语言处理领域具有独特的商务价值。它以纯解码器结构实现高效的文本序列生成，在8B和70B规模版本中融入的GQA(分组查询注意力机制)技术更是一大亮点。这种技术能够精准分配注意力资源，这在实际业务场景中意义重大。例如在金融行业的报告生成方面，能快速准确地处理复杂数据信息；在法律文件审核时，可以高效识别关键内容，极大提升审核效率；在市场分析报告撰写时，精准地对大量数据进行分析处理。与GPT - 4、BERT等其他知名模型相比，LLama3在性能方面，其长文本处理能力更强，能支持高达8000个token的上下文长度，这使得它在处理大规模数据时更具优势；在效率上，它的纯解码器结构和GQA技术让文本生成更为高效，从而有助于企业节省大量的时间成本；在成本方面，它的性价比更高，能够以较低的投入为企业带来可观的效益。
二、最前沿的大模型应用实践与成果展示
大模型的应用实战之智能高中数学教师(MathGPT)
在高中数学教育领域，MathGPT通过其先进的模型和丰富的教育资源库，为每位学生提供了真正意义上的个性化学习体验。这种定制化的辅导方法不仅能够适应不同学生的学习节奏，还能针对他们的特定需求和弱点进行精准干预，从而显著提高学习效果。同时也贴近教材，可对教材进行提问，使得科任老师可以24小时上线，进行答疑解惑。
成果展示如下：
大模型的应用实战之AI高中数学教学视频生成技术：融合(通义千问、MathGPT、视频多模态大模型，语音大模型)
AI高中数学教学视频生成技术采用机制：专家模型+反思+总结的模式
模型协同工作主要流程：
内容规划 ：确定需要讲解的数学概念或问题类型。
通义千问生成 ：使用通义千问生成初始的数学内容框架和概念解释。
MathGPT补充 ：针对具体问题，使用MathGPT生成详细的解题步骤和分析。
通义千问进行反思 ：针对MathGPT补充，对其中的内容进行反思，纠错，弥补不足之处。
内容整合与总结 ：将通义千问的宏观解释与MathGPT的微观分析相结合，形成完整的数学讲解内容。
质量评估 ：评估生成内容的准确性和教学效果，必要时进行修正和优化。
场景介绍：采用MathGPT+通义千问生成几何图形，并生成相关专题描述，问答场景如下：
利用已经生成的PPT，生成简单的动画，视频成果场景如下：
大模型的应用实战之基于Qwen-32b模型与知识图谱技术、RAG等实现数据的归因分析
应用场景如下：
输入查询：“分析2023年2月产品A在北京销售量上升的原因。”
大模型理解查询意图后，利用RAG技术在知识图谱中检索与“2023年2月”、“产品A”、“北京销售量上升”相关的实体和关系。
检索到关联点：春节促销（线上8折）、行业补贴政策（每台补贴100元）、北京人口和GDP数据（可能影响市场需求）。
并根据输入查询，推荐出相关的问数问题，进行智能问数，利用大模型实现NL2SQL，查询数据库的数据，对归因分析提供数据支持。
成果展示如下：
三、大模型技术工具与CSDN平台：开发者的得力助手
大模型技术工具如Hugging Face、pytorch等开源框架，为开发者和研究人员提供了丰富的预训练模型和便捷的开发工具。以一位新手开发者为例，通过使用Hugging Face提供的预训练模型，快速搭建了一个简单的自然语言处理应用，大大降低了开发的技术门槛。
同时，CSDN平台作为技术交流和学习的重要阵地，对开发者有着不可替代的作用。许多开发者在CSDN平台上获取最新的技术资讯，例如，一位从事AI大模型开发的工程师，每天都会在CSDN上查看相关的技术文章，及时了解行业动态。在CSDN平台上，开发者还可以参与社区讨论，与同行交流经验和见解。一位开发者在遇到模型训练中的优化问题时，在CSDN社区发布问题，很快就得到了多位资深开发者的解答和建议，问题得到了很好的解决。
四、总结与展望
回顾过去的2024年，AI大模型技术在各个方面都取得了显著的进展，模型的架构越来越丰富，性能越来越强，效果越来越接近通用人工智能的模型。这些成果为各行各业带来了新的机遇，同时也伴随着一些挑战。能取得这些成果，我深感荣幸和感激。我要感谢一直支持我的粉丝们，他们的鼓励和反馈是我不断前进的动力源泉。同时，我也要感谢CSDN平台，给我展现自己的机会。这一年里，我在技术上取得了显著进步，但更重要的是，我学会了如何更好地与团队合作，如何在压力下保持冷静，如何持续学习和自我提升。这些经历让我变得更加成熟和自信。
展望2025年，我满怀期待和信心。我将继续深耕AI大模型领域，不断探索新的技术方向和应用场景。在新的一年里，我计划完成以下几项具体工作：
- 发布20篇关于AI大模型最新进展的深度文章；
- 参与至少两个大型的AI项目，推动技术落地；
- 参加AI技术研讨会，与行业专家分享AI研发经验。
我还将进一步加强与产业界的合作，将大模型应用于更多实际业务场景，推动AI技术的落地和普及。同时，我也将关注AI技术的伦理和社会影响，努力为构建更加智能、安全、可持续的未来贡献力量。我相信，在新的一年里，我将与AI大模型一同成长，共同书写更加辉煌的篇章。