在開源開發(fā)者圈子來看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年，LLM 領域大放異彩。

LLM 是利用深度學習和大數(shù)據(jù)訓練的人工智能系統(tǒng)，專門設計來理解、生成和回應自然語言。這些模型通過分析大量的文本數(shù)據(jù)來學習語言的結構和用法，從而能夠執(zhí)行各種語言相關任務。

本篇將為大家介紹一下 LLM 相關的工具和平臺。

LLMOps

LLMOps 平臺專注于提供大模型的部署、運維和優(yōu)化服務，旨在幫助企業(yè)和開發(fā)者更高效地管理和使用這些先進的 AI 模型，快速完成從模型到應用的跨越，如 Dify.AI 、LangChain等。

開源框架 LangChain 是一個幫助開發(fā)者使用 LLM 創(chuàng)建應用的開源框架，它可以將 LLM 與外部數(shù)據(jù)源進行連接，并允許與 LLM進行交互。LangChain 于 2022 年 10 月作為開源項目推出，并于2023 年 4 月注冊成立公司，累計獲得超過 3000 萬美元的投資，估值達到了 2 億美元。在 GitHub 上，LangChain 已經(jīng)獲得了超過 7 萬個 Star 和超過 2000 名貢獻者。

大模型聚合平臺

大模型聚合平臺主要用于整合和管理多個大型機器學習模型，在聚合平臺之上，衍生出 MaaS（Model-as-a- Service，大模型即服務）的服務模式——通過提供統(tǒng)一的接口和框架，以更高效地部署、運行和優(yōu)化這些模型，Hugging Face、Replicate 以及 Gitee AI 均為 MaaS 平臺。

Gitee AI 是開源中國旗下的 MaaS 平臺，提供模型、數(shù)據(jù)集，以及應用托管能力，同時接入了豐富的國產(chǎn)算力平臺，為開發(fā)者提供了更高效、實惠的微調(diào)方案，降低使用門檻，目前已進入內(nèi)測階段。

開發(fā)工具

其它開發(fā)相關的 LLM 工具，如云原生構建多模態(tài)AI應用的工具 Jina，嵌入式數(shù)據(jù)庫 txtai 等。

比較有代表性的 LLM 開發(fā)工具有：

PromptPerfect：幫助用戶極致優(yōu)化給大模型的提示詞（prompt），使得對大語言模型提問時，可以獲得更理想的輸出。

txtai：用于語義搜索、LLM 編排和語言模型工作流的一體化嵌入數(shù)據(jù)庫，可以使用SQL、對象存儲、主題建模、圖形分析和多模態(tài)索引進行矢量搜索。

imgcook：專注以 Sketch、PSD、靜態(tài)圖片等形式的視覺稿作為輸入，通過智能化技術一鍵生成可維護的前端代碼，包含視圖代碼、數(shù)據(jù)字段綁定、組件代碼、部分業(yè)務邏輯代碼。

另一個視角來看，在大模型繁榮發(fā)展的背后，少不了工具和平臺的發(fā)力，如 LLMOps 平臺、大模型聚合平臺以及相關的開發(fā)工具，此外還有它們所依賴的最重要的資源——算力。在這些工具、平臺和資源的有力支撐下，大模型才得以一步一個臺階，引領全球開發(fā)者步入一個技術新時代。

以上內(nèi)容出自《2023 LLM 技術報告》，此報告濃墨重彩地梳理了 2023 年 LLM 的技術行情。報告整體圍繞 LLM Tech Map 梳理邏輯來展開，從基礎設施、大模型、Agent、AI 編程、工具和平臺，以及算力幾個方面，為開發(fā)者整理了當前 LLM 中最為熱門和硬核的技術領域以及相關的軟件產(chǎn)品和開源項目。