AI 大模型重塑軟體開發,有哪些落地前景與痛點? | ArchSummit
隨著 Open AI 的 ChatGPT 的革命性發布,整個 IT 生態面臨大模型(LLM)的洗牌和洗禮。
AIG Code 和AIG Action,分別代表程式碼產生和AI 驅動的軟體開發,其中前者幫助每個人都成為十倍效率的程式設計師,後者則將AI 的力量注入到現有軟體中,大模型與端到端的低程式碼開發結合,使口述需求能直接轉化為完整的軟體功能。
隨著應用開發框架的快速發展以及實驗性的自治模型現,大模型正在重塑軟體開發的形態,讓我們看到了軟體開發可能被顛覆的未來。
透過以 AI 為先以及資料優先的思維方式,許多需求可以在軟體內部自動生成,而不需要事先進行規劃。而在軟體開發自動駕駛的方面,一個人配合一個 AI 團隊,可以實現軟體開發的全自動駕駛,這可能是未來軟體開發的新趨勢。
來自騰訊智能創作與內容平台部技術專家揭光發老師將在7 月21-22 日深圳ArchSummit 架構師峰會上介紹大模型在業務上的使用,幫助大家理解AI在軟體開發中的應用,了解AI 如何被用於程式碼生成和軟體開發,以及它們如何提高開發效率和軟體功能。
同時,幫助大家洞察未來的發展趨勢,了解到全新的軟體互動體驗、軟體開發自動駕駛等新趨勢,以及應用開發框架的快速發展和實驗性自治模型的出現,這些都有助於聽眾把握未來的產業趨勢。
其次呢,架構師們的職業發展思考,並啟發新的創新思維,透過了解 AI 在軟體開發中的新應用和嘗試,對自己的工作或專案產生新的創新思考。
來自出門問的工程VP 李維博士,在NLP 領域是資深的專家,這次他會來ArchSummit 架構師峰會上介紹AI 大模型落地的前景和痛點,兼談工程師、架構師所面臨的機會與挑戰議題。
LLM 規模化落地 IT 各領域場景只是時間的問題。這裡有兩個 LLM 落地產生價值的趨向值得關注。
LLM 提示工程可以直接應用於教育、其他語言文字和知識類工作,從而賦能相關領域。這是 LLM 帶來的洗牌效應,為產品經理、領域專家、資料工作者和 Power Users 帶來全民創業和場景滲透的機會。
另一個是規模化領域落地對於現有領域應用的洗禮。這就需要結合通用 LLM 的能力與領域資料(例如產業規範、操作手冊等)以及領域知識庫或知識圖譜,根據業務邏輯設計應用流程,才能提供領域場景的服務。
儘管後一種方法面臨一些挑戰,但它仍在業界積極探索,並有著廣闊的發展前景。架構師和工程師需要積極關注和擁抱這場技術革命的應用潮流,並投入其中。
這次演講,李維博士會介紹大模型導致的洗牌場景:正在發生(教育、例如 ToC Copilot、plug-ins,提示工程)。舉例來說,洗禮場景正在進行中(例如與資料庫和場景資料對接的ToB模組)
幫助大家了解AI 的革命性巨變(大模型LLM)意味著什麼,對於IT 全生態的影響:全民創業潮的到來;對LLM 提示工程與外掛形態有大概的了解,擁抱大模型而不是懼怕大模型。
順豐科技技術總監李波老師深耕於雲端原生應用,邊緣運算,HPC 高效能運算,企業AI 賦能和混合雲資料合規等領域多年,擅長運用先進工業實踐,研發先進AI 工程化技術,打造永續低成本AI 企業級解決方案。
這次李波會在ArchSummit 會議上分享LLM 在企業數位轉型升級中的應用場景,每類場景的模型選擇原則,以及如何理解並綜合應用Embedding Model,Vector Database,Plugin System,Prompt Tuning, LLM 等多種技術手段實現我們的應用目標。
這裡包含的技術點,例如 LLM 應用平台架構方案設計與核心技術:NLP 多任務系統、Prompt 自優化、增強前置小模型設計、知識分割等。同時也會介紹 LLM 領域新技術的演進方向,從多個角度進行探討證明其對企業數位轉型升級有廣泛且深遠影響。
活動介紹
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