当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。其可以实现从“手工作坊”到“工厂模式”的AI转型。大模型通常在大规模无标记数据上进行训练，以学习某种特征和规则。基于大模型开发应用时，可以对大模型进行微调，或者不进行微

所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。而从方法的大类上来划分，微调又可以划分为全量微调：带入全部数据进行微调，和高效微调：只 带入部分数据进行微调。毫无疑问，全量微调

作为一款超大规模语言模型，序列猴子凭借其长序列、多模态、单模型、大数据等特点，在问答系统、自然语言处理、机器翻译、文本摘要等领域展现出广泛的应用潜力。天工以自然语言为媒介，与用户展开深入的问答交流，其AI生成能力堪称全面，不仅涵盖文案创作、知识问答，更在逻辑推演、数理推算、代码编程等方面展现出卓越的能力。它不仅提供卓越的文本生成和创作服务，支持文本或图片输入生成高质量、多风格的图像，更拥有强大的智

大语言模型（LLM，Large Language Model）突破了传统模型无法理解人类语言的局限，实现了从规则和特征工程向端到端学习范式的转变，为自然语言处理、计算机视觉等技术的发展提供了新视角。LLM 通常包含百亿（或更多）参数，具有传统小型语言模型（例如3.3亿参数的BERT和15亿参数的GPT-2）所不具备的“涌现能力”，可以作为“基座（foundation model）”支持多元应用开发

本文提出的多模态RAG方法采用模态特定处理、后期融合和关系保留的技术架构，通过结构保留的文档分割、模态特定内容提取、HTML转换、语义分块及多模态向量化，有效处理包含文本、图像、表格的混合内容。该方法在性能、准确性与复杂度间实现最佳平衡，相比传统RAG系统在处理复杂多模态查询时性能提升23%，同时保持了良好的灵活性和模块化特征，为大多数组织提供了技术可行性

多模型集成：SmallAI集成了众多知名的AI模型，如OpenAI的GPT所有系列、Anthropic的Claude所有系列、谷歌的Gemini、微软的Bing、Midjourney、Suno等，还涵盖了国内全系列主流模型、向量模型（Embedding）、文生音频模型（Suno）、AI绘画模型（DallE3、Midjourney）、文生视频模型（luma - video）等超过140款AI模型。S

大模型量化技术通过减少模型参数的精度，显著降低了模型的存储和计算需求，同时尽量保持模型性能。不同的量化方法（如PTQ、QAT、QAF）和量化粒度（如逐层、逐通道）可以根据具体需求选择，以实现模型的高效部署。AWQ（Activation-aware Weight Quantization）和AutoAWQ是基于激活感知的权重量化技术，主要用于在不显著损失精度的情况下，将大型语言模型（LLM）的权重压

“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（Knowledge Distillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏：大模型（教师模型）包含丰富的知识，而小模型（学生模型）通过学习大模型的输出，从而在保持高性能的同时降低计算成本。

2025 年 4 月 29 日凌晨，阿里正式开源了新一代通义千问模型 Qwen3，这一举动无疑在人工智能领域投下了一颗重磅炸弹，Qwen3 凭借其卓越的性能和诸多创新优势，迅速登顶全球开源大模型王座，让众多开发者和研究人员为之振奋。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！Qwen3 是阿里巴巴通义千问团队推出的最新一代大型语言模型。它包含 8 个不同尺寸的模型，既有稠密模型（Dense

和工作流优化的新技术架构。旨在提升生成式 AI 系统的效率和性能。它主要适用于需要动态生成内容且依赖外部知识库的场景，例如智能客服、文档生成、数据分析等。按照我的技术风格，先上架构图，同样有AI生成：生成了几个架构图上传不成功，最后试试这个。：检索和生成环节相辅相成，确保最终结果的准确性和可靠性。相结合的技术架构，之前种种多次提到，此处不在赘述。：能够集成多个数据源和生成模块，适应不同场景的需求。