2023 LLM技术报告—— LLM的工具和平台

在开源开发者圈子来看，2023 年是大模型 LLM 年、生成式 AI GenAI 年，LLM 领域大放异彩。

LLM 是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，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。

本篇将为大家介绍一下 LLM 相关的工具和平台。

LLMOps

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

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。

开发工具

其它开发相关的 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。

比较有代表性的 LLM 开发工具有：

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 Sketch、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。

《2023 LLM 技术报告》详情查看：https://talk.gitee.com/report/china-open-source-2023-llm-report.pdf?fr=vx