大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想

大模型AI，如GPT-3.5（通常指的是预训练的大规模语言模型），能够执行多种任务，包括但不限于：

1. **自然语言理解和生成**：写作、翻译、文本摘要、对话交互、回答问题等。
2. **代码编写与问题解决**：提供代码片段建议，帮助开发者解决问题。
3. **创意生成**：诗歌创作、故事构思、设计概念等。
4. **信息检索**：从大量数据中找到相关信息。

大模型通过深度学习的神经网络架构（如Transformer）进行训练，通过大量的无监督学习过程（如自回归预测）来积累模式和上下文理解能力。它们不是传统意义上的“智能”，而是基于统计概率和模式匹配，能够在接收到输入后生成相应输出。

**用好AI的核心心法**：
1. **明确需求**：了解具体应用场景，选择适合的模型类型。
2. **高质量的数据**：训练大模型需要海量标注数据，数据质量直接影响模型性能。
3. **微调和迭代**：针对特定领域对模型进行调整以提高针对性。
4. **伦理考量**：确保AI的应用符合道德规范，避免潜在的风险。

**大模型应用的业务和技术架构**：
1. **业务架构**：作为辅助工具嵌入工作流程，增强人类决策支持。
2. **技术架构**：可能涉及API接口、集成平台（如Hugging Face的Transformers库）、GPU服务器等资源管理。

**代码示例**（假设使用Python和Hugging Face）：

from transformers import pipeline

# 创建一个基于GPT-3.5的知识注入示例
model = pipeline('text-generation', model='gpt3')

prompt = "关于量子物理的新发现："
response = model(prompt=prompt, temperature=0.7)
print(response[0]['generated_text'])

**工程意义和核心思想**：
- **可扩展性**：模型可以适应不断增长的需求，添加新知识。
- **自动化**：降低人工介入，提高效率。
- **知识融合**：整合多领域知识，提升整体解决方案的能力。
- **持续改进**：通过反馈循环优化模型性能。