大模型与 AIGC

"Attention is all you need."
从 GPT-3 到 Sora，我们正处于 AI 的"iPhone 时刻"。这里探讨如何驾驭大模型（LLM），从原理到微调，再到基于 Agent 的复杂应用开发。

Transformer 架构

Self-Attention (自注意力机制)

RNN 必须按顺序读句子，而 Transformer 可以"一眼看全"。通过 Query, Key, Value 矩阵计算，模型能够动态地关注句子中不同词之间的关联强度。

Attention(Q, K, V) = softmax(QK T / \sqrtd k) V

Pre-training vs Fine-tuning

预训练 (Pre-training)：让模型在海量文本中做"完形填空"（预测下一个词），学会通用语言能力（消耗巨大算力）。
微调 (Fine-tuning)：使用高质量指令数据（Instruction Tuning），让模型学会"听懂人话"，成为好助手。

PEFT 微调技术

LoRA (Low-Rank Adaptation)

全量微调一个 7B 模型需要 100GB+ 显存。LoRA 通过在冻结的预训练权重旁，训练两个极小的低秩矩阵 A 和 B，将显存需求降低 80% 以上，使得在消费级显卡上微调大模型成为可能。

W' = W + ΔW = W + BA

RAG 与 Agent 应用

RAG (检索增强生成)

为了解决模型"幻觉"和知识时效性，我们将私有数据（PDF、Wiki）切片并存入向量数据库（Vector DB）。当用户提问时，先检索相关片段，再塞给 LLM 生成答案。

AI Agent (智能体)

如果 LLM 是大脑，Agent 框架（如 LangChain）就是四肢。核心模式是 **ReAct (Reason + Act)**：LLM 思考 -> 决定调用工具（搜索、计算器） -> 获取结果 -> 再思考 -> 最终回答。

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI

# 定义工具
tools = [
    Tool(name="Google Search", func=search.run),
    Tool(name="Calculator", func=llm_math_chain.run)
]

# 初始化 Agent (Zero-shot ReAct)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")

# Agent 会自主决定先搜索，再计算，最后回答
agent.run("埃隆马斯克的年龄乘以 2 是多少？")
                    

跨界思考：组织变革

当 AI Agent 可以自主拆解任务并调用工具时，传统企业中负责“传递信息”和“初级执行”的中层管理将被取代。未来的组织将变成 "超级个体 + AI 代理群" 的模式。这要求管理者必须掌握更高维度的战略设计能力。

前往商业智慧：查看未来的组织形态