随着人工智能技术的飞速发展,机器学习工程(ML工程)与人工智能工程(AI工程)之间的界限正在逐渐模糊并发生转变。传统的机器学习工程主要专注于从头开始构建和训练模型,需要大量的数据准备、特征工程及模型评估,而人工智能工程则更多关注如何利用已预训练的通用基础模型来快速适应多样化的应用场景。这一转变不仅代表了技术上的进步,更意味着开发者的工作方式和行业生态正在发生深刻变化。 传统的机器学习工程以数据为核心,工程师需要花费大量时间来收集、清洗和标注数据,设计特征,训练模型并迭代优化。整个过程不仅资源消耗巨大,还需要具备深厚的统计学与数学背景,同时对硬件和计算资源的需求也非常高。机器学习工程的挑战之一是从零开始建立模型,这往往导致项目周期长,成本高,且模型效果不确定。
而人工智能工程则摆脱了必须自行训练模型的束缚,重点转向如何利用和改造"基础模型"。基础模型是指在海量数据上预训练的通用模型,具备处理多种任务的能力,如自然语言处理、图像识别、音频分析等。这类模型涵盖了大型语言模型(LLM)、多模态模型等,能够理解和生成多种形式的数据,为普遍应用奠定坚实基础。 基础模型的出现根本改变了AI项目的开发路径。工程师不必从零开始,而是依赖这些强大的预训练模型,通过不同方式使其适应具体需求。适应的方法包括提示工程(Prompt Engineering)、检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)和微调(Fine-Tuning)。
提示工程通过向模型输入示例或指令,指导模型输出符合预期的结果,适用于资源有限且需求灵活的场景;检索增强生成结合外部数据库的相关信息,使模型能够参考特定领域知识,提高回答的准确性和相关性;微调则是在已有模型权重的基础上,利用专门的数据对模型进行定向训练,从而实现更精准的性能优化。 尽管基础模型提供了便捷的切入点,但其集成和应用并非没有挑战。首先,评估基础模型在特定用例中的表现复杂且具有主观性。由于其开放性和多功能性,传统的评价指标难以全面反映模型的实际效果,这促使研究者开发新的"评测"(Evals)方法以更细致地把握模型表现。 其次,基础模型的计算资源消耗巨大,尤其是在推理阶段。每一次对模型的查询都伴随着显著的计算成本,这在大规模应用中尤为突出。
为了有效管理成本和性能,工程师们积极探索模型蒸馏(Distillation)、量化(Quantization)和并行计算等优化技术,这些手段在减小模型体积的同时,保持或提升推理效率。 基础模型不仅催生了AI工程的新范式,也使得人工智能应用得以快速扩展至更多领域。从自动化内容生成、智能客服,到医疗诊断辅助手段,再到自动驾驶及复杂决策系统,基础模型的适用场景正持续扩大。与此同时,低门槛的入场机制使得更多开发者能够借助开源模型参与创新,推动技术民主化。 这场由机器学习工程向人工智能工程的转变,更反映了从单点技术研发向系统化应用构建的战略升级。AI工程不仅要聚焦模型的技术性能,更需关注产品化、服务化以及大规模部署的稳定性和安全性。
同时,随着基础模型市场的迅速发展,选择合适的模型成为关键决策之一,合适的模型需要在准确度、资源需求和可扩展性之间找到最佳平衡。 可以预见,未来AI工程师的角色将更加多样化,不仅需要理解深度学习和模型架构,还要具备设计系统架构、处理大规模数据、优化推理流程及评估模型效果的能力。与此同时,伦理、安全、合规等非技术因素也将成为AI工程中的重要考量,确保技术向善和负责任的发展。 总的来说,从机器学习工程转向人工智能工程是AI发展历史上的一座里程碑。基础模型的兴起不仅降低了技术入门门槛,提升了开发效率,也为人工智能赋予了前所未有的灵活性和广泛的适用性。面对未来,拥抱基础模型,全面理解其优势与挑战,将是每一位人工智能从业者必须掌握的核心技能和战略思维。
随着技术不断进步和生态日益完善,人工智能工程必将引领新一轮的创新浪潮,塑造更加智能和高效的数字未来。 。
