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目录
一、Spring AI
1、Spring AI简介
1.1、四次工业革命发展和变革
1.2、什么是人工智能?
1.3、人工智能的发展历程
1.4、什么是大模型?
1.5、如何训练大模型?
一、Spring AI
1、Spring AI简介
Spring AI Java接入人工智能大模型
1.1、四次工业革命发展和变革
人类社会的四次工业革命推动了人类社会发展和变革：蒸汽时代、电气时代、信息时代、智能时代。
第一次工业革命(18世纪60年代~19世纪中期，大约是1760年到1860年)也称为蒸汽时代，发源于英格兰中部地区，是资本主义工业化的早期阶段；蒸汽机的发明及运用成为了这个时代的标志，因此历史学家称这个时代为“蒸汽时代”；蒸汽时代的显著特征是机械化生产和大规模生产，推动了生产力的飞跃，带来了极大的经济增长；这一时期也出现了第一批大型企业和跨国公司；
第二次工业革命(19世纪下半叶~20世纪初，大约1851年到1910年)也称电气时代，电力、化学、石油等工业得以大发展;这一时期的标志是从机械化向自动化的转变，由于电力的应用和化学工业的发展，生产效率得到了进一步提高，加速了工业化的进程;
第三次工业革命(20世纪后半期，大约1945年到2000年)也称为信息时代，以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志涉及信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域的一场信息控制技术革命
这一时期的特点是信息技术和数字技术的广泛应用，推动了社会生产力的又一次飞跃；
第四次工业革命(21世纪初至今，2000年开始直到现在的这段时间)也称工业4.0时代或智能化时代，这个时代以互联网产业化，工业智能化，工业一体化为代表以人工智能，清洁能源，无人控制技术，量子信息技术，虚拟现实以及生物技术为主的全新技术革命；
这一阶段主要依赖于互联网、物联网、大数据、人工智能等新兴技术的深度融合和创新应用旨在实现更高效、更智能、更可持续的生产和生活方式；
1.2、什么是人工智能?
A system is ability to correctly interpret external data, to learn from such data, and to use those learnings to achieve specific goals and tasks through flexible adaptation.
系统正确解释外部数据的能力，从这些数据中学习的能力，以及通过灵活的适应利用这些学习来实现特定目标和任务的能力；
人工智能(Artificial Intelligence，缩写为AI)是一门新的技术科学，旨在开发、研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统，它结合了数学、计算机科学、心理学等多学科的理论，通过让计算机模拟人类的思考和行为过程，实现人机交互，提高计算机的智能水平，以更好地服务于人类社会；
1.3、人工智能的发展历程
起步发展期:1943年-20世纪60年代(1943-1969年)
- 1943年，提出神经元的数学模型，这是现代人工智能学科的奠基石之一
- 1950年，艾伦·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing)提出“图灵测试”(测试机器是否能表现出与人无法区分的智能)，让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野；
- 1956年，正式使用了人工智能(artificial inteligence，Al)这一术语；
反思发展期:20世纪70年代(1970-1979年)
- 计算力及理论等的匮乏使得不切实际目标的落空，人工智能的发展走入低谷；
蓬勃发展期:2011年至今
- 随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的技术鸿沟，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了重大的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮；
- 2015年，马斯克等人共同创建OpenAl，它是一个非营利的研究组织，使命是确保通用人工智能(即一种高度自主且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统)将为全人类带来福祉，其发布热门产品的如:OpenAl Gym，GPT等；
- 2016年，AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；
- 2022年11月30日，OpenAl研发的一款聊天机器人程序ChatGPT对外发布，引发Al的大爆发；
- 2023年3月15日，OpenAl发布ChatGPT4.0，引爆了AI；
- 2023年3月16日，百度发布文心一言，文心一言(ERNIE Bot)是基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，文心大模型是百度自主研发的产业级知识增强大模型，文心一言能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息知识和灵感:
- 国内还有：科大讯飞认知智能大模型、阿里巴巴通义千问、华为盘古大模型、360智脑、京东言犀大模型等等；
1.4、什么是大模型?
大模型，是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。其设计目的在于提高模型的表达能力和预测性能，以应对更加复杂的任务和数据；
大模型，简单来说，就是一个特别聪明、特别能干的“大脑”，这个“大脑”由很多个小小的“神经元”组成，每个“神经元”都能处理一部分信息，当这些“神经元”一起工作时，大模型就能理解并回答各种问题，或者完成各种复杂的任务。就像你有一个超级聪明的助手，它能帮你写邮件、写PPT回答你的各种问题等等，它就像是一个上知天文，下知地理，无所不知的人；
1.5、如何训练大模型?
要训练一个大模型不容易，需要给它提供很多学习材料，就像我们小时候读书学习一样。而且为了让这个“大脑”更聪明，还需要很多高级的计算机设备来帮助它学习；
训练大模型：
- 高性能的CPU和GPU，多核心和高主频的CPU以及支持CUDA的GPU加速训练过程；
- 大容量存储设备，训练大模型需要存储大量的数据集、模型参数和中间结果；
- 高速网络连接，通过网络连接将训练任务分配到多个计算节点上；
- 深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，这些框架提供了构建和训练模型的工具和库；
- 分布式训练框架，为了加速大模型的训练，可以使用分布式训练框架，如Horovod、Ray等；
- 编程语言和工具，Python是深度学习领域最常用的编程语言，还有(如Git)来管理代码和版本迭代；
- 训练大模型非常耗电，高性能计算机和GPU进行长时间的工作，需要消耗大量的电力；
Hadoop分布式文件系统(一)
一个程序员最重要的能力是：写出高质量的代码！！
有道无术，术尚可求也，有术无道，止于术。
无论你是年轻还是年长，所有程序员都需要记住：时刻努力学习新技术，否则就会被时代抛弃！