水印版郑欣 从零到一：大模型技术在测试团队的应用探索与入门指南.pdf

1、G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站从从零零到到一一：大大模模型型技技术术在在测测试试团团队队的的应应用用探探索索与与入入门门指指南南姓 名：郑欣时 间：2025/10/17G O P S 全 球 运 维 大 会

2、 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站目录提示词和提示词工程RAG和知识库你好，大模型上下文工程展望G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站01你好，大模型大模型是指较大、参数众多的机器学习模型，特别是深度学习中的大型神经网络。大模型通常需要大量的数据来训练，以避免过拟合，并能够捕捉到数据中的复杂模式和关系G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站了解大模型混混合合专专家家（MMo oE E）架架构构Llama 4 是 Meta 首个使

3、用混合专家（Mixture of Experts，MoE）架构的模型系列，这使其在训练和查询处理方面更加有效率。MoE 架构基本上将数据处理任务分解为子任务，然后将它們委派给较小的、专门的专家模型。这种架构允许模型在保持较低计算需求的同时，获得更高的效能表現。透过只唤起与特定任务相关的专家，MoE 模型可以有效处理各种不同类型的查询，从文本生成到视觉理解，再到数学推理。参参数数规规模模大大Llama 4 Scout 面向文档摘要与大型代码库推理任务。共有16位“专家”、1090亿参数、170亿激活参数量Llama 4 Maverick，则专注于多模态能力。支持视觉和语音输入，具备顶级的多语言支

4、持与编程能力，共有128位“专家”、4000亿参数、170亿激活参数量；Llama 4 Behemoth（预览版）则是Meta未来最强大的AI模型之一，具备令人瞩目的超大规模参数架构，具有2880亿激活参数量，总参数高达2万亿。多多模模态态能能力力Llama 4的另外一大特点是多模态能力突出。作为原生多模态模型，Llama 4采用了早期融合（Early Fusion）技术，可以用海量的无标签文本、图片和视频数据一起来预训练模型，实现文本和视觉token无缝整合到统一的模型框架里。据路透社报道，当地时间4月6日，美国科技公司Meta推出了开源人工智能模型Llama 4。据介绍，该模型目前有Sco

5、ut和Maverick两个版本，是Meta迄今为止最先进的模型，也是同类产品中多模态性最强的模型。Scout版本配备170亿活跃参数、16个“专家”模型及1090亿总参数；而Maverick版本同样拥有170亿活跃参数，但“专家”模型数量增加至128个，总参数飙升至4000亿。但规模最大、性能最强的Llama 4 Behemoth模型仍在训练中。经济参考报G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 研 运 数 智 化 技 术 峰 会 2 0 2 5 上 海 站了解大模型Meta：Llama什么是OllamaOllama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。

6、用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大模型的开发者、研究人员和爱好者能够在本地环境快速实验、管理和部署最新大语言模型，包括如Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma等开源的大型语言模型。LLMLarge Language Model大语言模型天然有对话的优势。可以通过我们的语言描述给出相应的输出，并能自我反思，更新输出内容。VLMVision-Language Model视觉语言模型基于图像数据集进行训练，可执行图像分类、目标检测和图像生成等任务。它们可以针对特定应用进行微调，例如医学图像分析或自动驾驶汽车中的对象识别。LMM（Large）multimod