llm dag
时间: 2025-05-21 11:41:10 浏览: 22
### LLM 和 DAG 的相关概念及其实现
#### 关于 LLM 数据管道和输入
大型语言模型(LLM)的核心在于其训练数据的质量和多样性。为了使这些模型能够理解和生成高质量的内容,必须经过一系列复杂的数据预处理阶段。这包括但不限于数据清洗、分词、标记化以及转换为适合神经网络的数值表示形式[^1]。
以下是典型的 LLM 数据管道的主要组成部分:
- **数据收集**:从互联网抓取大量文本数据。
- **数据清理**:去除噪声、低质量内容和其他无关信息。
- **标注与分割**:将数据划分为训练集、验证集和测试集,并可能加入人工或自动标签。
- **特征提取**:利用技术如 Word2Vec 或 BERT 进行嵌入向量计算。
最终目标是构建一个高效的流水线来支持大规模分布式训练环境下的快速迭代和优化。
#### 多模态能力和未来发展展望
除了传统的自然语言处理任务外,现代 LLM 正逐步扩展到图像理解、音频分析等领域,即所谓的“多模态学习”。这种跨领域融合不仅增强了单一模型的功能范围,也为开发更加智能化的应用场景提供了可能性[^2]。
对于通用人工智能(AGI),虽然目前仍处于理论探讨和技术积累阶段,但如果沿着当前路径持续进步,则有可能在未来几十年内取得突破性进展。
#### Spark 中的 DAG 原理及其应用价值
在大数据生态系统里,Apache Spark 是一种广泛使用的框架,而其中最重要的特性之一就是基于有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)的任务调度机制[^3]。具体来说:
- **定义**: DAG 定义了一组节点之间相互依赖的关系链路;每个节点代表一项独立操作或者子查询计划片段。
- **优势**: 利用该结构可以让系统提前规划整个工作流的最佳执行顺序,减少不必要的中间存储开销并提高整体吞吐率。
下面展示了一个简单的 Python 示例程序演示如何创建自定义 Transformation 来形成新的 Stage 并反映至内部逻辑视图中的新 Edge:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
data = [("James", "", "Smith"), ("Anna", "Rose", ""), ("Robert", "", "Williams")]
columns = ["firstname", "middlename", "lastname"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# Applying transformations that will be part of the DAG.
filtered_df = df.filter(df["firstname"] != "")
result_df = filtered_df.select("*")
result_df.explain() # This shows the physical plan including stages and tasks.
spark.stop()
```
上述脚本展示了 DataFrame API 如何映射到底层 RDD 操作序列上,进而构成完整的 DAG 表达式树形结构用于后续运行期解析与分配资源给定分区内的记录集合完成相应指令调用过程。
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