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内部购物券网站怎么做,外贸网站推广上海,大航母网站建设怎么样,昆明官渡区网站建设前面为大家介绍过大模型相关的专业术语#xff0c;比如AGI、RAG、LLM。也提到了当前阶段AI大模型存在的一些不足#xff0c;比如对训练数据的数量和质量要求、对算力和电力的开支#xff0c;以及大模型最大的问题#xff1a;信息幻觉。 目前业内对大模型信息幻觉的处理方法…前面为大家介绍过大模型相关的专业术语比如AGI、RAG、LLM。也提到了当前阶段AI大模型存在的一些不足比如对训练数据的数量和质量要求、对算力和电力的开支以及大模型最大的问题信息幻觉。目前业内对大模型信息幻觉的处理方法一般都采用了RAG的方法即****Retrieval-Augmented Generation检索增强生成。简单来说就是通过大模型知识库的方式从广泛的知识库中检索相关片段然后根据这些内容生成最终结果。这种方式的好处在于一方面可以缓解大模型的信息幻觉问题提高在特定领域的结果表现另一方面可以提高信息检索和结果生成的效率以及用户体验。我们常见的各种ChatBot(即聊天机器人)就是基于这种技术原理实现的。与之相关的技术框架常见的有如下几种LangChain开源框架提供了丰富的组件和工具用于构建RAG系统。LLama-Index专为LLama模型设计的RAG框架适用于特定场景下的应用。RAGFlow一个较新的RAG框架注重简洁性和效率提供预设组件和工作流。Haystack一个常用的开源框架支持向量存储和编排层是RAG系统的重要组成部分。GraphRAG专注于大模型驱动的RAG技术通过优化向量库构建与推理性能来提升RAG系统的效率。一、以LangChain为例利用RAG减缓信息幻觉的实现原理有如下多个步骤对上述步骤进行简化可以得到如下七个关键步骤上传文档用户上传相关的知识文档LangChain支持txt、pdf、docx等多种格式并将其自动转化为markdown格式存储。文本切割为了便于分析处理需要将长文本切割为多个小块(chunk)类似于tcp协议的信息传输机制(先切分再传递丢包检测)。文本向量化将切割后的文本小块通过EMB(数据拆分和映射)技术转换为算法可以处理的向量并存入向量数据库。问句向量化将用户的提问内容进行向量化处理(切割拆分映射)。语义检索和匹配将向量化后的用户提问内容与向量库中的文本块匹配按规则匹配出与用户问句向量最相似的Top X(大小取决于规则定义)个。提交prompt至LLM将匹配得到的文本和用户问句添加到已定义好的提示词模版中提交给LLM进行处理。生成最终的输出答案LLM生成最终的输出答案并返回给用户。用一张图来概括基于LangChain实现RAG能力的原理如下至此利用RAG能力缓解大模型信息幻觉的一个ChatBot就完成了接下来就是对其进行模型效果评测。注意并不是说基于上述方案就可以实现一个回答精度很高的ChatBot而是需要通过持续大量的训练才能得到更匹配我们预期的大模型这也是大模型训练过程的缩影。模型效果评测首先需要确定评测标准。评测标准的定义需要基于训练模型的预期目标和实际的业务场景对大模型输出的回答内容评测。按照技术领域的通用测试原则需要构建评测集(即IT技术领域的测试用例)对其展开评测。评测集需要满足如下几点要求可以理解用户提问内容。可以匹配正确的知识库内容。基于用户问句和知识库内容的回答要确保全面准确。输出的最终回答是否包含知识库内容以外的信息(简单理解就是联网/不联网)。输出的最终回答是否可靠(即需要对多轮次评测的输出结果进行对比判断差异是否过大)。需要支持基于上下文的追问且追问后输出的最终回答同样必须满足上述几点要求。影响大模型输出结果质量的因素有很多这种持续训练和评测的过程就是大模型训练和调优的过程。只有经过多轮评测且达标的大模型才能真正应用于工作场景中。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】