企业官网建设流程全解析

网站团购报名怎么做,淘宝代运营费用多少钱,文字短链接生成器,wordpress git wiki文章详解了大模型产品经理的完整工作地图#xff0c;涵盖启动期#xff08;需求收集与基线评估#xff09;、优化期#xff08;模型精调与数据建设#xff09;和衍生期#xff08;生态构建#xff09;。重点阐述评估体系构建方法#xff0c;包括能力拆解、评价方法选择…文章详解了大模型产品经理的完整工作地图涵盖启动期需求收集与基线评估、优化期模型精调与数据建设和衍生期生态构建。重点阐述评估体系构建方法包括能力拆解、评价方法选择和结果分析强调科学评估是产品成功的保障能精准定位模型问题驱动产品持续迭代。您是否正站在AI巨浪之巅思考如何驾驭大模型这艘巨舰在当前技术飞速发展的AI/大模型时代早期每一个大模型产品经理PM的工作都充满了挑战与机遇。想要做出成功的AI产品评估就是我们手中最关键的“罗盘”。今天“慢达快语”将为您深度解析大模型产品经理的工作地图以及构建大模型效果评估体系的方法论揭示如何“以评促建”驱动产品迭代。 第一站大模型产品经理的工作地图大模型产品开发是一个贯穿“启动期”、“优化期”和“衍生期”的复杂过程并且始终有“市场及竞品追踪”贯穿始终以把握趋势和策略。️ 启动期锚定需求与评估基线需求收集及拆解通过C端B端、业务日志分析、用户访谈等方式全面收集和拆解用户需求。用户需求分析对收集到的需求进行分类并确定优先级。模型效果评估基线构建评估集和标准代表用户满意度以便精准刻画模型问题为后续优化提供基线。️ 优化期精调模型与数据建设这是提升模型“品味”和效果的关键阶段。Prompt分析及改写将业务需求转化为模型能清晰捕获的Prompt这是影响后续效果的关键也体现了PM对回复“品味”的把握。模型效果优化通过SFT监督微调、PPO近端策略优化、DPO直接偏好优化等方法对底层各阶段模型进行优化。数据建设对数据进行规范、标注和清洗是模型优化的基石。 衍生期构建生态与业务闭环智能体设计通过任务拆解和工具调用激活模型的多维能力。平台设计设计功能和架构支持内外部业务。业务收益闭环实现用户增长、运营联动、业务联动的增长和生态收益。 第二站大模型评估体系的“指南针”评估是PM了解大模型水平的唯一有效手段。一个全面、科学的评估体系是产品成功的保障。PM在设计评估体系时会站在用户和市场视角来定义设计模型应该具备什么能力。而如何评价什么是好什么是坏就关系到在已有的科学的指标体系和评价方案中进行选择评判当然这一切必须得基于对用户需求的深入理解。评估方案的具体设计主要围绕能力拆解、评价方法拆解和结果分析三个核心维度展开。1. 能力拆解与评估集设计设计评估集即“试卷”时需要时刻关注市场和用户需求行业里一般会考察这些内容评估能力维度重点考察内容基础能力创作、理解、逻辑、教学、代码、记忆、事实等重点能力思维链CoT激发、Prompt派发/指令遵循、学科知识、重点垂类行业应用安全稳定稳定性同一个Query多次提问答案波动小、技术安全性2. 评价方法拆解与指标选择评估指标需求满足度、排序、准确度、相关性等。量表选择三分/五分量表、GSB、排名等。评估方法常用的有人工评估和自动化评估。人工评估更接近真实用户体验但有人员疏漏和偏好差异的局限会通过双人交叉校验再仲裁的方式自动化评估方便快捷但可能脱离真实用户场景。评估量题量如OpenAI推荐的300题常见的评估量常在500-1000如果想要快速看效果十条二十条也是可以的。3. 结果分析关于评估任务一般分为例行上线评估约500题/次、横向能力评估关注指令遵循、事实可靠性、角色扮演等、竞品评估竞品发新或者by month和专项评估。评估形成结果后会对整体差异和规模现象分别进行说明同时还会对照解读不同的策略。完成评估任务后如果能力有缺失那么策略优化反馈的结论就指向预训练能力需要优化则借助SFT监督微调效果不稳定则需要RM奖励模型。如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】