企业官网建设流程全解析

商务网站页面,安卓app是用什么语言开发的,工程公司账务处理分录,重庆网络推广大语言模型发展到今天#xff0c;人们已经发现了它的很多局限性。研究者们试图通过改进模型来消除它们#xff0c;模型使用者们也设计了很多机制来规避这些局限性的影响。今天一起来读一篇综述论文#xff0c;系统地了解一下LLM的局限性到底有哪些#xff1a; 《On the Fun…大语言模型发展到今天人们已经发现了它的很多局限性。研究者们试图通过改进模型来消除它们模型使用者们也设计了很多机制来规避这些局限性的影响。今天一起来读一篇综述论文系统地了解一下LLM的局限性到底有哪些《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》 https://arxiv.org/abs/2511.12869全文分为六个章节• 模型幻觉• 上下文的局限• 推理能力的问题• 查询的脆弱性• 多模态问题• Benchmark的局限这篇文章的贡献在于不但系统性地阐述了这些局限而且用形式化的表达数学公式来精确地证明了一些局限性为什么不可避免。以下分章节总结这篇论文的要点。关于各个局限性的形式化论证请参考原论文。幻觉首先在数学上模型幻觉是不可能根除的。从可计算性理论来说总是可以构造一个数据分布让模型无法精确拟合这个分布在一些数据点上出现幻觉另外总有一些无法计算的问题比如图灵停机问题模型在其上必出现幻觉。从信息论的角度来说模型的容量参数量是有限的必然无法在无限的问题空间中做到准确预测。其次训练数据本身也会必然带来各种幻觉问题。比如数据的不完整性、时效性让模型无法存储未知数据数据中存在噪音、虚假信息模型无法判断真伪数据的分布不均skewed让长尾部分的数据不能被模型有效记忆数据的内部冲突让模型的输出对prompt极其敏感prompt的细微差异可能产生完全相反的答案训练数据中benchmark的污染让我们无法精确评估模型的能力。模型的训练/评估方法鼓励模型编造答案而不是承认无知“我不知道”总是不得分而编造答案总有一定猜中的几率。RLHF也有Reward Hacking的问题模型总是倾向于输出看起来流畅有条理、容易得到人类认可的文字这可能会牺牲逻辑性、准确度。这里可以参见另一篇文章的讨论LLM幻觉 - 怎样让LLM更加Truth-Seeking创造性creativity和准确度factuality不可调和的矛盾或者说是Exploration和Exploitation二者的矛盾。要让模型的输出有一定的创造性比如调节temperature等参数输出的分布更广准确性就必然会下降而在某些领域比如文学创作幻觉本身就是创造性的一种体现反之限制输出的确定性也必然导致创造力的降低。我们必须根据应用的领域做灵活调节。上下文尽管LLM的名义上下文Context Window在不断增长能被模型有效使用的上下文长度却非常有限。关于这个问题有一个系统性的研究Context Rot。模型无法有效使用整个Context有几方面的原因训练数据在Context中存在左偏Left skewed。大部分训练数据都较短集中在Context左侧致使位于右侧的参数空间无法得到充分的训练。实际使用中有效的Context长度远小于最大Context往往不到最长训练数据的50%。位置编码在长序列的情况下存在饱和saturation的问题。无论是Sin编码还是RoPE编码距离过远的位置编码几乎都接近正交严重丧失区分度。这使得模型难于处理距离较远token的关联性。最近的研究通过NTK-aware和Scaled RoPE来化解这个问题。第三方面是注意力机制本身的问题。当token序列过长时注意力呈现Overload现象类似人类的注意力涣散。Softmax的机制中大量的token会占据注意力的主体一个token要获得足够的注意力它的分数就必须比其他的token大Log(N)倍。N越大就越难以达到这种非常显著的分数差距或者说难以获得高对比度的注意力分布。另外注意力机制中的平方级的运算在长token序列的情况下也给浮点数精度带来考验错误积累和梯度消失的问题都会更加明显。推理能力时至今日对于LLM是否真能胜任推理工作仍然没有定论。比如这篇论文苹果论文LLM所谓的推理就是个幻觉[1]就曾引发很多争议。基于likelyhood的训练机制使得LLM本质上就是一个“填空机器”这和基于因果关系、固定规则的推理机制本质是不同的。所以LLM只能捕捉到语言表面的相关性对于复杂的、深层的推理问题往往表现不佳汉诺塔[2]、象棋[3]。LLM在推理上的局限性有三个成因目标错配mismatch。我们训练的目标是最终结果的正确性中间推理步骤不重要甚至是可有可无的。这种激励机制会让模型编造看似合理、连贯的推理过程应该改进一种按步骤反馈step-aware的机制让推理步骤都能接收到奖惩信号。模型往往会把错误的相关性数据correlation引入推理过程而不是按照因果关系去推理。模型往往会陷入贪婪或者说短视的搜索策略不会回溯。虽然推理中也会出现自我纠正的现象Wait…但是这种现象的成因到底是对人类推理过程的模仿还是来自对问题本身的理解在引导推理方面已经有了一些成功的尝试比如长/短推理。作者认为这种推理能力上的局限性是根植于LLM模型结构和训练模式的只有用新的范式才能根除他也提到了HRM等新型架构。文章列举了几种提高模型推理能力的实用手段• PAL - Program-Aided Language Models用程序辅助大模型进行符号化的推理比如用python脚本去解决汉诺塔问题。• CoVe - Chain-of-Verification用单步验证、自我修正的方式提高推理步骤的可靠性。• Neuro-Symbolic Integration把神经网络LLM和符号推理机制结合起来。• 多模态推理 - 引入其他模态的Grounding扩大推理证据的范围。RAGRAG系统已经是AI应用的一种主流模式。RAG系统的效果依赖两方面的因素一是搜索的质量即能不能找到相关的数据二是LLM能不能充分利用Context中的引用数据。Relevance–Coverage Dilemma。Context的空间是有限的所以必须选择和问题相关的资料。如果引用资料很多coverage有一定保障但是可能包含很多无关数据如果注重relevance谨慎选择数据可能会损失coverage所以要有所取舍。放入Context数据的排序也很重要。Context比较长的时候会出现lost-in-the-middle的问题只有开始和结束部分的token会获得比较高的注意力权重。所以数据的不同排序会导致LLM得出不同的结果。记忆污染问题。索引资料库中可能存在污染数据它们和Query强相关从而把其他相关数据排除在外。实验证明只要5个“有毒”文档就能导致RAG程序的表现下降90%。LLM对于Context中的数据和问题是否相关没有很强的判别能力无关数据可能构成distractor影响LLM在问题上的表现一篇无关文档就能让Performance下降30%。在模型的世界知识和引用数据出现冲突时还有一个“该信谁”的问题。要让模型把所有结论基于引用数据需要额外的训练、引导。多模态多模态模型的一个主要问题就是文本模态的绝对主导地位视觉模态的数据被强制转换到文本的空间中。文本数据在注意力结构中也存在压倒性的优势论文提到一个例子文本token的注意力是Vision token的157倍。把多种模态融合在一个Latent空间中等于人为创造了一个信息瓶颈一个有损的信道。为了融合text和vision两种不同token一般对Vision token进行分片patchify这种机制破坏了视觉数据的连续性。不同模态数据之间会产生错误的相关性导致跨模态的幻觉、跨模态的数据污染。不同模态之间的参数存在不同的学习速率导致训练时难以对齐。和单文本模型不同增大模型的大小并不能解决问题因为不同模态的Scaling Law也有不同的特点Divergent Scaling Laws。BenchmarksBenchmark的首要问题当然是数据污染。不管是有意还是无意Benchmark都已经进入各个模型的训练数据集。对于LLM-as-judge的评估方式也存在一些天然的缺陷self-bias对自身模型的偏向Position bias对不同位置数据的偏向Verbosity bias对较长内容的偏向。Benchmark常常忽略compute efficiency的比较往往模型的算力消耗FLOPs越多时间越长效果越好但是很多benchmark只比较最终结果没有把计算效率纳入考虑。测试结果的稳定性不高采用不同的种子不同的prompt的格式会得到不同的结果模型的版本升级也会影响模型评估的准确性。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发