企业官网建设流程全解析

网站开发报价合同范本,如何设置网站名字吗,qq推广加好友,和拓者设计吧类似的网站近年来#xff0c;大型语言模型 (LLM) 如雨后春笋般涌现#xff0c;它们在各种任务中展现出惊人的能力。然而#xff0c;即使是再强大的 LLM 也并非完美无缺。它们可能会缺乏特定领域的知识#xff0c;或者在处理一些需要最新信息的任务时表现不佳。为了解决这些问题#…近年来大型语言模型 (LLM) 如雨后春笋般涌现它们在各种任务中展现出惊人的能力。然而即使是再强大的 LLM 也并非完美无缺。它们可能会缺乏特定领域的知识或者在处理一些需要最新信息的任务时表现不佳。为了解决这些问题RAG (检索增强生成) 和 Fine-tuning (微调) 成为提升 LLM 性能的关键技术。1 什么是RAG和Fine tuning?RAG 即检索增强生成它就像给 LLM 配备了一个巨大的外部知识库。当用户提出问题时RAG 系统首先从知识库中检索相关的信息然后将这些信息与用户的问题一起输入 LLM。LLM 利用检索到的信息来生成更准确、更相关的回答。RAG 的优势在于能够让 LLM 利用最新的信息以及特定领域的信息。例如如果我想知道某家公司的最新财报数据传统的 LLM 可能无法提供准确的答案因为它的知识可能过时了。但通过 RAGLLM 可以从最新的财报文档中检索信息并生成准确的回答。# 简单的 RAG 工作流程 defrag_query(user_question): # Step 1: 检索相关文档 relevant_docs vector_search(user_question, knowledge_base) # Step 2: 将上下文与问题结合 enhanced_prompt fContext: {relevant_docs}\nQuestion: {user_question} # Step 3: 使用上下文生成回复 return llm.generate(enhanced_prompt)Fine-tuning即微调技术它 则是一种更直接的方法它通过使用特定的数据集来训练 LLM让它更好地完成特定的任务。例如我们可以使用医学领域的文本数据来 fine-tune 一个 LLM让它更擅长处理医学相关的任务如疾病诊断、药物推荐等。实际上是在用特定的数据重新训练神经网络的某些部分从而永久地改变它的思考和反应方式。Fine-tuning 的优势在于能够提高 LLM 在特定领域的表现。与从头开始训练一个模型相比Fine-tuning 更加高效、经济。# 简单的微调工作流程 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, TrainingArguments model GPT2LMHeadModel.from_pretrained(gpt2) tokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2) # 特定领域训练数据 training_args TrainingArguments( output_dir./fine-tuned-model, num_train_epochs3, per_device_train_batch_size4, warmup_steps500, )2 RAG和Fine tuning的区别所在2.1 处理速度微调技术通过牺牲部分内存占用实现了更快的推理速度从而在响应时间上更具优势。相比之下RAG系统由于需要在生成答案之前执行一个检索步骤不可避免地会引入额外的延迟导致整体响应时间变长。一般情况下的响应时间如下微调模型50-200 毫秒RAG 系统200-800 毫秒包含检索因此对于实时聊天或高流量 API 等需要快速响应的应用微调通常在速度上更具优势。 这些应用场景对延迟非常敏感即使是细微的延迟也会影响用户体验所以微调带来的速度优势至关重要。2.2 准确性对于准确率而言微调技术展现出了显著的优势它能够有效地提升各种不同受欢迎程度实体的表现并且这种提升在实体两端表现得尤为突出。 相比之下微调在准确率上的表现也要优于其他各种方法。 不过总体而言在追求更高准确率的场景下微调可能是一种更具合理的选择。微调适用于需要一致的领域特定语言和术语用例模式清晰、稳定对特定任务的准确性要求极高RAG 更适用于信息频繁更新需要引用来源需要整合跨领域知识2.3 成本微调 (Fine-tuning) 的成本前期成本较高数据准备需要准备高质量、与特定任务相关的数据集。 数据收集、清洗、标注都需要花费时间和精力可能需要人工介入成本较高。计算资源微调通常需要大量的计算资源 (GPU 或 TPU)。 训练大型模型需要强大的硬件支持以及相当长的训练时间这导致成本的增加。模型选择和实验存储可能需要尝试不同的预训练模型和微调策略以找到最适合特定任务的模型。 这个过程需要时间和计算资源。后期成本较低推理成本微调后的模型通常可以快速进行推理推理成本相对较低。维护成本模型一旦训练完成维护成本相对较低主要在于定期评估模型性能并在必要时进行重新训练。RAG (检索增强生成) 的成本前期成本较低数据准备RAG 可以利用现有的知识库或文档无需进行大量的标注工作。 数据准备成本主要在于构建和维护知识库例如建立向量索引。计算资源RAG 对计算资源的要求相对较低只需要足够的资源来运行检索和生成模型即可。后期成本较高检索成本每次查询都需要进行检索检索过程会占用计算资源并可能产生一定的延迟。 当并发请求量较大时检索成本会显著增加。知识库维护知识库需要定期更新和维护以保证信息的准确性和时效性。 知识库的维护包括数据更新、索引重建、错误修复等需要持续投入资源。存储成本需要存储知识库尤其是当知识库规模较大时存储成本会增加。3 所以如何进行最终的选择坦率地说可能并没有一个适用于所有情况的、放之四海而皆准的绝对“正确”的选择方案。 任何技术或方法的优劣都不能一概而论最佳的策略选择实际上是高度情境化的。也就是说最适合你的方法最终取决于你的特定情况、你所面临的各种实际限制条件以及你希望达成的具体目标。 这些因素共同决定了哪种方案能够最大程度地满足你的需求并实现预期的效果。因此在做出任何决策之前务必对自身的情况进行全面而深入的评估充分考虑各种限制并明确最终的目标才能选择到最适合的解决方案。希望上面的知识和表格可以对你的选择有些许的帮助……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