企业官网建设流程全解析

dedecms蓝色企业网站模板免费下载,经销商怎么做网站,浦口区网站建设售后保障,wordpress 标签id本文系统梳理了大模型技术学习框架#xff0c;从人工智能分支定位、神经网络基础到预训练方式#xff0c;详细介绍了RAG检索增强、微调与提示词工程、智能体Agent等关键技术#xff0c;帮助读者构建完整知识体系。文章强调大模型学习是一个从宏观到微观的系统过程#xff0…本文系统梳理了大模型技术学习框架从人工智能分支定位、神经网络基础到预训练方式详细介绍了RAG检索增强、微调与提示词工程、智能体Agent等关键技术帮助读者构建完整知识体系。文章强调大模型学习是一个从宏观到微观的系统过程涉及众多技术细节和理论创新并提供学习路线和实战案例助力小白和程序员高效入门大模型领域。“学习是一个从围观到宏观从宏观到微观的一个过程”前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦学习大模型技术也有几个月的时间了之前的学习一直是东一榔头西一棒槌这学一点那学一点虽然弄的乱七八糟但对大模型技术也算有了一个初步的认识。因此今天就来整体梳理一下大模型技术的框架争取从大模型所涉及的理论技术应用等多个方面对大模型进行梳理。‍‍‍‍‍‍‍‍01大模型技术梳理这次梳理大模型不仅仅是大模型本身的技术而是一个以大模型为核心的涉及到多个方面的理论技术和应用实践也可以说是对自己学习大模型技术的总结吧。话不多表下面开始进入正题。‍首先大家应该明白一件事大模型技术是人工智能技术的一个分支是目前主流的一个研究方向但并不是唯一的方向。‍‍‍‍‍人工智能技术是一个通过某种技术手段人为的创建一个具有类人智能的系统(软件或硬件)而大模型技术是一种仿造人类学习进化的一种方式使用深度学习(机器学习)算法模仿人类大脑神经元来实现智能的一种方式其主要载体是神经网络。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍神经网络之所以得到发展的原因是因为基于神经网络架构进行预训练之后神经网络会产生一种无法解释的_涌现_能力而这个涌现能力特别像是具有了智能一样。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍_神经网络模型架构_‍‍‍‍‍既然是模仿神经网络那么就需要一种深度学习模型来模仿人类大脑神经系统比如CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)以及目前主流的Transformer模型还有LSTMResNetGANs等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍神经网络的主要结构为一个输入层一个输出层以及隐藏层(一个或多个层组成)不同网络层之间使用_全连接_的方式进行连接每一个圆都代表着一个神经元如下图所示‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍在神经网络中除了输入/输出层之外每一个神经元都有其参数神经网络的效果就是由这些参数值决定的。神经网络模型通过一种叫正向传播损失计算和反向传播的方式来调整神经网络模型中每个神经元的参数。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍通过把大量的训练数据输入到神经网络中让神经网络进行“学习”(不断的调整参数)来达到类智能的能力。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍不同神经网络的架构和实现有所不同但其核心点都是基于此模型实现的对想学习神经网络的朋友来说先学会基础的神经网络架构然后再针对不同的神经网络模型进行深化是最好的选择。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍目前的大模型主要采用的是预训练的方式来实现智能的简单来说就是给神经网络模型一堆资料让它自己学自己看自己总结其中给答案的叫做监督学习没答案的叫无监督学习。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍然后根据不同的任务需求又设计出用来解决不同类型任务的神经网络比如分类任务图片处理任务自然语言处理任务等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍至于大模型技术细节方面的东西就不详细描述了感兴趣的可以自己学习比如编码器损失计算和反向传播怎么实现等。‍‍‍‍再有设计并训练一个完整可用的神经网络模型是一个复杂的工程比如模型的设计训练数据的收集与处理损失函数与反向传播算法的设计模型过拟合欠拟合等问题。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍而且随着模型规模的增大模型的训练难度成几何式增长比如分布式训练并行计算等问题以及为了提升大模型的学习效率节约成本而设计的强化学习迁移学习等。‍‍‍‍‍最后为了使得大模型更像人也为了实现真正的AGI(通用人工智能)现在多模态大模型大行其道而多模态大模型技术比传统大模型的技术复杂度又上升了不止一个台阶。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍_基于知识库的向量检索——RAG_‍‍大模型技术虽然很强大但其有几个明显的缺点第一就是知识是有限制的因为采用的是预训练方式因此大模型的知识最多只能到训练开始的时间节点之后产生的新的知识大模型无法获取。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍其次由于训练大模型的成本问题导致很多企业无法承担大模型的训练成本因此只能使用第三方的大模型但第三方大模型没有在特定领域的数据上进行训练或微调因此其表现能力一般。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍这时RAG就出现了RAG中文是检索增强是通过外挂知识库的方式提问大模型之前先从向量数据库中查询数据然后一起输入到大模型这样大模型就相当于有了一个外部资料库遇到不懂的问题就可以通过查资料的方式解决。‍‍‍‍‍‍‍以目前的技术来说RAG是大模型技术的一个重要节点即是大模型能力范围的扩展也是对大模型短板的补充。‍‍‍‍‍‍‍微调与提示词工程我们一般使用的大模型都是预训练模型也就是用某些数据集训练过的模型但这些模型一般情况下只会在特定领域表现出色但如果用来解决自己的实际问题可能就不太好用了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍这时怎么让预训练模型在其它任务中表现更好就是一个值得思考的问题而这就是微调与提示词工程存在的意义。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍微调微调从技术手段上来说和模型训练没有区别只不过微调是在相似任务的预训练模型的基础之上通过少量的数据对模型参数进行调整使得其能够更加适应当前任务的一种方式。由于其成本低对资金和技术要求要比完全重新设计和训练一款模型要低的多。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍因此微调存在的意义是为了节约成本和降低门槛如果资金充足的情况下根据任务需求设计并训练一款模型是最好的选择微调是退而求其次的一种方式。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍提示词工程如果说微调是为了让大模型去适应特定的任务那么提示词的作用就是怎么更好的使用一个大模型。‍‍‍‍‍‍‍‍‍根据研究发现对待同样的问题使用不同的提示词有时会得到完全不一样的效果因此根据这一现象就提出了提示学习的方法具体的可以看之前的问题——[提示学习]用人类来举例就是假如有人问你吃饭了吗这种简单的问题你可以下意识的回答而且可以回答的很好大模型也是如此如果你问大模型很简单的问题它也能回答的比较好。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍但如果问到一些复杂的问题就需要更加准确的描述比如说根据当前的就业环境从经济市场贸易国际局势等多个方面来分析一下产生当前情况的原因以及后续的应对方法。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍这种复杂的问题不论是问人还是问大模型你说的越准确它回答的才能更好这就是提示词存在的意义。‍_智能体Agent_‍‍‍‍‍‍在前面的描述中神经网络架构讲的是怎么构建一个大模型知识库是怎么补充和强化大模型微调和提示词是怎么更好的使用大模型那么智能体就是真正的使用大模型研究大模型的具体应用。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍如果把大模型比做人类的大脑那么智能体就是大模型的手和脚。‍‍在此之前使用大模型我们能够让它回答问题写文章生成图片和视频但这都是大模型天生具备的能力就类似于人类可以写写画画一样。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍但如果让大模型完成更加复杂的任务这时就需要借助外部工具比如外出旅行需要设计旅行路线定酒店和车票等。‍‍‍‍‍‍这种任务就完全超出大模型或者人类本身的能力圈如果想完成这些任务就需要借助外部工具比如说手机APP。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍智能体就是大模型外部工具实现的一种能够独自分析和解决复杂任务的一种载体利用大模型的独立规划能力让它根据自己的判断去调用外部工具完成任务。使用的技术主要有function calllangchain等如上图所示大模型使用function call的方式调用外部工具使用自身能力完成规划和行动并且由于大模型没有足够的记忆能力需要增加记忆模块来记录对复杂任务的分析过程。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍目前大模型解决复杂任务主要通过思维链(CoT)的方式来实现对复杂问题的分解。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍langchain是一种人工智能开发框架它封装了大部分调用大模型的细节以及其它辅助功能比如文档的加载多个大模型的链式调用提示词模板的封装等与其类似的还有LlamaIndex等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍_总结_‍‍‍‍‍‍‍从大的方向上来说大模型从技术到应用主要涉及到以上几个大的模块而每个模块又涉及到大量的技术和细节。比如打造不同任务的神经网络模型强化学习迁移学习知识蒸馏分布式训练与存储等以及RAG使用的向量检索向量数据库语义理解等还有复杂任务的思维链(CoT)模型训练使用的LoRa等微调方法。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍还有多模态模型中的知识对齐数据融合等复杂技术。‍‍‍基于大模型开发的人工智能机器人感兴趣的可以点击查看因此大模型技术到应用到学习是一个系统性的复杂过程中间涉及到无数的技术细节和理论并且还在不断的产生新的技术和理论。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍千里之行始于足下。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍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】