企业官网建设流程全解析

霍尔果斯建设局网站,网站首页空白 wordpress,wordpress上传大文件,wordpress sahifa黄翰教授指出通用大模型赋能效果有限#xff0c;因数据质量不佳和推理逻辑不稳定#xff0c;可能编造虚假信息。未来趋势是从通用向垂直大模型过渡#xff0c;而真正能赋能工作的是私域大模型。构建私域大模型需选择精简底座#xff0c;结合领域知识库预训练#xff0c;再…黄翰教授指出通用大模型赋能效果有限因数据质量不佳和推理逻辑不稳定可能编造虚假信息。未来趋势是从通用向垂直大模型过渡而真正能赋能工作的是私域大模型。构建私域大模型需选择精简底座结合领域知识库预训练再根据业务逻辑微调。私域大模型将成为垂直大模型元年中的重要爆品。最近智能算法研究中心黄翰教授受邀作了多场关于AI大模型赋能的报告或培训特别是在大学教育领域的应用。然而他发现很多单位并没有部署类似DeepSeek这样的大模型他们更多是想了解如何利用通用大模型来提升工作效率。因此黄老师结合自己的研究和实践经验分享了他的看法希望能为各单位提供一些有价值的参考。接下来就让我们一起看看黄教授怎么说吧1.通用大模型的局限性首先我必须泼一盆冷水目前的通用大模型在实际工作中并没有带来显著的赋能效果。它们更多是提供了一种AI体验比如通过智能问答获取知识这些内容在以前往往需要通过大量阅读或深度检索和整理才能获取又比如通过大模型实现作诗、写作、聊天等娱乐性功能。无论是AI体验还是娱乐功能其实通用大模型并没有在工作中实现真正的赋能。为什么通用大模型难以赋能工作一方面它的数据质量堪忧。通用大模型使用的数据大多是非标注数据这些数据未经人工标记、分类或注释其可靠性和可信度往往难以保证。另一方面它的推理逻辑不稳定。通用大模型在推理时带有随机性缺乏严格的业务逻辑。尽管它学习了大量数据中的逻辑但这些逻辑更多是形式上的而非深层次的语义或任务逻辑。因此很多时候它的结果要么是错的要么逻辑上讲不通。更糟糕的是大模型有时会编造不存在的事实。比如我最近在查资料时发现有些参考文献是大模型编造出来的甚至包含论文题目、摘要、卷号、页码等信息。这些关键信息本应是客观的但大模型却将其视为符号输出随意编造。这不仅会误导研究方向还可能引发信任危机。基于以上局限性通用大模型在较复杂工作场景或要求数据真实性的场景中很难实现实质性的工作赋能。有人可能会问未来改进后是否能解决这个问题答案是虽然未来的技术进步可能会带来一些改善但目前来看问题的核心在于通用大模型学习的内容过于庞杂。我们可以这样理解通用大模型所学习的数据就像大江大海各种各样的信息汇聚在一起。在这种情况下想要精准提取你需要的资源或者找到适合生长的生态几乎是不可能的。2.从通用到垂直**大模型赋能的新方向**既然通用大模型在实际工作中存在诸多局限性那我们该如何更好地利用大模型呢从国家战略以及当前市场趋势来看目前的方向是从通用大模型向垂直大模型过渡。在通用和垂直大模型之间我们还经历了行业大模型阶段。行业大模型在通用大模型的基础上加入行业数据和专家经验进行训练更聚焦于某一领域。例如云南白药携手华为云共同打造了“雷公大模型” 旨在构建普惠的中医药知识服务平台和专业的中药材产业服务平台。垂直大模型则更进一步通常使用任务相关数据进行预训练或微调以提高在某一任务上的性能和效果。例如谷歌开发的医疗大语言模型MedPaLM专为医学问答、疾病诊断和医学文献分析等任务设计能够通过理解医学文本提供专业的建议和参考。3.构建私域大模型**方法与实践**如果你有不便公开的数据或者不愿意与外界共享可以考虑构建私域大模型。那么如何构建私域大模型呢是否可以使用通用大模型的底座结合自己的数据进行训练呢比如用DeepSeek满血版在本地进行训练答案是不太可行。通用大模型的底座过于庞大就像一个巨大的湖泊你用自己的少量数据或者某些业务逻辑的资料去做训练或微调就好比在湖里放茶叶根本冲不出茶的味道。要构建一个真正能赋能工作的私域大模型首先应该找一个精简的底座这个底座需具备基本的人机交互、推理逻辑和语义理解功能。然后用你所在领域的知识库进行预训练再依据业务逻辑进行微调。此外甚至可以通过强化学习来巩固学习效果。只有这样构建出的私域大模型才能真正赋能我们的工作。4.总结如果现在问我大模型赋能各行各业的问题我首先会问你所讲的大模型是指什么如果你指的是通用大模型很遗憾目前它还难以达到显著的赋能效果。但如果你有自己的垂直大模型或本地部署的大模型我可以告诉你如何构建私域大模型。当然你也可以选择有成功案例和丰富经验的团队来帮助你完成这一过程从而避免在试错过程中产生不必要的损失。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】