企业官网建设流程全解析

怎样做科普视频网站,什么网站可以免费做视频的软件下载,网络seo优化平台,wordpress性能差文章对比分析了两种大模型知识增强方法#xff1a;RAG通过检索用户文档库让模型基于特定资料作答#xff0c;解决知识接入问题#xff1b;微调则在模型内部写入专业知识#xff0c;增强垂直领域能力并固化行为。RAG成本低、操作简单#xff0c;适合个人用户#xff1b;微…文章对比分析了两种大模型知识增强方法RAG通过检索用户文档库让模型基于特定资料作答解决知识接入问题微调则在模型内部写入专业知识增强垂直领域能力并固化行为。RAG成本低、操作简单适合个人用户微调技术成本高、需专业能力但能提升特定领域稳定性适合机构用户。两者可根据需求、成本和容忍度选择使用。引言大模型走进日常科研后一些尴尬现实很快暴露出来它懂很多公共知识却不懂我们的本地资料什么都能聊两句却对特定领域知之甚少或者很难长期按既定规则稳定办事。于是就出现了两条互补的路子用 RAG 把文献、政策、会议记录、内部文件交给大模型让它回答时真正基于我们的材料微调大模型实现将我们的专业领域知识、文风偏好刻入大模型让它在特定领域中上更像一个可重复使用的专家助手。这篇文章讨论的就是这两种知识增强模式分别解决了什么痛点对不同人意味着什么在哪些场景各有优势以及在社科研究中应当如何选择和使用。RAG 和模型微调各自是在做什么RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成做的事情可以概括成两步查资料用户提问后系统在你提供的文档库政策、论文、报告、会议记录等里检索出若干相关片段。让模型基于这些资料作答把“问题 检索到的片段”一起喂给大模型让它参考这些内容生成回答、摘要或说明。关键点是RAG 不改模型本身只改变“模型每次看到的资料”。它的作用是让模型在回答时能且只能用上你自己的文档和知识库而不是只靠它预训练时学到的公共知识“能且只能用上你自己的文档和知识库”指的是大多数开发者或厂商的知识库产品策略实际情况是 RAG 可以同时调用知识库内容和模型本身的知识。简易版 RAG 工作原理示意图弱化了不易理解的向量化步骤模型微调在模型内部写入你的任务偏好模型微调fine-tuning是在现成大模型的基础上再用你的数据训练一次准备一批示例输入是什么、你希望它输出成什么样例如文献 → 按你设定框架的摘要文本 → 你预先定义好的标签/分类。用这些示例继续训练模型调整模型参数让它在类似输入下更自然地给出你想要的那种输出。关键点是微调直接改变模型内部参数相当于给它长期安排一套新知识和新习惯。它的作用是让模型在特定任务、特定风格上更贴合你的要求而不需要每次都通过很复杂的提示词去“临时引导”。简易版模型微调示意图RAG 和模型微调分别缓解了哪些痛点副作用又是什么RAG**RAG 知识库解决的核心问题是大模型看不到我们的资料。**在社科研究和学习的过程中几个常见的痛点是本地知识模型根本不知道 地方性政策、内部制度、项目报告、会议记录、内部统计表……通用大模型在预训练时通常都没见过。大模型无法及时更新最新的知识文献而用户则可以随时把新内容上传到知识库。资料多且分散人工查找成本高 一项研究可能涉及几十份政策文本、若干期刊论文靠人翻查耗时耗力靠关键词查找又容易漏掉重要内容。需要“有依据”的回答 不只是要一个结论还要知道这句话出自哪份文件、哪一条规定、哪一段记录这是最强有力的抑制大模型幻觉的方式之一。相比之下通用大模型就是一个黑箱我们无法得知它基于什么材料做出回答。RAG 自身的副作用也特别明显就是**它只能基于知识库进行问答对知识库外的内容一无所知而且回答的质量高度依赖检索和知识库内容质量。**比方说如果知识库中含有错误知识和“过期”知识那么回答的结果必然也不正确。模型无法在用户的知识库中检索到相关信息可能是因为别名提问时换了个说法等等。模型只知道知识库中的知识知识库外的任何知识都无法回答。模型微调模型微调解决的是模型在特定领域的知识储备不够或者太过依赖提示词行为不够稳定。即便不接知识库通用大模型在很多社科任务上已经“能用”但常常存在这些痛点普通大模型在特定领域尤其是小众领域上的表现不佳同时无法获取该领域的最新内容。我们通过微调模型。能够让模型在特定领域中加强认知最终在该领域上让 8B 参数的模型拥有比肩 200B 普通大模型的能力。每次都要写很长的提示词结果仍不稳定 同一个情感分类、立场判断、主题编码任务今天提示 A、明天提示 B输出规则不一难以批量使用。重复性任务难以规模化自动执行 比如给成千上万条文本打标签、按预设框架做摘要如果完全依赖 prompt很难保证效率和一致性。模型微调的短板同样明显总的来说除了解决了的痛点其余的几乎都是缺点。和 RAG 一样高度依赖微调时的材料微调后的模型很容易学到材料中的坏知识、坏习惯。可能会造成其他领域能力的退化。和 RAG 相比依然是一个“黑箱”我们无法得知模型的回答是基于微调的材料还是模型本身就带有的知识。技术成本和人力成本明显都更高对个人用户不友好。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】