2026/4/3 9:48:14
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做网站推广托管注意,网站关键词几个最好,wordpress miwoftp,推广普通话ppt本文详细介绍了大模型应用中意图识别的方法与技巧#xff0c;包括基础方法#xff08;规则、深度学习、大模型#xff09;和进阶方法#xff08;Prompt优化、增加召回、向量检索等#xff09;#xff0c;并强调提升准确率的关键在于构建清晰正交的分类体系、确保每个子分…本文详细介绍了大模型应用中意图识别的方法与技巧包括基础方法规则、深度学习、大模型和进阶方法Prompt优化、增加召回、向量检索等并强调提升准确率的关键在于构建清晰正交的分类体系、确保每个子分类有足够样本以及利用高质量样本对模型进行微调。定义Agent或者大模型应用中意图识别经常是一个关键的问题。意图识别往往是一个分类任务。在智能汽车的智能助手中就是对用户在驾驶中意图的分类比如关闭空调换一首歌导航等。在电商客服任务中意图识别往往是用户意图的分类比如咨询属性售后退款等。一基础方法基于规则通过规则如包含某个字符串或符合某个正则表达式规则方法比较直接但召回率和准确率比较难提升基于深度学习基于bert做一个分类器这个优势是模型比较小延时低劣势是需要调模型比较复杂基于大模型基于大模型写一个prompt直接分类参考下面的例子例子“你是一个电商任务下的意图分类器你需要基于用户的query做出合理的分类。分类的种类有类型1类型2类型3…二进阶方法大模型的方法由于LLM具有强大的语义表征能力在多个NLP任务中已经比传统的NLP方法提升了很多基本上颠覆了传统NLP任务的方法。由此到了今天大部分NLP任务可以优先选择大模型作为基础的解决工具。Prompt优化通过常用的prompt优化方法比如语句简单清晰等可以让模型指标有一定的提升增加召回如果分类数量少比如10个以内那么直接让LLM分类准确率会比较高。如果分类有500个以上参考上面的prompt例子这个时候prompt会比较长大模型对着500个分类的感知可能会比较弱。TOP N召回先基于用户意图通过上面提到的深度模型或者向量检索召回TOP N个最相关的比如50个然后让大模型对50个分类进行排序这个时候效果会有比较大的提升。向量检索模型可以用开源的模型比如BGEGTE等向量模型微调如果效果不好还可以基于领域内的样本对模型进行微调往往也会有很好的提升三提升准确率关键点分类关键问题任何分类问题如果要做到准确率95%以上其实有两个关键问题1分类体系足够清晰2每个子分类有足够的样本分类体系分类体系关键是要符合独立正交的原则也就是各个子分类之间不要有交叉比如一个分类体系是“工程师/男人/理发师”这里“男人”这个分类和“工程师/理发师”都会有交叉。好的分类是“工程师/理发师/公交司机”这样。这部分是很多算法同学特别容易忽略的非常影响效果。足够样本如果分类体系足够正交每个子分类下有足够的样本就是第二个关键点。通过LLM自动化标注或者人工标注得到足够高质量样本。模型微调用上述样本对LLM进行微调再结合前面的召回思路整体上肯定可以实现分类达到一个非常高的准确率。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】