企业官网建设流程全解析

江宁网站建设制作,查竣工验收报告的网站,系统开发毕业设计,门户网站开发哪家好就像人类从牙牙学语到通晓事理需要经历完整的成长周期#xff0c;大语言模型的发展也遵循着清晰的“成长路径”。本文将以人类成长历程为类比#xff0c;系统拆解大模型的核心理论知识体系#xff0c;涵盖发展历程、Transformer主流框架、RAG与Fine-tuning技术选型、RLHF人类…就像人类从牙牙学语到通晓事理需要经历完整的成长周期大语言模型的发展也遵循着清晰的“成长路径”。本文将以人类成长历程为类比系统拆解大模型的核心理论知识体系涵盖发展历程、Transformer主流框架、RAG与Fine-tuning技术选型、RLHF人类对齐技术四大核心模块。文中明确预训练是大模型的“启蒙阶段”多模态是通向通用人工智能的“必经之路”特定领域应用可灵活选用RAG或Fine-tuning二者结合能实现效能倍增而RLHF则是让大模型贴合人类价值观的“引导教育”。整体框架1.发展历程语言模型的核心目标是通过建模人类语言规律精准预测词序列中下一词或缺失词的概率——这就像人类学习语言时先掌握词语搭配逻辑再逐步学会连贯表达。从技术方法维度划分语言模型的发展可分为四个关键阶段不同阶段的“能力边界”差异显著。添加图片注释不超过 140 字可选预训练是研发大语言模型的第一个训练阶段也是最为重要的一个阶段。有效的预训练能够为大语言模型的能力奠定坚实的基础通过在大规模语料上进行预训练大语言模型可以获得通用的语言理解与生成能力掌握较为广泛的世界知识具备解决众多下游任务的性能潜力。在这一过程中预训练语料的规模和质量对于提升大语言模型的能力至关重要。在进行模型的大规模预训练时往往需要设计合适的自监督预训练任务使得模型能够从海量无标注数据中学习到广泛的语义知识与世界知识。目前常用的预训练任务主要分为三类包括语言建模、去噪自编码以及混合去噪器。2.主流框架当前主流的大语言模型都基于Transformer模型进行设计的。Transformer是由多层的多头自注意力Multi-head Self-attention模块堆叠而成的神经网络模型。原始的Transformer模型由编码器和解码器两个部分构成。具体地如下图所示Transformer主要由三个关键组件组成包括Embedding文本输入被划分为更小的单元称为标记可以是单词或子词。这些标记被转换为称为嵌入向量的数字向量用于捕获单词的语义、Transformer Block处理和转换输入数据的模型核心是attention机制和Output Probabilities最终的线性层和 softmax 层将处理的嵌入转换为概率使模型能够预测序列中的下一个标记。添加图片注释不超过 140 字可选3.RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成vs Fine-tuning检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG指的是在LLM回答问题之前从外部知识库中检索相关信息RAG有效地将LLM的参数化知识与非参数化的外部知识库结合起来使其成为实现大型语言模型的最重要方法之一。RAG像是一个会查资料的助手RAG搜索LLM提示。RAG要求模型回答查询并提供通过搜索算法找到的信息作为上下文查询和检索到的上下文都被注入到发送给 LLM 的提示中。如下图所示RAG能够避免模型幻觉、提高答案准确性。但同时也依赖外部数据的质量增加了复杂度和资源等问题。Fine-tuning像是一个在特定领域里经过深造的专家通过在特定领域进行二次训练的方式更好地完成特定任务。选择RAG还是Fine-tuning当需要访问外部数据源时RAG更适合。当需要修改模型的行为、写作风格或特定领域的知识时Fine-tuning更适合。但如果将RAG和Fine-tuning结合起来会达到更好的效果就像给这个既聪明又有强大资料库的助手进行针对性的训练。他会先学习如何使用资料库然后针对特定任务进行练习学习如何将资料库中的知识应用到实际任务中成为该领域的资深专家。添加图片注释不超过 140 字可选4.人类对齐RLHF技术分解为了加强大语言模型与人类价值观的一致性基于人类反馈的强化学习旨在利用收集到的人类反馈数据指导大语言模型进行微调从而使得大语言模型在多个标准例如有用性、诚实性和无害性上实现与人类的对齐。RLHF 首先需要收集人类对于不同模型输出的偏好然后使用收集到的人类反馈数据训练奖励模型最后基于奖励模型使用强化学习算法微调大语言模型。如下图所示RLHF算法系统主要包括三个关键组成部分预训练模型、奖励模型和强化学习算法。如何学习大模型 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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】