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小七姐知识体系

Answer

小七姐关于提示词和知识管理体系有如下见解:

提示词的知识体系: 小七姐将提示词学习分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者,舒适的学习顺序应反过来。最后是思维方式,经过前面四个层次,会理解到提示词本质是逻辑思维和表达能力,交互对象从人变成大模型。最终要面对三类问题:知识储备不足(包括大模型特性的知识和世界知识)、业务 know how 不扎实(能干自己活但是抽象不出方法论)、语言逻辑有缺陷(脑子里都知道,但表述不清楚)。小七姐还建了一个学习小组快闪飞书群,有缘看到的同学可以进群一起学习。

知识管理体系: 知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产,包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。它可以非常个性化,如个人的笔记系统,也可以是组织内部的复杂系统,如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下关键组成部分:知识的捕捉,即收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息;知识的组织,通过分类、标签和索引等方式使知识易于访问和检索;知识的分享,促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会;知识的应用,确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。

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References

小七姐:提示词思考总结

我自己把提示词学习分成五个维度,从高到低依次是:思维框架,方法论,语句,工具和场景。这是经过近一年的探索和教学总结的框架,我也把这套框架完全融入了我的提示词学习课程。很多人学习的时候或者是被教授课程的时候,由于知识的诅咒和信息整合的问题,通常也是按照由高到低的顺序去了解和接触提示词的,但这样其实并不符合初学者的认知过程,大部分人会感到困难。舒适的学习顺序应当是反过来的:

小七姐:提示词思考总结

最后是思维方式,你可以完全按自己的思路编写Prompt,经过前面四个层次,最终会理解到提示词本质上就是逻辑思维和表达能力,只不过交互的对象从人变成了大模型。最终要面对的只有三类问题:1.知识储备不足(包括大模型特性的知识和世界知识)2.业务know how不扎实(能干自己活但是抽象不出方法论)3.语言逻辑有缺陷(脑子里都知道,但表述不清楚)建了一个学习小组快闪飞书群,有缘看到的同学可以进群一起学习

小七姐:AI 时代的知识管理体系构建

知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。知识管理体系可以是非常个性化的,比如个人的笔记系统,也可以是组织内部的复杂系统,如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分:1.知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。2.知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。3.知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。4.知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。

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小七姐的提示词课程 双证班 是干什么的?
小七姐的提示词课程双证班主要内容如下: 课程形式:以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式,自由学习时间包含 22 节视频课。 课程内容: 提示词基础:包括“Hello,大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力:涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践:包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化:包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新:涵盖“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑:学员有问题随时在学习群提问,老师和助教会详尽答疑。针对复杂问题,小七姐会录制 1 分钟左右的短视频帮助理解。 小七姐是一名优秀的产品经理,也是【🌈通往 AGI 之路】知识库的共建者,发布了很多自己对于 prompt 用法的心得,相关链接如下: B站干货也很多在持续更新,链接为:https://space.bilibili.com/128712813?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 报名方式:(扫码可以查看课程详细内容和介绍),咨询课程助教(请注明来自 waytoAGI)
2024-10-10
小七姐的提示词课程,双证班、第一期、第二期,内容有何不同,我有必要全部学习吗?
小七姐的提示词课程包括双证班的第一期和第二期,以下是课程内容的介绍: 自由学习时间包含 22 节视频课,授课形式为视频课+知识星球作业+社群答疑。 提示词基础:包括“Hello,大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力:涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践:包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化:包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新:包括“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑:学员有问题可在学习群随时提问,老师和助教会详尽答疑,针对复杂问题,小七姐会录制短视频帮助理解。 对于是否有必要全部学习,取决于您的具体需求和基础。如果您是初学者,建议系统学习以打下扎实基础;如果您已有一定基础,可以根据自身薄弱环节有针对性地选择学习。
2024-10-10
小七姐写了哪些prompt
小七姐写的 prompt 包括以下内容: 1. Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二): 自动优化排版的 Prompt,例如将输入的自我介绍进行自动排版。 让 AI 阅读文档时更靠谱的 Prompt。 结合生活或工作场景的自动化场景,如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营小文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等。 选择好上手的提示词框架来开启第一次有效编写。 2. 基于联网验证科学新闻的科普作者:创作动机来源于韩国室温常压超导新闻事件,基于严谨和科学态度梳理新闻事件并给出分析结果(必须在 4.0 的 webpilot 插件下使用)。 3. 3 月 5 日直播:prompts 书写的 6 个基础方法: 带大家学习基础知识和概念。 学习社群分享官方文档最佳实践。 学习地图官方文档的 6 个方法总结。 编写清晰的说明,提供更多信息和细节。 大模型提示词使用技巧及注意事项。 角色扮演策略提升模型问答质量。
2024-09-19
我想找小七姐的提示词课程
以下是关于小七姐提示词编写提升课的详细信息: 课程内容: 自由学习时间(22 节视频课),以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式学习。 提示词基础: 第一课:Hello,大模型 第二课:提示词基础方法 第三课:开始编写你的第一条提示词 第四课:按需求设计和迭代提示词 您将收获: 元能力:提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习 个人提升:熟练编写任何您想要实现的提示词 工具化能力:学会以商业化和工具化标准交付提示词 职业化能力:熟知提示词工程和行业常识和发展路径 企业落地:搞懂提示词如何封装成工具 进阶学习:获得自学路径,课程后能继续深度学习 总之,这是一门从提示词入门到精通的优质课程,非常值得推荐。
2024-09-13
笔记思路,小七姐
好的,以下是根据你的需求为你生成的内容: 小七姐:K12 领域应用儿童 PBL 项目 Prompt 原始设计思路: 1. 主题选择:从孩子的兴趣出发,选择一个合适的主题,如科学、艺术、历史等。 2. 相关主题拓展:根据选定的主题,继续拓展 5 个相关主题,以丰富项目内容。 3. 项目设计:为孩子设计一个 PBL 项目,包括目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估等。 4. 反馈优化:根据家长的反馈,对项目进行优化,以满足孩子的需求。 5. 能力与知识评估:设计一套测试,评估孩子在项目中所获得的知识与能力,以及哪些部分是有提升可能的,同时了解孩子的学习风格和兴趣点。 6. 个性化学习方案:根据孩子的评估数据,设计一个个性化学习方案,以激发孩子的兴趣,提高学习效果。 7. 家长支持:为家长提供在项目中可以承担的角色和给予支持的建议。 8. 吸引孩子参与:写一封信,吸引孩子参与由家长设计的学习项目。 小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法 prompt 思路分享: 1. 需求背景:解决独居者或小情侣的晚餐选择困难症。 2. 使用场景:用户抽到盲盒结果后决定晚餐吃什么。 3. 输出格式:俏皮灵动、趣味盎然、比喻精妙的和美食有关的短句子。 4. 注意事项:文风优美,句子让人充满食欲。 范例解析: 1. “罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。 2. “张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣。 3. “串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。 思维链运用: 1. 食物名称和食材:明确句子中涉及的食物名称和食材。 2. 美妙联想:根据食物的名称或食材,联想到相关的事物或情境。 3. 优美词汇:选择符合联想的优美词汇来描述食物。 4. 巧妙比喻:运用比喻来形容食物的文化、形态、隐喻、色彩、口感等。 5. 句子组合:将上述元素组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。 符合需求的句子: 1. 香菇在汤锅里跳跃,像小精灵在森林中嬉戏。 2. 面条如瀑布般垂挂在碗中,仿佛一幅流动的艺术品。 3. 红烧肉肥而不腻,像极了婴儿的脸蛋。 4. 辣椒在口中燃烧,犹如热情的火焰在舞动。 5. 蛋糕上的水果如宝石般璀璨,散发着甜蜜的光芒。 6. 寿司饭的柔软与鱼片的鲜嫩,仿佛在舌尖上跳了一场华尔兹。 7. 烤鸡的皮脆肉嫩,让人想起了初恋的甜蜜。 8. 意大利面的酱汁浓郁,像一幅五彩斑斓的油画。 9. 饺子的形状宛如元宝,寓意着团圆和幸福。 10. 汉堡的丰富层次,就像一个小小的世界,包容着各种美味。
2024-05-23
我想要学习prompt,请你推送10篇知识库相关文章给我
以下是 10 篇与 prompt 相关的知识库文章: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
2024-12-26
学习这些知识的方法
以下是关于学习 AI 相关知识的方法: 对于大语言模型(LLM)知识的学习路径: 首先,学习大语言模型入门者的课程,这是基础。 接着,进一步学习面向开发者的课程,以应用于实际项目。 系统学习 LLM 开发: 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 进行 LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 进行 LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态,关注顶会最新论文、技术博客等资源。 对于低年级小学生的 Genie 模型科普: Genie 模型通过“观看视频”的方法学习,就像小朋友通过看、听、读书和练习来学习新知识。它观看了大量互联网视频,从而学会很多事情。 Genie 模型运用“深度学习”技术让自己更聪明,通过分析学习到的视频内容找出规律和联系,然后根据提示创造全新的虚拟世界。 Genie 模型里有“模型参数”,就像玩具机器人的调节按钮,这些参数能调节模型做不同的事情。 Genie 模型在学习时无需人们告知每个动作的名称,而是通过不断尝试和练习来学习。
2024-12-26
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人,当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人,并实现根据知识库内容回答问题,您可以参考以下步骤: 1. 了解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 2. 创建知识库:创建一个包含大量相关文章和资料的知识库,例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot:在设计对话机器人时,添加创建好的知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素:在问答机器人的配置中,包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人;提示词用于指定模型的角色和专注技能;知识库则相当于给员工的工作手册。例如,可以使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤,您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
我想系统性的,由浅入深的学习AI知识,请给出我一个规划
以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划: 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构和算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等。根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等)。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,按照以上规划,从编程基础、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,您将逐步深入 AI 领域,为未来的发展做好准备。
2024-12-24
ppt转word 好用的ai 知识梳理工具
以下是一些好用的将 PPT 转 Word 的 AI 知识梳理工具: 1. Claude:不仅能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息,还能找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app:在线 PPT 制作网站,允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 3. 美图 AI PPT:通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 4. Mindshow:提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 5. 讯飞智文:利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。
2024-12-24
想制作个人的知识库国内有什么好的AI工具么
以下是一些国内可用于制作个人知识库的 AI 工具: 1. Kimi 智能助手:是 ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解表现出色,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。PC 端可通过下载。 2. 飞书:汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践,助力人人成为效率高手。可通过下载。 此外,学习使用国内大语言模型工具可以从提示词开始。一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。
2024-12-24
如何通过AI构建自己的知识体系,比如通识教育,英语口语,以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议: 通识教育: 1. 把学习任务切割成小单元,利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程,更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 英语口语: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 子女学习辅导: 1. 对于英语学习,可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面,使用自适应学习系统,如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题;利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 获取问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,在使用 AI 辅助学习的过程中,要结合传统学习方法,仔细甄别生成的内容,以取得更好的学习效果。
2024-12-22
多智能体系统如何搭建
搭建多智能体系统需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的概念:多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统。每个智能体能够感知环境、进行决策并执行任务,它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动,以实现整体目标。随着大型语言模型的出现,以其为核心构建的智能体系统受到广泛关注,为不同智能体分配角色和任务信息,并配备工具插件以完成复杂任务。 2. 常见框架:目前更常见的框架主要集中在单智能体场景,其核心在于语言模型与工具的协同配合,可能需要与用户进行多轮交互。同时,越来越多的框架开始关注多智能体场景,为不同智能体指定不同角色,通过协作完成复杂任务,与用户的交互可能相对减少。 3. 主要组成部分: 环境:所有智能体应处于同一个环境中,环境包含全局状态信息,智能体与环境存在信息交互与更新。 阶段:为完成复杂任务,现有多智能体框架通常采用 SOP 思想,将复杂任务分解为多个子任务。 控制器:可以是语言模型或预先定义好的规则,负责环境在不同智能体和阶段之间的切换。 记忆:在多智能体框架中,由于智能体数量增多,消息数量增多,每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 4. 开源框架示例:如 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」,其在多智能体通信方面表现出色,处理了交接的逻辑。例如构建客服多智能体,只需要准备普通接线客服和宽带客服等不同角色的智能体。
2024-11-29
拆解 通往AGI之路 知识付费运营体系
通往 AGI 之路的知识付费运营体系可以从以下几个方面来拆解: 1. 课程特点: 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是全网技术更新最快的课程之一。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,能满足不同阶段学习者的需求。 2. 付费与开源的比较: 开源社区资源丰富,适合自律的自主学习者。 知识付费课程提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是高效的学习途径。 3. 社区需求: 新同学加入时,对适合小白新手入门的课程有需求,相比啃知识库的图文,更愿意接受老师手把手的教学。 4. 个人经历:创建者在希望快速入门 AI 绘画时,投入金钱学习了许多付费的 AI 课程,并最终选择了野菩萨的课程。 通往 AGI 之路本身不仅是开源的 AI 知识库,还是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,具有以下特点: 1. 共同建设:由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同贡献并整合各种 AI 资源。 2. 丰富内容:提供一系列开箱即用的工具,文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 3. 紧跟前沿:追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新。 4. 活动多样:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等社区共创项目,以及 AIPO 活动、共学活动等。 5. 扶持与奖励:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,设有最佳创业奖和最佳投资奖等。
2024-11-25
可以介绍下AGI的知识体系吗,从入门级开始
以下是为您介绍的 AGI 知识体系入门级内容: 首先,推荐您从以下几个方面开始了解: 1. 记忆相关基础知识,如 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等。您可以通过以下链接获取详细信息: 其次,您可以先试用提示词练手,参加相关的 battle 活动,如 prompt battle、video battle 等,与大神交流。还可以关注最新活动,如 AI 春晚、AIPO 项目等,感兴趣的话可以报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。 另外,“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 市面上的【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-23
知识库的体系怎么搭建
搭建知识库的体系可以从以下几个方面入手: 1. 明确需求和兴趣点,选择相关的信息源,确保信息的质量与相关性。 2. 建立信息通路,通过各种工具和方法(如浏览器插件、笔记应用等),确保信息能够顺畅地流入知识体系。 3. 对收集的信息进行知识结构化处理,使用不同的笔记方法和工具将其分类、标签化和链接,形成便于检索和应用的结构化知识体系。 4. 注重知识内化与应用,通过定期的复习、思考和实践,将外部信息转化为个人知识,并在实际工作和生活中应用,解决具体问题。 5. 知识抽取方面,通过自动化技术抽取出可用的知识单元,包括实体抽取(命名实体识别)、关系抽取(提取实体之间的关联关系)、属性抽取(采集特定实体的属性信息)。 6. 知识表示可采用属性图、三元组等方式。 7. 进行知识融合,在同一框架规范下对异构数据进行整合、消歧、加工、推理验证、更新等,达到数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库,包括实体对齐以消除不一致性问题,以及知识加工和本体构建等。 8. 重视知识更新,不断迭代扩展现有知识,增加新的知识。 9. 进行知识推理,在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 此外,您还可以在网上做一些调研,找到人类试图量化和编写知识的领域,如回顾布卢姆 的分类法、林奈创建生物分类法的工作、德米特里·门捷列夫创建描述和分组化学元素的方法等有趣的例子。作业方面,可以建立一个本体,比如选择一个主题(如一个人、一个地方或一件事)建立该主题的模型,使用 Protégé 构建本体。
2024-09-26
关于大模型技术体系、国内外应用研究希望有一段内容总结给我
以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结: 大模型技术体系: Embedding(嵌入):是一个浮点数的向量,用于度量相关性,有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值,可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构:多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分,不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程:包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类:如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 擅长自然语言生成任务。 大模型的特点: 预训练数据量大,来自互联网上的多种来源,如论文、代码、公开网页等,通常以 TB 级别计。 参数众多,如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究: 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成(RAG),以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比,总结提升模型效果的重要训练方法,并探讨未来发展的 5 大方向,包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。
2024-09-13