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agent什么意思

回答

“智能体”(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。

从以下几个方面详细介绍:

  1. 定义:智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。
  2. 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分:
    • 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。
    • 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。
    • 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(为 Agents 提供长时间保留和回忆无限信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索实现)。
    • 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

从产品角度思考 Agent 设计:

  • Who:Agent 可以是一个历史新闻探索向导,具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格,主导新闻解析和历史背景分析。为使角色生动,可为其设计背景故事,明确起源、经历和动机,定义性格特点、说话方式和风格,设计对话风格,明确核心功能及附加功能。

在 AI 大模型中,agent 是比较火的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 LLM 或大模型,四个箭头分别是为 LLM 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把 LLM 和 LLM 之间以及 LLM 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接,在 prompt 层和工具层完成主要的设计逻辑。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:什么是智能体 Agent

智能体是一种自主系统,它可以通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在LLM支持的自主Agent系统中,LLM充当Agents的大脑,并辅以几个关键组成部分:规划子目标和分解:Agents将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,从而能够有效处理复杂的任务。反思和完善:Agents可以对过去的行为进行自我批评和自我反思,从错误中吸取教训,并针对未来的步骤进行完善,从而提高最终结果的质量。记忆短期记忆:所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习。长期记忆:这为Agents提供了长时间保留和回忆(无限)信息的能力,通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。工具使用Agents学习调用外部API来获取模型权重中缺失的额外信息(通常在预训练后很难更改),包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

Roger:从产品角度思考 Agent 设计

[title]Roger:从产品角度思考Agent设计[heading2]分享内容:[heading3]二、从产品经理角度思考Agent[heading4]Who:Agent是谁?性格是什么?我们的Agent是一个历史新闻探索向导。身份:历史新闻探索向导性格:知识渊博、温暖亲切、富有同情心角色:主导新闻解析和历史背景分析为了使角色更加生动,我为Agent设计了一个简短的背景故事。比如,这个Agent曾是一位历史学家,对世界上的重大历史事件了如指掌,充满热情,愿意分享知识。怎么写好角色个性:角色背景和身份:编写背景故事,明确起源、经历和动机性格和语气:定义性格特点,如友好、幽默、严肃或神秘;确定说话方式和风格角色互动方式:设计对话风格,从基本问答到深入讨论角色技能:明确核心功能,如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析;增加附加功能以提高吸引力和实用性正如《[Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EoBkwirgjiqscKkAO6Wchyf1nPe)》所写:个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家Robert Jeffrey Sternberg提出了“爱情三角理论”,认为爱情包含“激情”、“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒,例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉;亲密是一种相互依恋的感觉,通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现;承诺是决定建立长期稳定关系,融入对方生活,形成互助互惠的关系,代表着一种长相厮守的责任。

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

[title]Ranger:【AI大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)[heading2]四、再补充一些概念[heading3]4.AI Agentagent算是从年前到现在,比较火的一个概念了,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。首先我们看这个很经典的一张图看起来还是蛮复杂的,然后市面上的很多描述agent的文章写的也比较复杂,说智能体是啥智能的最小单元,相较于copilot,是可以给他设定一个目标后主动完成任务的等等。当然这些说法都没错,但是我觉得还是有些不好理解的。所以我们依然先从原理着手去理解下,agent是个什么东西。首先这张图里,中间的“智能体”,其实就是llm,或者说大模型。四个箭头,分别是我们为llm增加的四个能力。工具、记忆、行动、规划。那么这个是怎么新增的呢?目前行业里主要用到的是一个叫langchain的框架,这个框架可以简单理解为,他把llm和llm之间,以及llm和工具之间,通过代码或prompt的形式,进行了串接。这个其实也像是在rag的基础上再进了一步。因为我们知道rag其实是给了大模型一个浏览器工具来使用嘛,那agent,其实就是给了大模型更多的工具。比如像是长期记忆,其实就是给了大模型一个数据库工具让其往里记录重要信息。规划和行动,其实就是在大模型的prompt层做的些逻辑,比如让其将目标进行每一步的拆解,拆解完成后,每一步去输出不同的固定格式action指令,给到工具作为输入。当然langchain或者说agent还不止这些,也会有很多其他的代码逻辑体现在其中,不过其主要的主干逻辑,其实还是在prompt层和工具层,完成的设计。

其他人在问
有为AI电商准备的Prompt或者Agent吗
以下是为您整理的关于 AI 电商的 Prompt 或 Agent 的相关信息: 在 Prompt 精选网站中新增了网站,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 在 toB 领域,智能客服产品通常借助 agent 来实现,接入企业的 QA 知识库,对用户的信息予以回应,并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 新增了《》,作者为了让更多人理解 Agents 的可能性,分享了十篇具有较高可读性的关于 AIAgents 论文。 在之前的讨论中提到,AI Agent 的“大脑模块”激活关键之一是 Prompt,但单纯通过 Prompt 构建大脑模块(Prompttuning)一般适合“无趣的灵魂”,拟人化不那么重的情况,而对于“有趣的灵魂”,最直接的解决方式是通过微调一个定向模型(Finetuning),一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-17
创建自己的ai agent
创建自己的 AI Agent 可以参考以下内容: AI Agent 是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出相关平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含自己的知识库、工作流、还能调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力可完成复杂工作。 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,并可发布到社交平台和通讯软件上。通过简单 3 步创建智能体:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 对于国内版扣子,暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,携带上下文轮数默认为 3 轮,可根据业务需求在 0 到 30 之间修改。在 Bot 编排页面的“技能”区域可为 Bot 配置所需技能,不懂插件可选择“优化”按钮让 AI Bot 自动选择,也可自定义添加。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作,测试 Bot 可在“预览与调试”区域进行。
2024-10-16
什么ai agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 AI Agent 也就是 AI 智能体,简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。体验过 GPT 或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛。另外之前在使用 GPT 或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。 例如,扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。这些 Bot 的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些 Bot 进行交互聊天。 创建智能体可以通过简单 3 步:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。
2024-10-16
如何创建一个AI agent
创建一个 AI agent 可以参考以下内容: AI agent 即 AI 智能体,是拥有各项能力来帮我们做特定事情的“打工人”。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 以字节的扣子为例,其官网为。在扣子平台上,无论用户是否具备编程基础,都能迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,并可将其发布到各种社交平台和通讯软件上进行交互聊天。 创建智能体通常可以通过简单 3 步:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。 制作 AI Agent 一般有两种方式:单纯通过 Prompt 来构建大脑模块(Prompttuning),适合“无趣的灵魂”,即拟人化不是那么重的情况;针对“有趣的灵魂”,最直接的解决方式是通过微调一个定向模型,一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-15
我想要自己搭建一个自己的agent,应该怎么做
要搭建自己的 agent ,您可以参考以下步骤: 1. 熟悉工具: 了解通常 Agent 框架中自带的工具,比如大聪明的插件:webcopilot 。 关注 Coze.cn 插件列表,可采用罗文提供的提示词获取插件说明: 。 了解互联网 API ,如 Jina (https://jina.ai/)、高德 API ()等。 熟悉本机软件。 2. 从案例入门: 三分钟捏 Bot : Step 1 :(10 秒)登录控制台,使用手机号或抖音注册/登录扣子控制台(coze.cn)。 Step 2 :(20 秒)在我的空间创建 Agent ,在扣子主页左上角点击“创建 Bot ”,选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot ”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。 Step 3 :(30 秒)编写 Prompt ,填写 Prompt ,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4 :(30 秒)优化 Prompt ,点击“优化”,使用来帮忙优化。 Step 5 :(30 秒)设置开场白。 Step 6 :(30 秒)其他环节。 Step 7 :(30 秒)发布到多平台&使用。 进阶之路: 15 分钟:查看下其他 Bot ,获取灵感。 1 小时:找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot ,深入沟通,阅读相关文章。 一周:了解基础组件,寻找不错的扣子,借鉴&复制,加入 Agent 共学小组,尝试在群里问第一个问题。 一个月:合理安排时间,参与 WaytoAGI Agent 共学计划,自己创建 Agent ,并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 3. 了解智能体相关知识: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 4. 动手实践: 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM 、Chat GPT 、Kimi 等),尝试开发属于自己的智能体。 比如,在相关平台上: Step.1 点击“浏览 GPTs ”按钮。 Step.2 点击“Create ”按钮创建自己的智能体。 Step.3 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 Step.4 开始调试您的智能体并发布。
2024-10-15
什么是AI agent
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 另外,AI Agent 也就是 AI 智能体,简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等。体验过 GPT 或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛。之前在使用 GPT 或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI 智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。 例如,字节的扣子(Coze),作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。这些 Bot 的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些 Bot 进行交互聊天。创建智能体可以通过简单 3 步,首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像即可。
2024-10-13
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
API是什么意思
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以搜索“奥本海默”为例,在网址 https://www.themoviedb.org/search?query=奥本海默 中,域名 www.themoviedb.org 用于定位网站,路径 /search 表示搜索页面,query 是查询参数,其值为“奥本海默”。 对于获取数据的操作,如在 TMDb 中,有些数据虽然不展现,但为了支持筛选会保留。像“backdrop_path”是不完整的图片地址,TMDb 的官方 API 文档里有如何构造完整图片 URL 的说明。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 Action 的工作流大致为:先思考要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据;然后寻找所需外部数据的 API 文档,或自己开发 API,寻找可用的 Action;最后基于 API 文档编写 Action 里的 Schema 和 Prompt 来处理取回的信息。 如果对 Action 感兴趣,可以系统学习 API 相关知识、寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力。
2024-10-11
RAG什么意思
RAG 是检索增强生成(RetrievalAugmented Generation)的缩写,是一种结合了检索模型和生成模型的技术。其核心目的是通过某种途径把知识告诉给 AI 大模型,让大模型“知道”我们的私有知识,变得越来越“懂”我们。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。 RAG 的最常见应用场景包括知识问答系统,用户提出问题,RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档,然后生成回答。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高,而 RAG 具有一些优点,如数据库对数据的存储和更新稳定、数据更新敏捷且可解释、能降低大模型输出出错的可能、便于管控用户隐私数据、可降低大模型的训练成本。 一个 RAG 的应用可以抽象为 5 个过程:文档加载(从多种不同来源加载文档)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案)。
2024-10-08
open ai 与 GPT 与 chat GPT 的关系,分别什么意思
OpenAI 是致力于推动人工智能发展的研究公司。 ChatGPT 是由 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的自然语言处理(NLP)聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布。从 OpenAI 的官网信息来看,ChatGPT 最初被称为一种模型,目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。目前 ChatGPT 依赖 GPT 系列模型来运转,使用的是 GPT4 的大型语言模型(LLM)。 GPT 是生成式预训练变换器,ChatGPT 是基于 GPT 架构的人工智能模型。目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本,GPT3.5 是免费版本,GPT4 则需要升级到 PLUS 套餐(20 美金一个月)才能使用更多功能,还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵。
2024-09-26
agent是什么意思
“Agent”(智能体)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的类型包括: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入建模,能推理未来状态变化并据此采取行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除感知和行动外,具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统,有明确目的地并计划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境交互不断改进性能,学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在产品角度,我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导,其身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动,可为其设计简短背景故事,比如曾是一位对世界重大历史事件了如指掌、充满热情且愿意分享知识的历史学家。写好角色个性需考虑角色背景和身份(编写背景故事,明确起源、经历和动机)、性格和语气(定义性格特点,如友好、幽默、严肃或神秘,确定说话方式和风格)、角色互动方式(设计对话风格,从基本问答到深入讨论)、角色技能(明确核心功能,如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析,增加附加功能以提高吸引力和实用性)。正如《》所写,个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可,是因为精准击中许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出了“爱情三角理论”,认为爱情包含“激情”“亲密”“承诺”三个要素。
2024-09-25
AI 指令精调版本是什么意思
AI 指令精调版本指的是:对于在通用数据集上预训练的模型,进行复制后,以这些学习到的权重为起点,在新的特定领域数据集上重新训练模型。这种技术在很多不同的用例中都非常有效。 指令调整可以使模型更好地遵循指令。例如在生成式人工智能项目中,对于一个预训练过的模型,可以通过微调来获得更好的回答。在大型语言模型中,通过在格式化为指令的任务混合物上对模型进行微调,可以获得并增强遵循提示的能力。经过指令调整的模型能够更准确地遵循指令,在未见任务上的表现显著优于未调整的模型,将大型语言模型转变为通用任务解决器,是 AI 发展历史上的一个范式转变。 但当对大型语言模型(LLM)进行微调时,会遇到一些挑战。因为 LLM 规模较大,更新每个权重可能需要很长时间的训练工作,同时还涉及到为这个巨大模型提供服务的麻烦和成本等问题,所以微调大型语言模型可能不是最佳选择。
2024-09-19