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我想了解一下关于模型微调的知识

Answer

以下是关于模型微调的知识:

  • 介绍:微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT-3 已在大量文本上预训练,微调通过训练更多示例改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后,无需在提示中提供示例,可节省成本并降低延迟。在高层次上,微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。
  • 哪些模型可以微调:微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据,无需从头开始。
  • 微调的概念和意义:在人工智能领域,通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT-4.0、GPT-3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调,通过在特定领域数据上训练,优化所有层参数,提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。
  • 相关应用开发:除了调用 ChatGPT 之外,还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中,程序读取结构化数据,如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数(如温度 Temperature 等)来让 ChatGPT 保持稳定输出。
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References

微调(Fine-tuning)

了解如何为您的应用程序定制模型。[heading2]介绍[content]通过提供以下内容,微调可让您从API提供的模型中获得更多收益:1.比即时设计更高质量的结果2.能够训练比提示中更多的例子3.由于更短的提示而节省了Token4.更低的延迟请求GPT-3已经在来自开放互联网的大量文本上进行了预训练。当给出仅包含几个示例的提示时,它通常可以凭直觉判断出您要执行的任务并生成合理的完成。这通常称为“小样本学习”。微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后,您将不再需要在提示中提供示例。这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。在高层次上,微调涉及以下步骤:1.准备和上传训练数据2.训练新的微调模型3.使用您的微调模型[heading2]哪些模型可以微调?[content]微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage和ada。这些是原始模型,在训练后没有任何说明(例如text-davinci-003)。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据,而无需从头开始。[heading2]安装[content]我们建议使用我们的OpenAI命令行界面(CLI)。要安装这个,运行(以下说明适用于0.9.4及更高版本。此外,OpenAI CLI需要python 3。)OPENAI_API_KEY通过将以下行添加到您的shell初始化脚本(例如.bashrc、zshrc等)或在微调命令之前的命令行中运行它来设置您的环境变量:

大圣:全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程

在人工智能领域,我们通常会根据应用领域将大模型分为两类通用大模型领域特定模型。通用大模型如GPT-4.0、GPT-3.5、文新一言以及开源的通义千问、Llama2和Llama3它们通过训练获得了广泛的自然语言理解能力。这些模型类似于多面手,能够处理多种类型的语言任务。然而,尽管这些通用模型拥有强大的基础语言能力,它们在特定领域如法律或医学中的表现可能并不理想。这就像是一个语言能力已完全发展的10岁孩子,虽然可以流利交流,但要成为某一专业领域的专家,还需要学习更多相关知识。这种对大模型针对特定领域进行的训练过程称为大模型的微调。微调是一个调整过程,通过在特定领域的数据上训练模型,优化所有层的参数,以使模型在该领域表现更佳。提高其在该领域的专业性你可能会问,为什么不直接构建一个专用于法律的模型?关键在于,从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量的时间和资源。小公司负担不起但是通过微调,我们可以在现有模型的基础上,更经济、更高效地适应新的应用领域。这类似于在巨人的肩膀上进一步攀登,利用已有的广泛知识基础,快速达到新的高度。这种方法不仅节省了成本,还可以加快模型部署和应用的速度。OK,对于普通人而言,大模型微调了解到这个程度就可以,我们继续

刘海:「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享

除了调用ChatGPT之外,你还得学会怎么去Fine-tuning模型,怎么去设计Prompt,优化用户交互的解决方案等等。这里指的怎么设计Prompt,是指在开发中,我们的程序只能读取一些结构化的数据…例如JSON格式:所以其实,咱们把ChatGPT接入到程序里面的效果,就好像是:从一个结构化的程序里输入结构化的信息,然后交给ChatGPT这种非结构化的不稳定的黑盒载体,最后再输出为程序能够读取的结构化的的信息展现到程序中交付给用户。一种收缩->释放->收缩的过程。如何通过一种稳定的提示词设计来让ChatGPT尽可能的保持稳定的输出,稳定的交付给用户,Prompt虽然占了一定的功劳,但是也还有一些模型参数会决定它输出的稳定性,例如温度Temperature等等。

Others are asking
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
如何构建自己领域的微调数据集
构建自己领域的微调数据集可以参考以下步骤: 1. 确定目标领域和应用需求:明确您希望模型在哪个细分领域进行学习和优化。 2. 数据收集:广泛收集与目标领域相关的数据。例如,若要训练二次元模型,需收集二次元优质数据;若要微调 Llama3 ,可参考相关文档获取数据集。 3. 数据标注:对收集的数据进行准确标注,以便模型学习到有效的特征。 4. 数据清洗:去除无效或错误的数据,提高数据质量。 5. 特殊处理:如为数据添加特殊 tag 等。 以 Stable Diffusion 为例,可收集如 833 张宝可梦数据,并按照特定步骤进行清洗、标注和添加特殊 tag 。对于 Llama3 ,获取数据集后上传到服务器,编写并执行微调代码即可进行微调。 在微调过程中,还需注意一些问题,如大型语言模型微调可能面临训练时间长、成本高等挑战,此时可考虑参数有效调优等创新方法。
2025-02-17
微调
微调(Finetuning)是一种迁移学习技术,常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练过的模型,该模型已学会一些基本模式和结构,然后在特定任务数据上继续训练,使其适应新任务。 例如在情感分类中,可先使用大量语料库预训练模型学会基本语法和单词语义,再用标注过的电影评论继续训练以判断情感。在图像分类中,先使用大量图片预训练模型学会识别基本形状和纹理,再用标注的猫和狗图片继续训练以区分二者。 创建微调模型时,假设已准备好训练数据,可使用 OpenAI CLI 开始微调工作。需确定从哪个基本模型(如 ada、babbage、curie 或 davinci)开始,并可使用后缀参数自定义微调模型名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直至作业完成。每个微调工作默认从 curie 模型开始,模型选择会影响性能和成本。作业开始后可能需几分钟或几小时完成,若事件流中断可恢复。此外,还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。 微调的超参数方面,选择了适用于一系列用例的默认超参数,唯一需要的参数是训练文件。但调整超参数通常可产生更高质量输出的模型,可能需配置的内容包括:要微调的基本模型名称(如“ada”“babbage”“curie”“davinci”);训练模型的时期数(n_epochs,默认为 4);批量大小(batch_size,默认为训练集中示例数量的 0.2%,上限为 256);微调学习率乘数(learning_rate_multiplier,默认为 0.05、0.1 或 0.2);是否计算分类指标(compute_classification_metrics,默认为假)。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。
2025-01-11
微调是什么意思
微调(Finetuning)是一种迁移学习技术,常用于深度学习中。其基本思路是:先有一个在大量数据上预训练过的模型,该模型已学会一些基本模式和结构(如自然语言处理中学会基本语法和单词语义,图像识别中学会基本形状和纹理)。然后,在特定任务数据上继续训练这个模型,使其适应新的任务。 以下是两个例子帮助理解: 1. 情感分类:先使用大量语料库预训练模型,使其学会基本语法和单词语义。再收集标注过的电影评论(一部分积极,一部分消极),在这些评论上继续训练模型,使其学会判断评论情感。 2. 图像分类:先使用大量图片(如 ImageNet 数据集)预训练模型,使其学会识别图片中的基本形状和纹理。再收集标注过的图片(一部分是猫,一部分是狗),在这些图片上继续训练模型,使其学会区分猫和狗。 微调在 LLM 应用中,是在已经训练好的模型基础上进一步调整,让模型的输出更符合预期。Finetune、Finetuning 是常用的英文写法。微调是在较小的、针对特定任务的标注数据集上进一步训练已经预训练过的 LLM 的过程,可调整部分模型参数以优化其在特定任务或任务集上的性能。 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练,微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好的结果。对模型进行微调后,您将不再需要在提示中提供示例,这样可以节省成本并实现更低延迟的请求。 微调涉及以下步骤: 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用您的微调模型。 微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。这些是原始模型,在训练后没有任何说明(例如 textdavinci003)。您还可以继续微调微调模型以添加其他数据,而无需从头开始。建议使用 OpenAI 命令行界面,安装时需注意相关要求。
2025-01-11
如何微调大模型
微调大模型主要包括以下几个方面: 1. 理解大模型:大模型是通过输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(需要大量 GPU 进行训练)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(微调)和搬砖(推导)。 2. 准备数据集:数据集是让大模型重新学习的知识。例如,对于 Llama3 的微调,可以参考相关文档获取和了解数据集,如下载数据集。 3. 选择微调方式:从参数规模的角度,大模型的微调分成两条技术路线,全量微调 FFT(Full Fine Tuning)对全量的模型参数进行全量训练,PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning)只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 4. 进行微调操作:有了数据集后,将其上传到服务器,编写微调代码并执行,大概 15 分钟左右可完成微调。 5. 参考资源:OpenAI 官方微调教程 。 微调的好处包括提高模型在特定任务中的性能和提高模型效率。经过微调的模型可能会失去一些通用性,但对于特定任务会有更好的表现,同时还能实现更低的延迟和成本。
2025-01-10
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
大模型产品对比
以下是对一些大模型产品的对比介绍: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点:在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足,是很有竞争力的大模型。 适合应用:场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作。 其他大模型产品: OpenAI 发布 GPT4 科大讯飞发布星火 1.0 及升级至星火 3.0 百度发布文心一言 1.0 及升级至 V3.5 清华开源 ChatGLM 360 发布 360 智脑 1.0 及升级至智脑 4.0 复旦开源 MOSS 元语开源 ChatYuan 阿里云发布通义千问 1.0 及开源 Qwen7B 商汤科技发布商量 1.0 及升级至商量 2.0、商量 3.0 昆仑万维发布天工 1.0 出门问问发布序列猴子 华为发布盘古 3.0 西湖心辰发布西湖大模型 云从科技发布从容大模型 理想汽车发布 MindGPT OPPO 发布 AndesGPT vivo 发布 BlueLM 小米发布大模型 MiLM 元象科技开源 XVERSE13B Google 发布多模态大模型 Gemini 上海人工智能实验室开源 InternLM20B 百川智能发布 Baichuan2—Turbo 关于大模型在营销方面的应用: 大模型在实体类产品的营销标语生成上表现较好,虚拟类产品相对欠佳。可能是因为大模型训练数据中实体类语料多,更能调用已有知识加工,而虚拟类产品非标准品,大模型认识不足。 情绪价值在营销领域有很多用武之地,除快消商品外,很多产品的营销需要反复沟通,虚拟产品对感性成交依赖更大,大模型在这方面仍有很大发展空间。
2025-02-18
我想创业,花多少钱,能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说,这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,且已开源免费。 在模型供应商方面,不同供应商的特点和成本有所不同: 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型,为拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型,是拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为 0.008 元/千 tokens,训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens,输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署有服务费,API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外,获取高质量数据的难度较高,大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势,且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元,而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
你的底层大模型用的是哪个?
目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来,其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答,关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿,GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿,到 GPT3.5 时,参数规模达到惊人的 1750 亿,参数规模的增加实现了量变到质变的突破,“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤: 1. 照片数字人工作流及语音合成(TTS)API 出门问问 Mobvoi: 工作流地址:https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件: 记得下载节点包,放进您的 node 文件夹里,这样工作流打开就不会爆红了!ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了! 2. 「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入即可。 组装&测试步骤: 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能:工作流、知识库。 【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。
2025-02-18
如何快速了解ai
以下是快速了解 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,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,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况,还可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 另外,还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么,比如: 1. 从计算机科学和人工智能之父图灵的故事开始,他在二战期间构建的机器破译了德军的密码,并提出了“图灵测试”的方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否可以跨越图灵测试,以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文: 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》:https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》:作者为 Ho、Jain、Abbeel,出自 Berkeley (2020)
2025-02-16
从0开始了解AI
以下是为您提供的从 0 开始了解 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,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,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以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,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-14
我几乎是一个AI小白,只能日常跟AI对话,让AI回答我的问题,我希望能系统的了解AI,认识AI,学会正确使用AI,让AI帮助我提高效率,希望你能给出学习建议
以下是为您提供的系统学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,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,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,您可以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,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 与大语言模型交流的技巧: 对话尽量具体、丰富、少歧义,多说有用的。 假想特定场景,明确希望获得的内容。 把大模型当作大学生,指明方向,拆解任务,教其一步一步操作。 7. AI 教育方面: 以 Khanmigo AI 为例,AI 教师应具有友善和支持的性格,语言简明,不直接给答案,而是通过适当提问帮助学生独立思考,根据学生知识水平调整问题,检查学生是否理解,警惕学生滥用帮助等。
2025-02-10