请用简单易懂的语言讲一下Fine-tuning

Finetuning（微调）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，如在自然语言处理中学会基本语法和单词语义，在图像识别中学会识别基本形状和纹理。然后在特定任务数据上继续训练该模型，使其适应新的任务。 以下是两个例子帮助理解： 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，再用标注过的电影评论（部分积极，部分消极）继续训练，使其学会判断评论情感。 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，再用标注过的猫和狗的图片继续训练，使其学会区分猫和狗。 微调的优点是能利用预训练模型学到的知识，提高在特定任务上的性能。它可以为应用程序定制模型，带来比即时设计更高质量的结果、能训练更多例子、节省 Token、降低延迟请求等好处。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 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. 使用微调模型。 微调还涉及超参数的配置，默认超参数适用于一系列用例，但调整超参数通常能产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”“babbage”“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数，一个纪元是训练数据集的一个完整周期。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256，是用于训练单个正向和反向传递的训练示例数。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，取决于 final batch_size，微调学习率是用于预训练的原始学习率乘以该乘数。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，为对分类任务进行微调，在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定于分类的指标（准确性、F1 分数等）。 要配置这些额外的超参数，可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。

FineTuning（微调）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训练过的预训练模型，该模型已学会一些基本模式和结构（如在自然语言处理中学会基本语法和单词语义），然后在特定任务数据上继续训练该模型，使其适应新任务。 以下是两个例子帮助您理解： 例子 1：情感分类。假设构建一个判断电影评论积极或消极的模型，先使用大量语料库（如维基百科）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（部分积极，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。 例子 2：图像分类。假设构建一个识别猫和狗图片的模型，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，再收集标注过的猫和狗的图片，在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。 对于评估一个 FineTuning 的大赛，需要注意以下几点： 1. 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。 2. 要实现微调功能，需创建包含至少数百个优质示例的大型训练数据集，按格式要求整理数据集，并启动微调自定义 LLM 的训练任务，评估微调性能。 3. 为实现良好微调，要建立模型改进工作流程，不断监控模型性能变化，获得反馈并依据反馈改进模型。 4. 通过记录所有生成的模型，以及评分指标（隐性和显性用户的反馈，以及人类和人工智能的评估），为下一版本创建的训练数据集进行调整。 5. 许多 LLM Ops 平台能自动收集和显示最佳数据，方便进行微调。

知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge

以下是一些 AI 办公场景的小工具： |产品名称|产品适用场景|产品卖点| |||| |AI 智能写作助手|辅助创作与学习|帮助用户快速生成高质量文本| |AI 语言学习助手|辅助创作与学习|辅助用户学习语言，提供个性化学习方案| |爱奇艺智能推荐|推荐与规划|根据用户喜好推荐电影，发现优质影片| |WPS Office|优化与管理|提高办公效率，实现自动化办公流程| |销售：定制销售解决方案|销售|为企业定制销售方案| |客服：定制客服话术|客服|提供针对性的客服话术| |HR：团队绩效管理|人力资源|分析员工绩效并提供考评和改进建议| |HR：面试工具|人力资源|帮助求职者在面试中生成完美回答| |科学：研制采摘机器人|科学研究|借助 ChatGPT 设计并研制番茄收割机器人|

目前比较成熟的图片生成 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格可选，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，以下是一些用于图片生成的工具和选项： 最透明的选项：Adobe Firefly（https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html） 开源选项：Stable Diffusion（https://stablediffusionui.github.io/） 最佳免费选项：Bing 或 Bing Image Creator（https://www.bing.com/images/create）（使用 DALLE），Playgound（https://playgroundai.com/）（允许使用多个模型） 最佳质量图像：MidJourney（https://midjourney.com/） 这些 AI 模型通过组合如扩散模型、大型视觉转换器等技术，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是为您生成的 Midjourney 提示词，用于描绘您所需的钻井现场画面： A drilling site is located in the beautiful scenery of the Liujiang Basin. The surrounding landscape is charming, with lush greenery and unique geological features. The sky is clear and blue, and the sunlight shines on the drilling equipment, creating a glistening effect. ar 16:9 s 50 v 5

很抱歉，目前我无法直接使用 StableDiffusion 为您生成这幅画。但您可以通过以下步骤来实现： 1. 准备好 StableDiffusion 软件，并确保您的计算机满足其运行要求。 2. 了解 StableDiffusion 的相关设置和参数调整方法。 3. 在输入描述中详细准确地描述您想要的画面，如“钻井现场，旁边的风景很优美，以柳江盆地的地形和风景为主”，同时可以补充更多细节，比如光线、色彩、物体的具体特征等，以获得更符合您期望的结果。 希望这些信息对您有所帮助。

中文回答： 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如，DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构，这将加速科学研究和救命药物的开发，在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展，它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平，例如可以提出答案或创意，让经过训练的人类选择最佳答案，筛选结果并跳过错误答案，自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下，人工智能将改变生活的各个方面，刺激经济，创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答： Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

很抱歉，目前没有适合企业办公管理人员的中文 AI 提示词教程相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架来创建这样的教程： 一、引言 介绍 AI 提示词的重要性和在企业办公中的应用场景。 二、基础概念 1. 解释什么是 AI 提示词。 2. 举例说明简单的提示词示例。 三、提示词的构建原则 1. 清晰明确 避免模糊和歧义。 具体描述需求。 2. 完整性 包含必要的信息。 不遗漏关键细节。 四、不同场景下的提示词应用 1. 数据分析与报告 如何获取准确的数据分析结果。 生成清晰的报告提示词技巧。 2. 项目管理 安排任务和跟踪进度的提示词。 协调团队的有效提示词。 3. 客户服务 快速解决客户问题的提示词。 提供满意答复的提示词要点。 五、实践与练习 让学员自己尝试构建提示词，并进行分享和讨论。 六、总结 回顾重点内容，鼓励学员在实际工作中应用。 您可以根据以上框架，结合具体的案例和生动的语言，来丰富和完善这份教程，使其满足您的需求。

以下是为企业办公管理人员准备的一份 AI 提示词教程，预计授课时间不超过 60 分钟，内容浅显易懂、生动有趣： 一、什么是 prompt（提示词） 为什么 prompt 又被称之为咒语，而使用 AI 的人被称之为魔法师呢？通过本部分的学习，您将明白其中的道理，并能迅速入门 prompt 的使用，达到一般公司设计岗所需的 AI 绘图水准。 建议：打开任意一款 SD 产品分屏对照使用。 二、人机协作 在短短 45 分钟的课堂中，您将了解到人机协作的重要性。比如通过兔龟的例子，您会明白在绘图提示词中，要清晰表达、给出具体描述。为了教垫图技巧，还会给出让兔龟站起来却失败的例子。 三、与 AI 对话迭代 不管是和 AI 脑洞机一起设计新生物，还是写歌词，您需要在和 AI 对话的过程中把自己的偏好告诉它。通过几次迭代，您将学会如何更好地与 AI 交流。 四、要有自己的判断 AI 可能会胡说八道，因此人类不能无脑依赖 AI。面对 AI 给的答案要多思考“它说得对吗”，多参考相关信息，避免被带偏。例如改良版荔枝瓢虫的故事，能让您记住人类得有自己的判断。 如果您在学习过程中有任何觉得不够清晰的地方，请在评论区留言，或者添加微信 designurlife1st 直接沟通（记得备注来意：ai 绘图交流）。

在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。

为了方便理解，我会尽量使用非技术术语进行解释，并配上一些图表。 Transformer 是 Google Research 于 2017 年提出的一种神经网络架构，它已经被证明了在自然语言处理 任务中的有效性，并被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答等领域。 Transformer 的基本原理是通过 注意力机制 来学习词与词之间的依赖关系，从而更好地理解句子的语义。 以下是一张简化的 Transformer 架构图： ! 图中主要包含以下几个部分： 编码器 ： 编码器由多个相同的编码器层组成，每个编码器层又由两个子层组成： 自注意力层 ： 自注意力层负责学习词与词之间的依赖关系。 前馈神经网络层 ： 前馈神经网络层负责对每个词进行非线性变换。 解码器 ： 解码器由多个相同的解码器层组成，每个解码器层又由三个子层组成： 自注意力层 ： 解码器的自注意力层负责学习词与词之间的依赖关系，以及词与编码器输出之间的依赖关系。 编码器解码器注意力层 ： 编码器解码器注意力层负责将编码器输出的信息传递给解码器。 前馈神经网络层 ： 解码器的前馈神经网络层负责对每个词进行非线性变换。 位置编码 ，因此需要显式地将位置信息编码到输入序列中。 Transformer 的工作流程如下： 1. 将输入序列转换为词嵌入表示。 2. 编码器对输入序列进行编码，并输出编码器输出序列。 3. 解码器以自注意力机制为基础，根据编码器输出序列和之前生成的输出词，预测下一个词。 4. 重复步骤 3，直到生成完整的输出序列。 Transformer 的注意力机制是其核心思想，它使 Transformer 能够捕获长距离依赖关系，从而更好地理解句子的语义。 以下是一张简化的注意力机制示意图： ! 图中主要包含以下几个部分： 查询 ： 查询代表要计算注意力的词。 键 ： 键代表所有候选词。 值 ： 值代表所有候选词的语义信息。 注意力分数 ： 注意力分数代表查询词与每个候选词之间的相关程度。 加权值 ： 加权值代表每个候选词对查询词的贡献程度。 注意力机制的计算过程如下： 1. 对查询、键和值进行缩放变换。 2. 计算查询与每个键的点积。 3. 对点积进行 softmax 运算，得到注意力分数。 4. 将注意力分数与值相乘，得到加权值。 5. 将所有加权值求和，得到最终的输出。 Transformer 模型的出现是 NLP 领域的一个重大突破，它使 NLP 任务的性能得到了大幅提升。Transformer 模型及其衍生模型已经被广泛应用于各种 NLP 任务，并取得了 stateoftheart 的结果。 希望以上解释能够帮助您理解 Transformer 的基本原理。

预训练（pretraining）的目标是让模型学习一种语言模型，用于预测文本序列中的下一个单词。训练数据通常是互联网上的大量文本。模型从这些文本中学习词汇、语法、事实以及某种程度的推理能力。这个阶段结束后，模型可以生成一些有意义且语法正确的文本，但可能无法理解具体任务的需求。