Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

不好量化反馈的领域怎么设计reward model

Answer

在不好量化反馈的领域设计 reward model 可以参考以下方法：

  • 推测 OpenAI 可能已经找到了一些非数理学科的 Reward 定义方法，并将这个方法通过 RL 拓展到更多领域。针对不好量化的领域，可以通过写一些文字类的判断标准或规则，让大模型读懂并遵循它，以此来作为是否给予 Reward 的标准，符合标准则 Reward 高，否则 Reward 低。例如，针对写作文，可以列出好文章的标准（结构清晰、文笔优美等规则），让大模型据此来给 Reward，如此就能拓展到很多领域。
  • 可能需要分步骤，先用好给 Reward 的数理问题增强模型的复杂推理能力到一定层级，使其能看懂规则，然后再做那些不好量化 Reward 的领域。

需要注意的是，以上部分内容是猜测，没有依据。同时，ChatGPT 在进行 RLHF 时也存在一定的局限性，其思想还是基于符号 tokenize 在语言交互的范畴上来完成 RL 的，并通过额外训练一个 Reward Model 来进行奖励的反馈。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

张俊林：Reverse-o1: OpenAI o1原理逆向工程图解

第五，“强化学习+LLM”的领域泛化能力，可能不局限于理科领域。强化学习适合解决Reward比较明确的复杂问题，典型的是数理化、[Coding](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=248563321&content_type=Article&match_order=1&q=Coding&zhida_source=entity)等有标准答案的学科，所以很多人会质疑o1是否能泛化到更宽的领域。确实，o1的思考能力能否泛化到没有明确标准答案、Reward不好[量化](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=248563321&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%87%8F%E5%8C%96&zhida_source=entity)的领域是它发展的关键，泛化得好，则打开[阳光大道](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=248563321&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%98%B3%E5%85%89%E5%A4%A7%E9%81%93&zhida_source=entity)，泛化得不好，领域局限性就会比较强。我推测OpenAI可能已经找到了一些非数理学科的Reward定义方法，并将这个方法通过RL拓展到更多领域。既然o1可以读懂并遵循安全规则，以“AI宪法”的思路解决安全问题，我觉得由此可以推导出一种针对模糊标准的Reward赋予方法：就是说针对不好量化的领域，通过写一些文字类的判断标准或规则，让大模型读懂并遵循它，以此来作为是否给予Reward的标准，符合标准则Reward高，否则Reward低。例如，针对写作文，就可以列出好文章的标准（结构清晰、文笔优美等规则），让大模型据此来给Reward。如此就能拓展到很多领域。

张俊林：Reverse-o1: OpenAI o1原理逆向工程图解

当然，想要这么做可能要分步骤，先用好给Reward的数理问题增强模型的复杂推理能力到一定层级，这样它就能看懂规则了，然后再做那些不好量化Reward的领域。（这都是我的猜测，没有依据）由上述分析可看出，o1这条技术方向不仅增强了模型的复杂逻辑能力，由此可能引发大模型研发很多重要方向的革新，这是为何我说o1重要的主要原因。

融合RL与LLM思想，探寻世界模型以迈向AGI「中·下篇」

再次回到文章「上篇」中，对于AlphaGO和AMEI模型的详细介绍中，我们其实已经能够找到RL与LLMs在训练过程中的一些本质共性—均是对目标函数进行梯度求导，只不过目标函数的设计以及数据样本的构建来源与模式会有一定的差异性，需要通过一些工程化的技巧去进行粘合，最好的例子就是ChatGPT的RLHF（RLHF本质上就是一种简单环境模拟形式的RL呀，与传统RL形成略微差异或创新的是其中增加了额外Reward Model用于训练+判别）。因此在ChatGPT发布后，通过其发布的公开技术报告中，包括模型训练的四个阶段：Pretraning、Supervised Fineting、Reward Modeling、Reinforcement Learning（后两个阶段即是RLHF），通过分阶段任务设定与对齐封装，最终完成对自回归（AR）模型+强化学习（RL）模型的融合训练与迭代，当然这里运用了迁移学习前面我们曾提及，“即便ChatGPT在进行最后阶段的RLHF时也有可能仅仅是在做一些通用泛化上的alignment(通用泛化这里仅指在跨表象领域中的所学习到的某种维度的浅层共性Pattern)，如整体上基于QA交互层面对生成内容的交互性、合理性、安全性、风险性等进行对齐。”可以想象LLMs最终阶段所采用的RLHF远远没有达到像围棋(AlphaGO)、数学定理证明(AlphaGeometry)、代码策略(AlphaDev)等RL模型那样高度抽象泛化能力的学习，诚然这也取决于其RLHF的思想还是基于符号tokenize在语言交互的范畴上来完成RL的，并通过额外训练一个Reward Model来进行奖励的反馈（对于RL来说稍稍略显僵硬但实用，同时也受限于语言交互的tokenize的局限所致）

Others are asking
什么是Diffusion Model
在 AI 图像生成中，“Diffusion Model”（扩散模型）是一类生成模型。其工作原理包括以下几个方面： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直至图像完全无法识别，此过程可形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间中，以减少计算量并提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声以恢复清晰图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，依据文本描述生成相应图像。 扩散模型的关键优势在于能够生成高质量的图像，且相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性方面更具优势。例如 Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，可根据文本提示生成逼真的图像。 扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可类比为雕刻，AI 逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。 总的来说，扩散模型为 AI 图像生成提供了强大的技术手段，能在多种场景下生成高质量的图像。例如 Midjourney 就是一个由 Latent Diffusion Model（LDM）驱动的 AI 图像生成工具，它通过文本提示和参数输入，利用基于大量图像数据训练的机器学习算法生成独特的图像。
2025-03-21
Stable Diffusion 是 Diffusion Model 的优化版本，引入了潜在空间（Latent Space）技术，这个潜在空间（Latent Space）是什么意思，它的实现原理是什么？
在 Stable Diffusion 模型中，潜在空间（Latent Space）指的是图像的潜在分布，它包含了与图像相关的所有信息。 图像被映射到潜在空间后，扩散过程在这个空间中进行。ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行，如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。在潜在空间中，通过节点调整对潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等，这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 在 Stable Diffusion 模型中，图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间，而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式，模型可以学习到图像的潜在分布，从而实现图像生成、编辑和操作。 在采样过程中，Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中，模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布，然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行，直到生成一个高质量的图像。 与之对应的是像素空间（Pixel Space），像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵，其中每个元素代表一个像素。在像素空间中，图像的表示是密集的，且包含了大量的细节信息。
2025-03-21
ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUI-aki(1)\ComfyUI-aki-v1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1-dev-fp8.safetensors
很抱歉，根据您提供的错误信息“ERROR: Could not detect model type of: D:\AIruanjian\AIRUANJIAN\ComfyUIaki\ComfyUIakiv1.6\ComfyUI\models\checkpoints\flux1devfp8.safetensors”，暂时无法明确具体的问题原因。可能是模型文件格式不被识别，或者文件路径存在错误等。建议您检查文件的完整性和正确性，确保其符合相关软件的要求。
2025-03-07
model endpoint ID是什么东西？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。
2025-02-26
list of model format
以下是为您整理的关于模型格式的相关内容： Tripo AI 模型详情页： 格式提供多种模型文件格式，包括：usd、fbx、obj、stl、glb 。 选择“Download”可下载模型，使用“Refine”进一步精修。 T2V01Director 模型： 点选镜头模组后，会将带的镜头词插入 Prompt 中。 表示：单一镜头生效。 表示：两个镜头运动同时生效。 xxx表示：先发生左摇镜头，后发生右移镜头。 ComfyUI FLUX 模型： FLUX.1 有三个变体：FLUX.1。 FLUX.1：通过 API 提供，被认为是最强的模型，在指令跟随、视觉质量、图像细节以及多样性方面表现出色。 FLUX.1”提炼得出。显卡不够的，可以使用 fp8 版本的 flux1devfp8 模型（12GB VRAM 运行）。 FLUX.1：Flux Schnell 是一个蒸馏的 4 步模型，拥有 Apache 2.0 商用许可，属于 4 步模型，适用于在本地进行部署或者个人使用。 模型链接： FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main FLUX.1：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8 FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/tree/main 模型与工作流地址： https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 https://pan.baidu.com/s/1nV26Fhn3WYBLrg2hSA0_YQ?pwd=cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/8fd64f3f52d14948824d5ee0c38e2594
2025-02-16
big model页面如何进入
以下是关于进入 big model 页面的相关信息： 1. 模型下载： 大多数模型可在 Civitai（C 站）下载，网址为：https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法： 科学上网（自行解决）。 点击右上角筛选按钮，在框中找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”，找到喜欢的图片点进去，查看全部信息，点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置： 大模型：SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型： 若不知下载的模型类型及应放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外，还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容： 1. Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度，建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件，显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词，选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认，迭代步数在 20 30 之间，CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图，复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复，选择放大倍数等。 2. Llama3 部署： 下载大模型可用于推理，有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白，可参考部署 webdemo 服务的代码，在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容，启动 Webdemo 服务，在终端运行命令，将端口映射到本地，在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。
2024-12-11
reward model
奖励模型（Reward Model）相关内容如下： 在训练 GPT 助手方面，对于奖励模型，需要将提示排成行，提示在三行中相同，但完成项不同。黄色的 token 来自 SFT 模型，在最后添加特殊的奖励读出 token，监督单个绿色 token 的 transformer，它会预测完成项的质量。做出预测后，根据模型对完成项的排名与来自人类承包商的比较事实数据制定损失函数，训练模型使其做出与比较事实数据相一致的奖励预测，从而能够评估提示的完成程度。 此外，关于盈利模式，比如在菠萝作词家平台，可以提供不同级别的订阅套餐，包括基础套餐和高级套餐，分别提供不同服务。还可以与音乐制作人等建立项目合作关系，按项目费用或作品分成获取收益。对于优秀歌词作品，平台可与创作者分享版权收益。也能吸引音乐相关品牌及广告商入驻，通过展示广告、品牌联名等增加收入，或为品牌定制专属歌词内容。最后可以开设线上或线下的歌词创作培训课程。 在 GPT 模型方面，开发者上架经过审核和筛选的 GPT 模型，可获得曝光和赚取收益，虽然官方未公开详细盈利模式，但可能包括多种方式。
2024-08-19
我作为一个主播，有什么软件可以接受到我语音后，它思考给我一个反馈建议，比如话题延伸，增加交谈幽默感等
目前市面上可能没有专门针对您这种需求的单一软件。但是，一些语音识别和智能助手类的应用可能会对您有所帮助。例如，百度的语音识别服务结合一些智能分析工具，可能能够在一定程度上对您的语音进行分析并提供初步的反馈。另外，像一些直播辅助工具，虽然可能不能完全满足您的所有需求，但也可能提供一些相关的提示和建议。不过，这些工具可能需要您根据自己的具体需求进行筛选和试用，以找到最适合您的那一款。
2025-03-04
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
我使用了豆包，也学习了简单的提示词，但大数据反馈的结果并不好，很多数据分析，文档优化效果并不理想。我该怎么办
以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议： 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样，找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析，给出准确的评分和改进建议，以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务，要清晰明确地向模型阐述需求。例如，提供大模型可访问的数据源或上传数据表格，通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据，以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果，不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题，目前虽无法完全消除，但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力，可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外，如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口，通常是无法延长的，因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时，要精心设计提问，清晰准确地表达您的需求，例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
2025-01-08
如何写好给AI的反馈指令
以下是关于如何写好给 AI 的反馈指令的一些要点： 1. 设计检查环节：检查写作方案是否符合要求，重点关注操作建议的具体性、清晰性及对实际问题的解决帮助。若不满意，可根据要求和建议重新生成。 2. 分模块确认：不要求 AI 一次生成全文，采用对话式、分模块每次确认的形式，能提高最终生成质量。 3. 明确 Prompt 概念：Prompt 是给 AI 提供的引导其产生特定回答或执行特定任务的信息或问题。 4. 遵循建议框架及格式：如 CRISPE 框架，包括能力与角色、洞察、陈述、个性、举例等方面。 5. 写好提示词： 清晰表明需求：有具体的目标和方向，如明确设计风格、用户体验、价格等具体要求。 向对方提出要求：遵循某种规则或限定完成工作，明确时间、模板等要求。 尽可能多提供相关信息：包括词汇定义、事件背景等。
2024-10-19
我想找个软件，我输入我需要记的单词，它定期给我反馈
以下为您推荐几款可能满足需求的软件及相关信息： 在 Stable Diffusion 中，如果您使用秋叶整合包，里面包含提示词联想插件。例如输入“1”，能看到下方联想热门提示词，适合英文不好、记不住单词的朋友。 常用的翻译软件有 DeepL 翻译（网址：https://www.deepl.com/translator ，可下载客户端使用）和网易有道翻译，其可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译，方便查看别人关键词。 还有自动翻译插件 promptallinone，安装方式为在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可使用。 在英语学习方面，您可以利用以下工具： AI 写作助手如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 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。 自适应学习平台如 Duolingo，利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。
2024-08-21
如何通过AI来实现量化
通过 AI 实现量化可以从以下几个方面入手： 1. 量化 AI 助手应用： 详细函数介绍：提供量化 API 中各个函数的详细说明和使用示例。 策略代码生成：根据具体需求，快速生成可用的量化策略代码。 错误解决方案：针对 Python 报错，提供可能的解决方案。 优化建议：帮助优化策略代码逻辑，提升策略性能。 2. 模型量化技术： 将 16 位降至 8 位或 4 位是可能的，但不能使用硬件加速浮点运算。若想对更小的类型进行硬件加速，需使用小整数和矢量化指令集。 量化过程：首先找出权重的最大值和最小值，然后将数值范围划分为整数类型中可用的桶数，8 位为 256 桶，4 位为 16 桶。这就是训练后量化（posttraining quantization），也是量化模型的最简单方法。 量化方法：市面上主要有两类量化方法，如 GPTQ（主要针对英伟达的 GPU）、GGML（侧重于 CPU 优化，主要针对苹果 M1 和 M2 芯片做优化）。 3. 相关产品推荐： Composer Trading：这是一个旨在彻底改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供由人工智能驱动的策略创建工具，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助编辑器会为其创建策略。该平台还提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可以立即进行投资。同时，它强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。此外，它作为经纪商，提供全自动交易执行，采用无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价。用户可以在承诺之前免费测试该平台。定制是其关键特性，每个策略都是完全可编辑的，用户可以使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数，并对其进行不同权重或条件应用。该平台还允许根据用户定义的标准从候选者池中进行动态选择。回测可帮助用户学习并调整战略，并且可以将其与基准或其他战略进行比较。Composer 还计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。
2025-03-09
我想打造一个量化交易模型
打造一个量化交易模型需要考虑以下几个方面： 一、预训练大模型与金融量化 1. 大型的系统工程 大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源，但占比不大。 量化和大模型的整体算法逻辑基本类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群，对性能和效率有极致追求。 细节在大型系统工程中十分关键，量化交易系统包含交易执行、风控等多个方面，大模型预训练也包含大量细节。 2. 关键技术变得不公开 金融量化是非常闭源的系统，各家的交易系统是最大的秘密武器，公开部分少。 现在大模型也在往闭源方向发展，几个巨头的核心模型都开始走向闭源。 二、应用开发 1. 轻量化 MMM的部署运行 模型实现包括以下步骤： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集，可使用模拟数据集或自己的数据集。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理，进行缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型，数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化，包括损失值、绘制残差图、所有单一变量对最终销售的贡献、Baseline 预测、所有外因对销售的贡献度等。 希望以上内容对您打造量化交易模型有所帮助。
2025-03-04
企业建立私有大模型时候，采用什么工具进行RAG,高效实习企业知识文档、表格和pdf图纸的向量化
企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-02-27
Ai量化交易
以下是关于 AI 量化交易的相关信息： Composer Trading 平台： 这是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化延伸到交易策略执行，自动处理交易和再平衡。 提供各种预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可立即投资。 强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 定制是关键特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，计算费用、滑点及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。 摊位信息： 摊位活动主题和内容：AI+交易，来定制专属于你的私人高级交易顾问。 背景：原本是 AIGC 创作者，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。认识到单纯迷信技术分析不可行，心态对个人投资者关键，新人不熟悉交易理论致命，成熟交易员在不熟悉行情下只能观望。借助 AI 分析行情，期望提高资金使用效率，多种策略配合提高胜率。 预训练大模型与金融量化： 大多数量化算法和大模型预训练的数据核心是公开量价数据，各家有少量独有数据，整体算法逻辑类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型计算集群，量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度关键，大模型在 infra 层面的提升可优化训练效率。 细节在大型系统工程中重要，量化交易系统包含交易执行、风控等多方面，任何环节问题都会导致系统失败，大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等对结果起重要作用。
2025-02-21
量化交易
量化交易是一个大型的系统工程，具有以下特点： 1. 数据和模型方面：大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，预训练大模型的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源但占比不大。量化的整体算法逻辑和预训练模型结构类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 2. 计算集群和效率：量化和大模型都需要大型计算集群，上万张卡的互联是对Infra的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度尤为关键；大模型在infra层面的每一点提升都能带来训练效率优化和更快的实验反馈。 3. 细节关键：量化交易系统不仅有算法，还包含交易执行、风控等多个方面，任何环节问题都会导致系统失败；大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等都对结果有重要作用。 在摊位信息方面，有“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的主题，其思路是将交易与AIGC相结合，为个人投资者提供辅助，同时指出心态和交易理论对交易的重要性，借助AI分析行情提高资金使用效率和胜率。 在产品推荐方面，Composer Trading 是一个由人工智能驱动的策略创建平台，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略，提供预构建策略选择、全自动交易执行、无佣金模式、透明定价、定制和回测等功能。
2025-02-19
量化投资工具
以下是为您提供的关于量化投资工具的相关信息： 幻方时代： 算力军备竞赛： 2019 年，萤火一号，投入规模 2 亿元，GPU 数量 1100，算力水平相当于 4 万台 PC 算力。 2021 年，萤火二号，投入规模 10 亿元，GPU 数量 10000+，算力是萤火一号的 18 倍。 量化投资的范式革命： 技术特征包括全流程 AI 决策系统、实时处理 PB 级市场数据、自适应动态风控模型。 DeepSeek： 颠覆性技术架构：相关内容可通过获取。 震撼业界的里程碑： 2024.05，DeepSeek V2 引发行业价格战，一周后全部模型集体降价。 2024.12，DeepSeek V3 685B 超越 Llama3.2，训练成本 600 万美元（Meta 同级别 1/9），性能指标为 MTBench 8.7，MMLU 83.5。 AIGC Weekly53 中的量化投资工具： Composer Trading 平台： 是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化处理交易策略的执行和再平衡。 提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 具有定制特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，可与基准或其他战略比较，计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。
2025-02-19