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推理类模型,以deepseek为代表,与此前的聊天型ai,比如chatgpt3.5,有什么差异

Answer

推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异:

  1. 内部机制:对于大语言模型,输入的话会被表示为高维时间序列,模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部,是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算,其回答具有逻辑性,像有自己的思考。
  2. 多模态能力:ChatGPT3.5 是纯语言模型,新一代 GPT 将是多模态模型,能把感官数据与思维时间序列一起作为状态,并装载在人形机器人中,不仅能对话,还能根据看到、听到的事进行判断,甚至想象画面。
  3. 超越人类的可能性:有人假设人按最大化“快乐函数”行动,只要“效用函数”足够复杂,AI 可完全定义人,甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上,人类难以找到最优点,而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现,像 AlphaGo 击败世界冠军,在复杂任务上超越人类。
  4. 应用领域:文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区,如从 ChatGPT-3.5 问世到 ChatGPT-4 提升,再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩,只要有足够信息输入和合理提示词引导,文案编写可水到渠成。
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References

余欣航heaven:人类一败涂地?

对于大语言模型,你输入的每一句话都会被表示为一个高维时间序列,然后,模型会根据输入求解出另一个高维时间序列,并将其表示为另一句话。我要告诉你的是,在大模型内部,它就是根据“最大化效用”或“最小化损失”来计算的,而你已经可以看到,这种“最大化效用”的结果,即模型对你的话给出的回答,是非常有逻辑的,就像是有自己的思考一样。这就说明了,只要“效用函数”足够高维,结构足够复杂,“最大化效用”就是可以把人类所有复杂的思想、情感与行为表示出来。虽然ChatGPT3.5是纯语言模型。但是,新一代GPT将是多模态(multi-modal)模型,即把感官数据(V,A,S,T,F)与思维时间序列一起作为状态,并且装载在人形机器人中。到时候你会看到,当这种函数的维度足够高的时候,它不但可以进行有条有理的对话,还能根据看到、听到的事情进行判断,甚至能自己想象出天马行空的画面……我明白了他的意思:他假设人按照最大化某个“快乐函数”行动,这个函数可以包含足够多的变元、形式足够复杂,将所有爱情亲情友情与信仰兴趣癖好统统纳入考虑。只要“效用函数”输入输出的维数可以任意大、函数的形式可以任意复杂,那么,就可以完全地定义出一个人,那么,AI就可以做到完全和人类一样……丁一纠正道:不只是和人类一样,而是可以超越人类!面对着“短期的快乐”与“长期的快乐”之间的取舍,人类总是无法找到最优点,继而无法真正实现“人生总快乐最大化”;相比之下,AI却可以通过日益提升的硬件算力及强化学习算法实现这一点。正如AlphaGo击败世界冠军一样,AI会在越来越复杂的任务上超越人类……因为硅基生物能够精准地以“众人的总快乐”为目标运行,所以它们建立的社会比人类要更高效、理想……

一泽Eze:我的 Prompt 爆火全网| AI 一键生成高颜值社交名片全解析

再者是创作社交名片各模块的文案。从2022年底ChatGPT-3.5的问世震惊了世界,到2023年3月ChatGPT-4的智力大幅提升,再到2024年上半年Claude 3.5 sonnet摘得大模型在文学创作领域的桂冠,文字类的总结、润色、创意,一直以来都是大语言模型AI的舒适区。只要有了足够信息输入,加以合理的提示词引导,文案编写自然是水到渠成。以下是我根据预设模块,和AI一起优化出的名片文案模板:

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关于AI广告视频 运镜 镜头语言的内容
以下是关于 AI 广告视频运镜和镜头语言的相关内容: 脚本和分镜创作: 对于一个 30 秒时长的奔驰 GLE300L 广告脚本,要突出豪华感并展现车辆特点,包括动力配置、内饰配置等。脚本结构应包含时长、内容(开场白、汽车介绍、亮点展示、客户证言、呼吁行动)、音乐、台词、道具、景别和运镜等方面。 可利用 Claude 生成脚本,若不满意可要求修改。 海螺超级创作者的经验: Jason Lee 用 DeepSeek+海螺 AI 尝试复杂运镜,如电影级和游戏级运镜,挑战视频模型能力边界,并得到意想不到的反馈。 大片级运镜涉及大量非常规镜头语言,其复杂性在于“有限技术资源与无限创意需求”的博弈,需要平衡多方面因素,且对 AI 视频工具的空间理解能力要求较高。 运镜宝典中的应用场景示例: 推镜头:在电影《教父》、广告的产品细节展示、AI 视频的人物情感变化强调等场景中有应用。 拉镜头:在电影《肖申克的救赎》、广告从产品细节到品牌标识的过渡、AI 视频的故事结束时情感释放等场景中有应用。 摇镜头:在电影《指环王》、广告展示产品系列或空间连续性、AI 视频的虚拟环境空间介绍等场景中有应用。 移镜头:在电影《布达佩斯大饭店》、广告展示产品系列或连续摆放的物品、AI 视频展示虚拟展厅中的多个展品等场景中有应用。 跟镜头:在电影《鸟人》、广告跟随使用产品的人物展示使用过程、AI 视频跟随角色穿越不同场景保持叙事连贯性等场景中有应用。 升降镜头:在电影《泰坦尼克号》、广告从产品细节上升到品牌环境的转变、AI 视频从人物对话上升到展示整个场景的氛围等场景中有应用。
2025-03-18
ai出题刷题学习平台有哪些
以下是一些 AI 出题刷题学习平台: 对于英语学习: 智能辅助工具:如 Grammarly,可进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习:如 Call Annie,用于口语练习和发音纠正。 自适应学习平台:如 Duolingo,能量身定制学习计划,提供个性化内容和练习。 智能导师和对话机器人:如 ChatGPT,可进行英语会话练习和对话模拟。 对于数学学习: 自适应学习系统:如 Khan Academy,提供个性化学习路径和练习题。 智能题库和作业辅助:如 Photomath,通过图像识别和数学推理提供解答和解题步骤。 虚拟教学助手:如 Socratic,解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台:如 Wolfram Alpha,可进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-18
ai把一个知识点讲的很细的学习平台有哪些
以下是一些能将知识点讲得很细的 AI 学习平台: 1. 在线课程平台: Coursera:提供按自己节奏学习的课程,有机会获得证书。 edX:涵盖多种 AI 相关课程。 Udacity:为初学者设计相关课程。 2. 特定知识获取平台: 「」:可熟悉 AI 术语和基础概念。 「」:有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 4. 发音和语法检查平台: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 5. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。
2025-03-18
ai学习平台有哪些
以下是一些常见的 AI 学习平台: 对于英语和数学学习: 英语学习: 智能辅助工具:如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习:如 Call Annie 用于口语练习和发音纠正。 自适应学习平台:如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 智能导师和对话机器人:如 ChatGPT 进行英语会话练习。 数学学习: 自适应学习系统:如 Khan Academy 提供个性化学习路径和练习题。 智能题库和作业辅助:如 Photomath 提供数学问题解答和解题步骤。 虚拟教学助手:如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 交互式学习平台:如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。 对于学习一门外语: 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习。 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈。 Grammarly:提高写作的语法和词汇准确性。 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句。 对于新手学习 AI: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅:在「」中找到初学者课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,在知识库分享实践作品。 体验 AI 产品:如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解工作原理和交互方式。
2025-03-18
如何使用AI在网络搜索信息,并将信息填入表格内呢?
使用 AI 在网络搜索信息并填入表格内,您可以参考以下几种方法: 1. 利用 AI 与权威网站结合获取关键数据,并辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。例如,针对如何用 AI 撰写专业区域经济报告,信息收集时可这样操作。同时,针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。数据处理时,借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。分析与撰写时,通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。但要注意,AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 使用 Perplexity 进行搜索。Perplexity 的 Pro 搜索会将复杂问题拆分成不同关键词,进行多次搜索后整合结果,为用户提供全面、精准的答案。用户提问一次,Perplexity 会自动分多次搜索并把答案合并整理呈现,还会提供信息来源以便进一步查证。 3. 对于调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构这类任务,可采用多智能体 AI 搜索引擎方案: 第一步,根据用户任务,使用搜索工具如 API WebSearchPro 补充更多信息,参考相关文档。 第二步,使用大模型如 GLM40520 把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式,参考相应 API 文档和 JSON 工具。 第三步,用具备联网搜索和自主分析能力的 AI 搜索智能体完成子任务,参考智能体 API 的调用方式。 第四步,智能体能调用各种插件生成思维导图等,根据工作需要选择,参考智能体 API 的调用方式。
2025-03-18
ai中学生学习平台有哪些
以下是一些适合中学生学习 AI 的平台和工具: 1. 编程语言学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. AI 生成工具和平台:如 ChatGPT、Midjourney 等,体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 个性化学习平台:例如 Knewton 平台,利用数据分析构建个性化学习路径,精准预测学习难点并提供解决方案,提升学习效率。 4. 自动评估工具:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,通过自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 5. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 6. 虚拟现实和增强现实平台:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 7. 语言学习平台:如 Speak、Quazel、Lingostar 等,能够实时交流并给予发音或措辞反馈。 8. 学科学习应用:如 Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题,PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。 9. 写作辅助工具:如 Grammarly、Orchard、Lex 帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 10. 内容处理工具:如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-03-18
Deepseek-R1的系统提示词
以下是关于 DeepSeekR1 的系统提示词的相关内容: 核心原理认知: AI 特性定位:支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右)。 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道,自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 基础指令框架: 四要素模板。 格式控制语法:强制结构使用```包裹格式要求,占位符标记用{{}}标注需填充内容,优先级符号>表示关键要求,!表示禁止项。 进阶控制技巧: 思维链引导:分步标记法,苏格拉底式追问。 知识库调用:领域限定指令,文献引用模式。 多模态输出。 此外,还有关于 DeepSeekR1 的其他相关报道,如宝玉日报 1 月 26 日中对其的介绍,以及利用 DeepSeekR1 一分钟生成小红书爆款单词视频的相关内容,包括生成单词的步骤、角色、技能和限制等。
2025-03-18
给我一个siliconflow部署deepseek的教程
以下是关于 siliconflow 部署 deepseek 的教程: 基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 使用 TensorRTLLM 部署: 模型地址:https://huggingface.co/nvidia/DeepSeekR1FP4 硬件要求:需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU(如 B200),并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。 性能优化:代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算,旨在实现高效、低成本的推理,适合生产环境或高吞吐量应用。 在 Docker+RAGFlow+Ollama 中配置本地部署的 DeepSeek 模型: 返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商。 选择 Ollama,配置相关信息,基础 URL 如下配置。 配置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型,用于文本的向量化。 设置系统模型设置。 进入数据集,导入文件,可设置文件夹当作知识库。 对文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能。 解析完成后进行检索测试,没问题即可进入聊天界面。 云端模型部署实操: 登录 Pad 控制台,讲解 model gallery 工具及模型。 演示部署 Deepseek R1 和千问 7B 模型,包括选框架、资源、出价等。 介绍查看部署状态、日志方法。 说明用 postman 在线调试模型获取名称及后续使用方式。 模型蒸馏概念、应用场景及本地部署实操: 先介绍云平台部署情况。 讲解模型蒸馏概念、方式,阐述其应用场景及修复模型幻觉的作用。 进行实操演示,带领大家在 model gallery 部署 7B instruct 模型,展示部署步骤、资源竞价等内容,部署完成后用简单问题测试模型并呈现错误回答。
2025-03-18
用deepseek赋能家庭教育
以下是关于使用 DeepSeek 赋能家庭教育的相关信息: 清华大学发布的《》,首先介绍了选择 AI 学习工具的方法及 DeepSeek 的多种使用入口、模式对比。接着阐述了在家庭教育中的基础聊法原则、互动策略和多种场景化聊法模版。然后通过多学科案例展示其辅助学习的方式,还涉及亲子沟通、情绪管理、职业规划等内容。最后介绍了 DeepSeek 在不同教育场景下与其他工具组合的应用范式,为家庭教育提供了全面的 AI 使用指南。 此外,还有其他相关报告,如《》
2025-03-18
我准备用无影云电脑部署一个独属于我们公司的AI,在大模型方面我准备用deepseek的满血版,你有什么建议吗
以下是关于您准备用无影云电脑部署公司专属 AI 并使用 deepseek 满血版大模型的一些建议: 1. 本地部署方面:如果拥有云服务器,要了解如何进行本地部署以及满血版本地部署的实际情况。 2. 免费额度:在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度,但有使用限制,不能部署满血版和较大的增流模型。 3. 平台服务差异:了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 4. 模型蒸馏微调:可以学习并实践模型的蒸馏和微调相关知识。 5. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。 若有提示未开通模型,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通。 确认无误后点击“确认接入”按钮。 复制推理点的 ID 并保存。 点击【API 调用】按钮,复制 API Key 并保存。 6. 模型选择与配置:可以参考理想的配置,如推理模型选择 gemini2.0flashthinking,代码模型选择 claude3.5sonet 或 gpt4omini,多模态模型选择 gemini2.0flash,常规模型选择 DeepSeek V3。同时,了解 OpenRouter 新发布的 BYOK 功能,它能集成第三方 Key,整合免费额度并解放更多槽位。若对现有供应商支持的模型不满意,还可考虑 simpleoneapi。
2025-03-18
deepseek
DeepSeek 具有独特的特点和发展历程: 秘方是硅谷味儿的:将其比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,其在硅谷受到关注和追逐并非近期才发生。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新引发小范围轰动。而在国内舆论场,它被描摹成“大模型价格战的发起者”。 V3 可能是 DeepSeek 的 GPT3 时刻:若 V3 真是如此,后续发展未知,但 DeepSeek 应能为全人类的人工智能事业做出更大贡献,且它已是中国最全球化的 AI 公司之一,赢得尊重的秘方也是硅谷味儿的。 一个提示词能让 DeepSeek 能力更上一层楼:通过 Coze 做了效果对比测试。使用方法为:搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek,认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量等,还采用 XML 进行规范设定。完整提示词有 v1.3 版本,特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等。
2025-03-18
用deepseek写论文的指令
以下是一些用 DeepSeek 写论文的指令和相关方法: 1. 模糊指令优化: 对于宽泛需求,可添加维度约束,例如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”。 对于主观表述,可量化标准,比如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 2. 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容。 特征强化:请加强第三段的技术细节描述。 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分。 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误。 3. 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”。 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式”。 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 4. 领域穿透技术:行业黑话破解,例如“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论”。 5. 商业决策支持。 6. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”。 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则”。 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题”。 输出质量控制: 对于过度抽象,“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”。 对于信息过载,“用电梯演讲格式重新组织结论”。 对于风格偏移,“回归商务报告语气,删除比喻修辞”。 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制”。 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”。
2025-03-17
一句话阐述推理类模型的原理
推理类模型的原理主要包括以下方面: OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练,以执行复杂推理。此类模型在回答前会思考,能产生长链的思维过程。通过训练,它们学会优化思考过程、尝试不同策略并识别错误,从而遵循特定指南和模型政策,提供更有用的回答,避免产生不安全或不适当的内容。 例如 OpenAI o1 这样的推理模型基于链式思维,逐步推理问题的每个步骤来得到答案。 还有一些概率预测的快速反应模型,通过大量数据训练来快速预测可能的答案。
2025-03-18
推理行大模型对于RAG的准确性提升,带来哪些改变
推理行大模型对 RAG 准确性提升带来了以下改变: 1. 当辅以能有效提取文档中结构化信息并整合为提示词的 PDF 解析器时,大语言模型能作出更准确的响应,提高了提供给模型的数据质量和相关性,从而提升模型输出质量。 2. 大模型应用领域常用的 RAG 方法,能让模型用自定义数据生成结果,处理无尽私有数据,将模型当成高效推理机器。但 RAG 存在一些常见误区: 随意输入任何文档不一定能得到准确回答,RAG 流程中的多个环节都会影响最终质量。 RAG 虽能减少幻觉,但不能完全消除,只要有大模型参与就可能产生幻觉。 RAG 仍消耗大模型的 Token,最终需大模型处理检索结果生成通顺回答。 未来,将研究分享更多基于深度学习的文档解析方法,以更全面理解 RAG 质量和文档解析质量的关系。同时,前沿模型研发团队力争做到吞吐量、速度和准确度的最佳平衡。
2025-03-03
推理模型的技术原理
推理模型是一种新的范式,专注于解决复杂、多步骤的问题。其技术原理主要包括以下方面: 1. 思考输入意图:通过对输入内容的深入理解,明确问题的核心和需求。 2. 逐步提供答案:不像传统模型一次性给出结果,而是分步骤进行推理和回答。 3. 擅长领域:在解谜和高级数学等具有挑战性的任务中表现出色。 4. 与传统模型的区别:传统模型可能更倾向于直接给出结果,而推理模型会通过逐步思考来提供答案。 5. 成本和易错性:推理模型成本高昂且容易出错,适用场景有限。 6. 模型变体:如 DeepSeek 推出的多种变体(如 R1Zero 和 R1Distill)展示了不同的训练策略和性能表现。 7. 思考过程:类似于人类的慢思考过程,结合行业特点给出重要事项和先后顺序。 8. 运算原理:快思考是概率预测,脱口而出但不一定对;慢思考在概率预测基础上做二层逻辑,即链式思维,展开问题找多条路径并互相验证。 9. 适用场景:指令遵循领域 instruct 模型效果好,推理和创造性问题适合用慢思考的推理模型。
2025-03-01
如何让推理大模型回答的更准确,使用什么样的提示词
要让推理大模型回答得更准确,可以通过以下提示词相关的设置和方法: 1. 参数设置: Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能带来更多随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务,设置更低值以促使模型基于事实返回真实简洁结果;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。 Top_p:与 Temperature 类似,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确和事实的答案时,调低参数值;想要更多样化答案时,调高参数值。一般建议改变其中一个参数即可。 Max Length:通过调整控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串来阻止模型生成 token,是控制响应长度和结构的方法之一。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,与 token 在响应和提示中出现次数成比例,减少响应中单词的重复。 2. 提示词示例: 对于推理任务,目前已有一些涉及数学能力的改进。执行推理任务可能有难度,需要更高级的提示词工程技术,后续会介绍相关高级技术。 可以通过示例给模型说明,可能获得更准确结果,后面章节会介绍更多常见应用示例。 3. 调教方法: 像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法,方法论不是关键。 可以在提示词里设定规则,也可临时更改,交互时无需遵循规则,重点是是否达成目的,未达成可重新尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题,具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点,有助于模型更好地理解用户意图。
2025-02-26
复杂推理的产品,给模型灌什么能够更好训练推理能力?以及怎么优化模型的推理准确度?
以下是一些能够更好训练模型推理能力以及优化推理准确度的方法: 1. OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练,在训练过程中,模型学会在回答前思考,产生长链的思维过程,并不断尝试不同策略,识别错误,从而能够遵循特定的指导方针和模型政策,提供更有用的回答,避免产生不安全或不适当的内容。 2. 蒙特卡洛树搜索(MCTS)对推理模型有积极影响,例如在数学定理证明中,能探索非确定性证明路径,将解决 IMO 几何题的耗时从传统方法的 30 分钟降至 90 秒;在多跳问答系统中,结合 MCTS 的模型在 HotpotQA 数据集上准确率提升 12%,因其能回溯验证中间推理步骤。 3. 动态知识融合机制方面,传统基于规则的推理无法处理模糊知识,而 MCTS 增强方案在医疗诊断中可将误诊率从纯规则引擎的 23%降至 9%。 4. 资源分配优化方面,在逻辑谜题求解任务中,MCTS + Transformer 能达到 85%准确率且耗时 3 秒,而纯 Transformer 为 62%准确率且耗时 8 秒;在法律条文推导任务中,MCTS + Transformer 有 92%合规性且耗时 5 秒,纯 Transformer 为 88%合规性且耗时 2 秒。 OpenAI 于 9 月 12 日发布的新模型 o1 旨在实现通用复杂推理,通过强化学习和思维链的方式提升推理能力,尤其在数学和编程领域表现出色,但用户反馈显示其实际表现与宣传存在差距,成本高于 GPT4o,且在某些任务上优势不明显,OpenAI 仍在探索如何优化模型的推理性能。
2025-02-21
偏推理型的内容,怎么提升模型的推理深度及准确度?
提升模型推理深度及准确度的方法包括以下几个方面: 1. 扩大模型规模:随着模型规模的扩大,其推理能力会得到提升,类似于 AlphaGo 或 AlphaZero 的工作方式,通过蒙特卡罗推演来修改评估函数,从而提高推理精度。 2. 引入多模态学习:引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力,特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习。 3. 优化训练方法: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback):模型在这个过程中的目标是最大程度地获得人类的认可,通过奖励模型来衡量。 结合不同的推理能力提高途径:将生成不同的思维链(CoT)并选择有效路径的方法,与在部署时用大量计算进行推理的方法结合起来。 4. 改进模型结构和算法: 规模和算法是科技进步的关键因素,数据和计算规模具有决定性作用。 在模型之上添加启发式方法或增加模型本身的规模。 此外,Hinton 还提到了一些相关观点,如最合理的模型是将符号转换成大向量并保留符号的表面结构,大型语言模型通过寻找共同的结构来提高编码效率,以及即使训练数据中有错误,大型神经网络也具有超越训练数据的能力等。
2025-02-21