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tornado 做网站,网站做支付宝支付需要哪些资料,公司网站设计与开发,wordpress 开玩笑 呵本期主要是为后面深入大模型微调的研究进行开篇#xff0c;需要理清楚模型蒸馏、检索增强、模型微调的基本概念和区别 蒸馏#xff1a;适合快速部署、资源受限的场景 RAG#xff08;检索增强#xff09;#xff1a;适合需要外部信息增强、实时更新的应用 微调#xff…本期主要是为后面深入大模型微调的研究进行开篇需要理清楚模型蒸馏、检索增强、模型微调的基本概念和区别蒸馏适合快速部署、资源受限的场景RAG检索增强适合需要外部信息增强、实时更新的应用微调适合领域专用、高精度需求的场景蒸馏Knowledge Distillation老师讲技能传授给学生 继往圣之绝学概念将一个大而复杂的老师(即一个大模型)的知识,提取并简化成一个小而轻便的学生来执行任务。通过这种方式,虽然学生模型比老师小,但它仍然能够保留老师大部分的的能力。优点* 效率高 快速执行任务适合资源有限的场景(如移动设备、低功耗设备)减少计算开销需要的计算和存储资源少适合商业化产品的快速响应和低成本要求 * 保留知识 通过蒸馏,依然能保留大模型的一部分知识,模型的性能基本可以得到保证缺点* 损失精度 虽然蒸馏模型能够保留大部分知识但会丢失一些细节尤其是在复杂任务上的表现可能逊色于原始大模型。 * 依赖大量数据标注和训练 为了蒸馏出高效的小模型通常需要大量标注数据且训练过程较为复杂。适用条件* 硬件资源有限 比如手机、物联网设备 * 需要快速部署 当需要迅速推出一个市场化的产品时蒸馏可以帮助在保证合理精度的前提下快速减小模型的体积典型案例* Deepseek-R1模型 * 百度的Ernie轻量化模型 * 华为的MindSpore检索增强生成RAG老师去找参考资料虽然我不懂但我可以帮你找一下概念RAG不仅仅依赖模型的内部知识,还通过外部的检索系统统(如数据库、文档或网络)来增强生成的内容。它就像是一个知识更加全面、查阅资料更高效的学生。优点* 信息丰富 能够在生成答案时,利用外部数据库或文档确保模型提供的信息更准确、更有针对性。 * 动态更新 模型可以通过检索最新的资料来增强回答适应快速变化的环境。 * 解决模型过时问题 当数据更新或领域知识不断变化时RAG能帮助模型获取最新信息,而不需要重新训练整个模型缺点* 依赖外部数据源 如果外部数据源的质量不高或无法获取模型的输出质量会受到影响。 * 增加计算开销 每次生成回答时需要进行检索可能导致延迟增加尤其是在大规模的数据库检索时。适用条件* 需要实时更新信息 如果模型应用场景需要实时获取最新信息,比如金融分析、新闻推荐、医疗诊断等,RAG是一个很好的选择。 * 复杂任务 需要结合多种有针对性来源的信息来生成答案时RAG能够提供更具综合性的解决方案。典型案例* 智能客服 * 大模型联网搜索回答微调Fine-Tuning让学生精进技能 闻道有先后术业有专攻 青出于蓝而胜于蓝概念它是在一个已经学习过大量基础知识的学生上通过专项训练让其在某些特定任务上表现得更好。可以看作是对原始模型进行定制使其更适应具体任务。优点* 针对性强 通过微调可以让模型在某个特定领域(如法律文书分析、医学影像识别、写公司的代码、回答特定问题)上表现得更优秀。 * 快速适应特定任务 只需要少量的训练数据,就能使模型快速适应新的领域或任务。 * 资源节约 不需要从头训练模型,节省了大量的计算资源和时间。缺点* 过拟合风险 如果微调数据量不足容易导致模型在特定任务上过拟合影响泛化能力。 * 依赖标注数据 微调仍然需要领域内的标注数据尤其是在一些新领域或小众领域。适用条件* 特定领域应用 当模型已经具备一定基础的知识(例如通用语言模型)但需要在特定领域(如法律、医疗)提高性能时微调是最有效的策略。 * 任务复杂度适中 微调对于特定任务的表现提升非常显著但如果任务本身需要极大的多样性或动态调整可能需要结合其他方法。典型案例* 字节跳动的飞书智能客服 * 华为云的ModelArts * 腾讯云AI开放平台 * 写我们公司的SQL代码选型参考蒸馏如果目标是快速推出产品且应用场景对模型体积和响应速度有严格要求(例如移动端应用、边缘计算设备等)那么采用蒸馏可能是最优选择。 通过蒸馏可以减小模型的体积,加快推向市场的速度,同时保证一定的精度。RAG如果产品需要处理的是大量不确定、动态的信息并且希望保持生成结果的准确性和时效性(例如智能客服、金融咨询等)那么RAG将会非常适用。 它能够实时获取外部信息并结合生成高质量的答案适合数据流动快速、知识更新频繁的场景。微调如果已经拥有一个基础模型且希望让其在某个特定领域(如医疗、法律、写SQL等)表现更好能够提高精准度和用户体验,那么微调是最佳选择。 通过微调模型能够适应特定领域的需求提高商业化应用中的性能和可用性。微调模型LoRA极简入门论文原文https://arxiv.org/abs/2106.0968LoRA是什么LORA (Low-Rank Adaptation) 微调是一种针对大规模预训练模型的优化技术用于在较少计算资源和数据的情况下对这些模型进行有效微调。LORA通过引入低秩矩阵来减少模型参数的更新量进而显著降低训练的计算开销同时保持微调的性能。由于LLM参数量巨大直接微调耗费大量资源LORA的做法是冻结模型的绝大部分参数只更新很小一部分参数。这就像修车时不需要重造整辆车而是只修理一些特定的部件。矩阵的秩是指矩阵中线性无关行或列的最大数量低秩矩阵表示矩阵的秩较低。这里的alpha/r可以看成是学习率全参数训练和LoRA的对比在每个层里头应用LoRA 从而极大减小参数量这里是其中一个层的示例QLoRA的极简入门LoRa的使用小技巧进行LoRA高效的模型微调重点是保持参数尺寸最小化。使用PEFT库来实现LORA避免复杂的编码需求。将LORA适应扩展到所有线性层增强整体模型的能力。保持偏置层归一化可训练因为它们对模型的适应性至关重要并且不需要低秩适应。应用量化低秩适应 (QLORA)以节省GPU显存并训练模型从而能够训练更大的模型。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】