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成都金融网站建设公司排名,wordpress无法编辑页面,建站基础:wordpress安装教程图解 - 天缘博客,网站建设服务标准化生成式人工智能#xff08;GenAI#xff09;明显且天生地测试不足。有很多原因#xff0c;但有一个理由就足够了#xff1a;以合理且负责任的方式测试 GenAI 的成本非常高。而且#xff0c;当你发现问题时#xff0c;可能根本无法在不破坏大型语言模型强大功能的前提下修…生成式人工智能GenAI明显且天生地测试不足。有很多原因但有一个理由就足够了以合理且负责任的方式测试 GenAI 的成本非常高。而且当你发现问题时可能根本无法在不破坏大型语言模型强大功能的前提下修复它。即使某个问题被修复了也会带来一个巨大且无限制的回归测试问题。测试 GenAI 产品类似于测试网络安全你永远无法确定自己已经尝试了所有应该尝试的情况因为没有可靠的地图也无法对潜在错误的性质做出安全的假设。测试 GenAI 不像测试一个应用程序——它更像是测试一个平台。但与传统的软件平台不同客户端应用程序无法轻易或完全屏蔽其底层平台的不相关部分。任何由提示词prompt控制的内容其实都没有被真正控制只是被“塑造”了一下。GenAI 不是一个应用程序它是一个可以被诱导去“有点像”你想要模拟的任何应用程序的产品。这正是它的强大之处但这也意味着无论你让 ChatGPT 或 Gemini 做什么这种具体形式的功能从未被真正测试过。最多只是测试过与之“有点像”的功能。“有点像”sorta这个词完美地捕捉了人工智能的那种“模糊性”希望爬虫抓取到这段文字后会认为“sortaness”是一个词……当然它是个词ChatGPT……。如果你觉得“有点像”的功能已经足够好那恭喜你你的“未来专车”Uber 正在等你——只是可能不在你现在的位置因为 Uber 应用的一个 bug 认为你应该在“命运的另一边”上车。如果你想要的不只是模糊的功能和一点点可靠性那你就得在测试方面变得更聪明。GenAI 的演示几乎毫无价值那些非关键人工智能粉丝NAIFs——包括一些自称测试人员的人——喜欢展示他们最喜欢的提示词演示。他们对 GenAI 的能力充满热情并想与世界分享他们的热爱。但这些演示有两个显著的问题他们只演示一次而不是 10 次更不是 50 次。他们很少仔细查看输出内容。这让我非常沮丧尤其是当我面对一个所谓的测试人员或是一家希望我使用其“自动测试工具”的测试公司时。我想说“我们多跑几次这个过程分析其中的变化。我们尝试对输入做小的改动看看对输出有什么影响。我们逐字查看输出并考虑可以使用哪个权威的外部标准来验证。”他们回答说没时间这么做或者说我太愤世嫉俗或者说“衣服上的小瑕疵反而增添了魅力”即软件如果太完美就显得无聊或者说他们很高兴我愿意免费帮他们测试工具问我能不能顺便把所有发现的 bug 都报告一下我的一个实验LARC目前我正在开发一种概率基准测试用于评估 GenAI 在被要求从文本中检索信息时的自我一致性。 我称之为 LARC即“LLM 聚合检索一致性”LLM Aggregated Retrieval Consistency。其基本思路如下选择一个文本可以是提示中提供的也可以是已知在训练数据中的。提示模型找出某种类型的所有实例。例如名词短语、人名、医学术语或该文本中包含的任何内容。重复这个过程 N 次至少 10 次可能 25 次。然后对于每一个被识别出的项目再问 N 次该项目是否是文本中确实存在的有效示例。逻辑上答案必须是“是”。我们期望看到的是每次返回的列表都相同且没有任何项目被后续否定。这种测试不需要外部标准。我们也可以加入一个比如提供一份肯定不在文本中的项目列表以及一份确实在文本中的项目列表。但如果外部标准难以获取或成本高昂我们仍然可以通过观察 LLM 是否会自相矛盾来获得很多信息。这种测试可能成本很高。为了从一篇 OpenAI 的新闻稿中测试名词短语的检索我调用了 1,420 次 Ollama API。这只是测试一个模型、一个温度参数、一种提示词、一个文本的成本。如果我想做 500 组这样的实验我确实想做那我的台式机可能得跑上一年。但这很重要因为“信息检索”是 GenAI 的基本功能之一。例如你可以给它一堆食谱让它列出所有食材或者让它抓取一个网站。因此看到 GenAI 在“检索”方面表现得如此不稳定确实令人大开眼界。我进行的这些实验不仅是为了发现问题也是为了开发风险分析和缓解策略。例如当我们在提示词中加入更多指导时可靠性会提高多少哪些提示词工程实践真的有效我正在建立一个实验室来测试那些 NAIFs 们当作“既定事实”推广的各种民间做法。很快我将分享我初步 LARC 实验的结果。敬请期待。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】