建设防伪网站网页设计模板之家

建设防伪网站,网页设计模板之家,网站建设与规划学的心得体会,wordpress 360加速插件对刚入门大模型的程序员和小白来说#xff0c;“LLM#xff08;大语言模型#xff09;”和“向量数据库”经常被绑定提及。不少人会困惑#xff1a;明明模型训练完就有了生成文本的能力#xff0c;向量数据库到底是来“打辅助”还是“挑大梁”的#xff1f;今天咱们用最直…对刚入门大模型的程序员和小白来说“LLM大语言模型”和“向量数据库”经常被绑定提及。不少人会困惑明明模型训练完就有了生成文本的能力向量数据库到底是来“打辅助”还是“挑大梁”的今天咱们用最直白的方式拆解这个问题搞懂向量数据库如何让LLM的回答更准、更新、更靠谱。为什么 LLM 需要向量数据库一旦我们训练好了 LLM它就会有一些用于文本生成的模型权重。向量数据库在这里扮演什么角色呢让我解释一下矢量数据库如何帮助 LLM 生成更准确、更可靠的结果。首先我们必须明白LLM 是在从训练期间输入的语料库的静态版本学习后部署的。例如由于 LLM 是使用静态语料库训练的也就是说它训练完成并实现部署它将不知道部署后的时间发生的事情。每天用新数据反复训练一个新模型或调整最新版本既不切实际又不划算。事实上 LLM的训练可能需要很多 GPU 训练数周甚至更长时间。此外如果我们开源了 LLM而其他人想在他们私人持有的数据集上使用它那该怎么办正如预期的那样LLM对此一无所知。但如果你仔细想想我们的目标真的是让 LLM了解世界上的每一件事吗这不是我们的目标。相反它更多的是帮助 LLM 学习语言的整体结构以及如何理解和生成它。因此一旦我们在足够大的训练语料库上训练了这个模型就可以预期该模型将具有相当水平的语言理解和生成能力。因此如果我们能够找到一种方法让 LLM 查找未经训练的新信息并将其用于文本生成无需再次训练模型那就太好了一种方法是在提示本身中提供该信息。换句话说如果不需要训练或微调模型我们可以在给 LLM 的提示中提供所有必要的细节。不幸的是这只对少量信息有效。这是因为 LLM 是自回归模型。自回归模型是指那些一步一步生成输出的模型其中每一步都依赖于前面的步骤。对于 LLM 来说这意味着该模型基于已经生成的单词一次生成一个单词的文本。因此当 LLM 考虑前面的单词时它们有一个上下文窗口限制实际上它们在提示中不能超过这个限制。总的来说这种在提示中提供所有内容的方法并不是那么有前景因为它将实用性限制在几千个标记上而在现实生活中附加信息可能有数百万个标记。这就是矢量数据库可以提供帮助的地方。我们可以利用矢量数据库动态更新模型对世界的理解而不是每次出现新数据或发生变化时重新训练 LLM。RAG向量数据库在 LLM 中的应用正如本文前面所讨论的向量数据库帮助我们以向量的形式存储信息其中每个向量捕获有关被编码文本的语义信息。因此我们可以通过使用嵌入模型将可用信息编码为向量从而将其维护在向量数据库中。当 LLM 需要访问此信息时它可以使用提示向量的相似性搜索来查询向量数据库。更具体地说相似性搜索将尝试在向量数据库中找到与输入查询向量相似的内容。这就是索引变得重要的原因因为我们的矢量数据库可能有数百万个向量。理论上我们可以将输入向量与向量数据库中的每个向量进行比较。但为了实际用途我们必须尽快找到最近的邻居。这就是为什么快速准确的索引技术如此重要的原因。它们帮助我们几乎实时地找到近似最近邻。接下来一旦检索到近似最近邻我们就会收集生成这些特定向量的上下文。注意向量数据库不仅可以存储向量还可以存储生成这些向量的原始数据。此搜索过程检索与查询向量相似的上下文该查询向量代表 LLM 感兴趣的上下文或主题。我们可以将检索到的内容与用户提供的实际提示一起扩充并将其作为 LLM 的输入。因此LLM 可以在生成文本时轻松地合并此信息因为它现在在提示中提供了相关的详细信息。这就是检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG。事实上RAG的名字就完全证明了我们用这种技术所做的事情检索(Retrieve)从知识源例如数据库或内存访问和检索信息。增强(Augment)通过附加信息或上下文来增强或丰富某些内容在本例中为文本生成过程。生成(Generation)创造或生产某种东西的过程在这种情况下是指生成文本或语言。RAG 的另一个关键优势是它能显著帮助 LLM 减少反应中的幻觉。当语言模型生成不基于现实的信息或虚构事物时就会出现幻觉。这可能导致模型生成不正确或误导性的信息这在许多应用中都会出现问题。通过 RAG语言模型可以使用从矢量数据库中检索到的信息预计是可靠的来确保其响应基于现实世界的知识和背景从而降低出现幻觉的可能性。这使得模型的响应更加准确、可靠和与上下文相关从而提高了其整体性能和实用性。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】