政务公开和网站建设情况优分销app下载

政务公开和网站建设情况,优分销app下载,开放大学门户网站建设方案,黄山购物网站建设文章详细介绍了大语言模型知识注入的多种方法#xff0c;包括参数更新型(微调)和非参数更新型(RAG)两大类#xff0c;并分析了各自适用场景。RAG在动态知识注入中更高效#xff0c;而微调在深度适应中更有效但资源消耗大。此外还讨论了强化学习、提示工程、转移学习、知识编…文章详细介绍了大语言模型知识注入的多种方法包括参数更新型(微调)和非参数更新型(RAG)两大类并分析了各自适用场景。RAG在动态知识注入中更高效而微调在深度适应中更有效但资源消耗大。此外还讨论了强化学习、提示工程、转移学习、知识编辑等知识注入技术以及当前Transformer架构的饱和问题展望了Sakana AI提出的持续思维机器架构作为未来发展方向。新的数据样本不断增加并没有增加大模型的知识。互联网高质量文本耗尽枯竭。AI生成内容增多导致“模型崩溃”训练于低质合成数据性能退化。大语言模型LLMs可以通过多种方式注入或添加知识以提升其在特定领域或任务上的表现。这些方法主要分为参数更新型如微调和非参数更新型如RAG。 方法的选择取决于数据量、计算资源、知识更新频率和任务类型。总体上RAG 在动态知识注入中更高效而微调在深度适应中更有效但资源消耗大。RLHF 更偏行为优化,常见混合方法如RAG微调的使用。 微调Fine-Tuning通过在特定数据集上继续训练预训练模型调整模型权重来注入领域知识。包括全参数微调Full Fine-Tuning和参数高效微调PEFT如LoRA、QLoRA只调整少量参数。深度适应模型永久注入知识。易过拟合高成本更新缓慢不适合动态数据。常用于医疗诊断、金融报告生成等需精确术语和格式的任务。强化学习Reinforcement Learning如RLHF使用人类反馈RLHF或AI反馈RLAIF通过奖励机制迭代优化模型。更多用于行为对齐和主观任务改进而不是直接注入事实知识但可结合知识数据增强模型响应。处理动态、主观任务可结合人类/AI反馈自适应。聊天机器人对齐、个性化推荐等需人类判断的任务。检索增强生成RAG, Retrieval-Augmented Generation在推理时从外部知识库检索相关信息并将其作为上下文输入模型。不改变模型权重动态注入知识。提示工程Prompt Engineering/上下文学习In-Context Learning通过精心设计的提示或少样本示例在推理时注入知识无需训练。包括零样本Zero-Shot和少样本Few-Shot学习。动态、实时注入可追溯来源提高透明度避免遗忘。内部知识搜索、实时新闻/股票查询等频繁更新的场景。Image Source:https://arxiv.org/abs/2305.10601转移学习Transfer Learning从预训练模型中冻结部分层只微调或添加新层来适应新任务保留原有知识的同时注入新信息。高效利用预训练减少从头学习。从通用模型适应新域如从英文到特定语言任务。知识编辑Knowledge Editing:直接修改模型参数以更新特定事实或实体知识而不影响整体能力。常见于低资源场景。更新特定事实如纠正模型中的错误知识。论文链接https://arxiv.org/abs/2402.11905构建小型任务特定模型Building Smaller Task-Specific Models从预训练模型蒸馏或从头训练小型模型专注于特定知识领域。如嵌入式设备上的特定任务移动AI助手等。知识图谱集成Knowledge Graph Integration将结构化知识图谱嵌入模型或通过提示/RAG结合提供关系性知识。结构化注入改善复杂查询。问答系统、推荐引擎需实体关系的场景。Transformer架构的共同发明者之一Llion Jones 于 2023 年 7 月离开Google创立了Sakana AI总部位于东京。Llion Jones 最近对外宣称将大幅减少对Transformer的研究原因很简单——这个领域已经过于饱和。•饱和与冗余研究就像早年对循环神经网络RNN进行无休止的微小修改如LSTMs和GRUs的各种变体一样当前许多研究论文只是在Transformer这一基本架构上进行无休止的微调。•突破的价值归零Transformer出现后所有关于RNN的细微改进研究瞬间变得“多余”一样未来一旦出现新的突破性架构我们现在投入的大量时间和资源可能被浪费。•局部最优陷阱行业内普遍认为只要不断扩大规模和计算资源“条条大路通罗马”。然而这反而使得寻找下一代架构变得更加困难因为现有的Transformer“已经足够好”导致我们被困在一个“局部最小值”中。Sakana AI这家公司提出通过革命性的“持续思维机器”Continuous Thought Machine, CTM架构重新定义深度学习模型的推理与适应能力。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​