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LLM,全稱Large Language Model,意為大型語言模型,是一種基于深度學習的AI技術,能夠生成、理解和處理自然語言文本,也因此成為當前大多數(shù)AI工具的核心引擎。LLM通過學習海量的文本數(shù)據(jù),掌握了詞匯、語法、語義等方面的知識,從而可以用于各種語言任務,如文本生成、翻譯、摘要、問答等。這些模型通常具有數(shù)十億、千億甚至萬億(據(jù)傳早期的GPT-4參數(shù)量為1.76萬億)的參數(shù),能夠捕捉到語言中的復雜關系,生成近似于人類語言的輸出。
LLM的工作原理基于神經網絡架構,尤其是基于Transformer架構的模型最為常見。這些模型通過概率計算來預測下一個詞或句子的可能性,從而生成連貫的文本。訓練過程中,模型會從大量的文本數(shù)據(jù)中學習語言模式,并通過不斷調整模型參數(shù),使其能夠在給定輸入下生成最可能的輸出。而正由于其生成文本的概率性特點,模型有時會輸出不準確或不適當?shù)膬热?#xff0c;甚至會產生所謂的“幻覺(Hallucination)”——生成虛假或不真實的信息,即一本正經的胡說八道。
那么,能否完全避免AI幻覺,讓LLM輸出完全可靠的結果呢?從本質上來說,沒有任何一種方法能消除AI幻覺,這是由LLM的工作原理所決定的。雖然AI幻覺無法被徹底解決,但我們卻能夠采取一系列的方法盡可能地減少AI幻覺出現(xiàn)的概率,從而提高LLM的輸出質量,這也正是今天文章的主題。
1. 提示工程(Prompt Engineering)
提示工程(Prompt Engineering)是指通過設計和優(yōu)化輸入給LLM的提示語句,以最大限度地提高模型生成輸出的質量。這一技術是改善LLM輸出的最便捷和經濟有效的方法,特別是在不需要對模型進行復雜微調或訓練的情況下。提示工程的核心是通過提供適當?shù)纳舷挛?、示例和明確的指示,來引導LLM生成更加準確、相關和有用的結果。
提示工程的重要性在于它不僅能幫助企業(yè)和個人快速部署AI應用,還能在有限的資源和時間內獲得較好的模型輸出質量。通過優(yōu)化提示,用戶可以克服LLM的某些局限性,如文本生成中的不確定性和可能出現(xiàn)的“幻覺”。
*提示工程的技巧示例*
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零樣本提示(Zero-Shot Prompting)
零樣本提示指的是直接向模型提出一個問題或任務,而不提供任何示例。雖然這種方法簡單且不需要任何額外的數(shù)據(jù)準備,但對于復雜任務,零樣本提示可能難以生成準確的結果。這種方法僅適用于模型已經掌握了相關領域知識的簡單任務。 -
少樣本提示(Few-Shot Prompting)
少樣本提示則通過在提示中包含一到多個示例,來幫助模型更好地理解任務的要求。通過提供相關示例,模型能夠更準確地推斷出如何處理新的輸入。這種方法特別適合需要特定格式或風格的任務。實際案例:
如果你希望模型生成產品描述,并確保它涵蓋特定的賣點,可以使用以下提示:“請為這款藍牙耳機寫一個簡短的產品描述。例如:‘這款無線藍牙耳機具有超長電池壽命、高保真音質和舒適佩戴體驗,是您日常通勤的最佳伴侶。’”提供了一個示例后,模型會更傾向于生成類似風格和結構的描述。 -
思維鏈提示(Chain-of-Thought Prompting)
思維鏈提示是一種引導模型逐步推理和解決復雜問題的技術。這種方法特別適用于需要模型進行邏輯推理或多步計算的任務。通過分解問題并逐步引導模型推導出答案,思維鏈提示能夠提高模型在復雜任務上的準確性。實際案例:
例如,你要求模型解決一個數(shù)學問題:“如果一個人以每小時5公里的速度行走3小時,然后以每小時10公里的速度騎自行車2小時,總共走了多遠?”思維鏈提示可以是:“首先,計算他行走的距離:5公里/小時 × 3小時 = 15公里。接著,計算他騎自行車的距離:10公里/小時 × 2小時 = 20公里。最后,將兩個距離相加,總距離為15公里 + 20公里 = 35公里?!?/p> -
思維樹提示(Tree-of-Thought Prompting)
思維樹提示是一種更高級的提示方法,特別適合解決復雜問題。在這種方法中,模型被引導生成一個樹狀結構的思維路徑,探索多個可能的解決方案,并通過自我評估選擇最優(yōu)解。思維樹提示能夠顯著提高模型在多步驟推理任務中的成功率。實際案例:
在解決一個涉及多個變量和條件的決策問題時,思維樹提示可以指導模型分別探索不同的路徑,并逐步縮小選擇范圍。例如,在一個復雜的供應鏈管理場景中,模型可以被提示分析不同供應商、運輸方式和成本的組合,并最終推薦最佳方案。
2. 檢索增強生成(RAG)
檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)是一種結合信息檢索與文本生成的技術,旨在克服LLM固有的局限性。LLM通常在訓練時使用的是通用領域的語料庫,這使得它們在處理領域特定或時間敏感的任務時表現(xiàn)不佳。而RAG通過動態(tài)地從外部數(shù)據(jù)源中檢索相關信息,將其與模型生成的文本結合,能夠顯著提升模型在這些任務中的表現(xiàn)。
RAG的組成部分
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信息檢索
RAG的核心是信息檢索組件,它從外部數(shù)據(jù)源(如數(shù)據(jù)庫、文檔庫或網頁)中提取相關內容。檢索過程通常包括以下步驟:實際案例:
假設某企業(yè)開發(fā)了一款內部IT支持聊天機器人,當用戶詢問“如何重置公司郵箱密碼?”時,RAG系統(tǒng)首先會從內部知識庫中檢索與“重置密碼”相關的文檔片段。這些片段可能包括具體的操作步驟或政策指南,確保模型在回答時提供最新、最準確的信息。 -
- 數(shù)據(jù)預處理:將數(shù)據(jù)源中的文本分割成適合檢索的片段,并將它們轉換為嵌入(Embeddings)向量。
- 檢索查詢:將用戶的輸入(如一個問題或命令)轉換為嵌入向量,并在預處理后的數(shù)據(jù)中搜索相似度最高的片段。
- 相似度計算:通過計算輸入嵌入與數(shù)據(jù)嵌入之間的相似度得分,選擇最相關的片段作為檢索結果。
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文本生成
一旦檢索到相關信息,RAG系統(tǒng)會將這些信息作為上下文傳遞給LLM,幫助它生成符合用戶需求的高質量文本。這個生成過程依賴于模型對上下文的理解和融合能力,從而輸出更為準確、連貫的響應。實際案例:
延續(xù)上述案例,當RAG系統(tǒng)檢索到的片段被傳遞給LLM后,模型生成的響應可能是:“要重置公司郵箱密碼,請訪問內部IT服務門戶,并按照以下步驟操作:1. 登錄后點擊‘賬戶管理’,2. 選擇‘密碼重置’,3. 按照系統(tǒng)提示完成操作?!蓖ㄟ^結合檢索到的具體步驟,模型能夠給出準確且易于操作的指導。
RAG技術適用場景
RAG在許多知識密集型任務和動態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境中表現(xiàn)尤為突出,尤其是在以下場景中:
- 客戶支持和服務:企業(yè)可以通過RAG技術在客戶查詢時動態(tài)檢索內部知識庫的最新文檔,為客戶提供準確的支持信息。
- 醫(yī)療咨詢:RAG可以幫助醫(yī)療AI應用程序從最新的醫(yī)學文獻中檢索相關信息,確保生成的診斷或治療建議基于最新的研究成果。
- 法律和合規(guī)性分析:在法律領域,RAG能夠檢索最新的法規(guī)或判例,輔助法律AI工具生成合法合規(guī)的建議。
RAG技術挑戰(zhàn)與優(yōu)化
- 檢索器和LLM的對齊
在RAG系統(tǒng)中,檢索結果的質量對最終生成文本的質量有直接影響。因此,確保檢索器輸出與LLM生成的文本在語義上高度一致至關重要。這種對齊過程通常包括對檢索器的微調,使其更加貼合LLM的生成偏好,從而提升系統(tǒng)整體性能。 - 迭代與自適應檢索
在某些復雜的任務中,一次檢索可能無法提供足夠的信息。此時,迭代檢索和自適應檢索技術可以進一步提高檢索結果的相關性。迭代檢索允許模型在生成部分回答后再次進行檢索,以補充更多信息;而自適應檢索則根據(jù)任務的具體需求動態(tài)調整檢索策略,從而更好地支持多步驟推理任務。
3. 微調模型(Fine-Tuning Models)
微調(Fine-Tuning)是通過在現(xiàn)有大型語言模型(LLM)的基礎上,使用特定任務或領域的數(shù)據(jù)進行額外的訓練,以優(yōu)化模型在特定應用中的表現(xiàn)。與提示工程和檢索增強生成(RAG)相比,微調能夠使模型深入理解特定領域的內容,從而生成更為精確和上下文相關的輸出。微調的一個關鍵優(yōu)勢在于,模型通過吸收特定數(shù)據(jù)集的知識,不再需要依賴外部的提示或上下文,直接生成高質量的輸出。
微調過程概述
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數(shù)據(jù)收集與標注
微調的首要步驟是數(shù)據(jù)的收集和標注。成功的微調依賴于一個高質量且與任務緊密相關的數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集通常包含大量的輸入-輸出對,這些對可能包括文本片段與相應的期望回答、問題與正確答案、或對話記錄與響應等。實際案例:
某金融機構希望優(yōu)化其客戶服務AI助手的表現(xiàn)。通過微調,他們收集了數(shù)萬條客戶與客服的實際對話記錄,并標注了每條記錄中客服的正確回復。通過這種方式,微調后的模型能夠更好地理解客戶的需求,并以符合企業(yè)政策的語言進行響應。 -
- 數(shù)據(jù)收集:在準備微調數(shù)據(jù)時,企業(yè)需要從內部數(shù)據(jù)庫、文檔、客戶交互記錄等多種來源中提取相關信息。數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性直接影響微調模型的效果。
- 數(shù)據(jù)標注:標注過程是確保模型在微調時能夠正確學習的關鍵。每個輸入都需要明確標注其對應的輸出,并盡可能多地涵蓋不同的場景和異常情況,以便模型能夠全面理解任務。
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模型調整
在數(shù)據(jù)準備完成后,微調過程正式開始。微調的核心是在預訓練模型的基礎上,通過調整模型的參數(shù)來使其適應特定任務。實際案例:
在醫(yī)療領域,一個醫(yī)療AI助手通過微調大量標注過的醫(yī)學文獻和病例數(shù)據(jù),能夠為醫(yī)生提供更準確的診斷建議。這種微調不僅增強了模型的專業(yè)性,還確保了輸出的合規(guī)性和準確性。 -
- 模型選擇:微調通常選擇一個預訓練好的基礎模型(如GPT-4或Llama),然后在這個模型上進行特定任務的微調。這種方法利用了模型已有的廣泛語言知識,只需對特定領域的內容進行微調即可。
- 訓練過程:在微調過程中,模型會通過多次迭代學習標注數(shù)據(jù),并逐步調整其內部權重,使其能夠更好地完成特定任務。訓練過程中的超參數(shù)設置(如學習率、批次大小等)對于最終效果至關重要。
微調高級技術
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參數(shù)高效微調(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PFT)
在傳統(tǒng)的微調中,模型的所有參數(shù)都會進行調整,這可能導致較高的內存和計算資源需求。參數(shù)高效微調技術通過僅調整模型的一部分參數(shù),如自注意力層中的查詢和鍵投影矩陣,從而顯著減少資源消耗,同時保持模型的表現(xiàn)力。 -
- LoRA(Low-Rank Adaptation):LoRA是一種流行的PFT技術,通過在模型的特定層中插入低秩矩陣,來實現(xiàn)參數(shù)高效的微調。這種方法允許在不大幅增加計算開銷的情況下,對模型進行細微調整,適用于內存有限的環(huán)境。
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量化技術
量化技術是一種通過將模型的浮點數(shù)權重壓縮為低精度數(shù)值(如16位或8位)來減少內存占用的方法。這種方法在保持模型性能的同時,顯著降低了對硬件的要求。 -
- QLoRA:這種方法結合了4位量化的基礎模型與16位浮點數(shù)適配器,能夠在極大減少內存需求的同時,保持模型的生成質量。
微調適用場景
微調模型適用于以下場景:
- 大規(guī)模任務:當企業(yè)需要處理大量的用戶請求或生成大量的特定領域內容時,微調能夠顯著提高效率和質量。
- 領域專用任務:在需要深度領域知識的任務中,如醫(yī)療、法律、金融等,微調能夠確保模型輸出的專業(yè)性和準確性。
- 隱私和安全要求高的任務:由于微調后的模型不需要外部數(shù)據(jù)支持,其內置的知識庫能夠降低數(shù)據(jù)泄露的風險,適合在高隱私要求的環(huán)境中使用。
4. 從頭訓練模型
從頭訓練大語言模型(Trained Model)是指在沒有預訓練模型的基礎上,從零開始構建一個新的模型。這一過程極其復雜且資源密集,但在某些特定的應用場景中,它是最為合理的選擇。當企業(yè)或研究機構需要開發(fā)一個完全適應其獨特領域需求的模型,且現(xiàn)有的預訓練模型無法滿足這些要求時,從頭訓練可能是唯一的選擇。
- 領域專用任務:如果某個領域的數(shù)據(jù)與通用領域數(shù)據(jù)有顯著差異,比如在醫(yī)學、法律或金融領域,從頭訓練一個模型可以確保模型能夠充分捕捉和理解這些領域特有的語言和知識。
- 隱私和安全要求高的任務:當涉及高度敏感的私人數(shù)據(jù)時,從頭訓練可以確保整個模型的知識庫僅包含企業(yè)或組織內部的數(shù)據(jù),從而避免數(shù)據(jù)泄露的風險。
- 超大規(guī)模任務:對于一些超大規(guī)模的應用,比如涉及數(shù)億用戶的全球性服務,擁有一個完全定制的模型可以顯著提高效率和響應速度。
*從頭訓練的挑戰(zhàn)*
- 數(shù)據(jù)需求
從頭訓練模型的首要挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)需求。一個高質量的LLM訓練需要龐大的數(shù)據(jù)集。以目前最先進的LLM為例,它們通常需要數(shù)百億甚至上萬億的訓練樣本。這些數(shù)據(jù)必須涵蓋廣泛的主題,并且必須經過仔細的清洗和預處理,以確保它們適合用于模型訓練。
- 數(shù)據(jù)來源:數(shù)據(jù)可以來自公開數(shù)據(jù)集、專有數(shù)據(jù)集以及用戶生成內容。對于領域特定的模型,數(shù)據(jù)可能需要從專業(yè)文獻、領域專家的書籍、內部文件和歷史記錄中獲取。
- 數(shù)據(jù)清洗和標注:原始數(shù)據(jù)通常包含噪音、錯誤信息或不相關內容,因此數(shù)據(jù)清洗至關重要。此外,對于某些特定任務,數(shù)據(jù)可能需要標注,這進一步增加了從頭訓練的復雜性和成本。
- 計算資源
訓練LLM需要巨大的計算資源?,F(xiàn)代的LLM可能包含數(shù)十億甚至上萬億的參數(shù),這需要高性能計算集群的支持。通常,企業(yè)需要使用數(shù)千個GPU并行處理數(shù)周甚至數(shù)月,才能完成模型訓練。
- 計算成本:如Meta的LLaMA模型訓練耗時超過100萬小時,使用了2048個NVIDIA A100-80GB GPU,成本高達數(shù)百萬美元。這類計算需求對大多數(shù)企業(yè)來說是巨大的投資,通常僅有大型科技公司或專注于人工智能的研究機構能夠承擔。
- 優(yōu)化技術:在訓練過程中,常常需要使用模型并行、數(shù)據(jù)并行和混合精度訓練等技術來優(yōu)化資源利用率并加快訓練速度。這些技術要求團隊擁有高度的技術專長和經驗。
- 技術專長
從頭訓練模型需要高度專業(yè)化的技術團隊,他們不僅需要具備深度學習的知識,還需要對特定領域有深刻理解。這種技術專長包括但不限于以下幾個方面:
- 模型設計:選擇適合特定任務的模型架構,如Transformer,BERT等,并根據(jù)任務需求調整超參數(shù)。
- 數(shù)據(jù)工程:數(shù)據(jù)收集、清洗、標注和增強需要專業(yè)的數(shù)據(jù)工程技術,以確保模型訓練的數(shù)據(jù)質量。
- 訓練優(yōu)化:應用諸如學習率調度、梯度剪裁、早停等技術,以提高模型訓練的效率和效果。
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五、結束語
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