企业官网建设流程全解析

涟源市住房与城乡建设局网站,视频网站调用,重庆企业免费建站,深圳建设工程信息网站大语言模型训练经历了螺旋式演进#xff1a;早期阶段(如BERT)采用预训练微调#xff0c;一个任务一个模型#xff1b;中期(GPT-2/3)追求无监督学习#xff0c;实现零样本能力#xff0c;但不听话#xff1b;当前阶段(InstructGPT/ChatGPT)通过指令微调和人类…大语言模型训练经历了螺旋式演进早期阶段(如BERT)采用预训练微调一个任务一个模型中期(GPT-2/3)追求无监督学习实现零样本能力但不听话当前阶段(InstructGPT/ChatGPT)通过指令微调和人类反馈强化学习(RLHF)使模型既博学又懂规矩成为真正好用、安全的AI助手。这一演变揭示了大模型的终极目标不仅是拥有知识更要能以人类期望的方式应用知识。“从“专精”到“都懂”最后升级为“听话”。”大语言模型的训练方法其实一直在变化。它不是一条直线更像是一个螺旋上升的过程从依赖标注数据做微调到试图摆脱标注、追求纯无监督最后又回归到用“指令”来引导模型并加入人类反馈来优化。简单说我们对AI的期待从“专精一个任务”到“什么都懂一点”最后升级为“要懂规矩能当助手”。01—第一阶段早期一个任务一个模型早期的代表是BERT、GPT-1。那时候的做法很简单先让模型在海量无标签文本上“预训练”学习基础知识然后针对每个具体任务比如情感分析或者机器翻译再用专门的标注数据去“微调”它一下。这种方法效果很好但缺点也很明显一个任务就得养一个模型费时费力而且模型学会了这个就不会那个没什么通用性。02—第二阶段中期相信“规模能解决一切”到了GPT-2和GPT-3的时代OpenAI开始“叛逆”了。他们想挑战当时的主流做法认为依赖标注数据做微调会让模型太“偏科”。他们的核心理念是只要模型足够大、数据足够多它自己就能通过无监督学习掌握所有知识。也就是说不需要额外教模型直接就能上手新任务或者看几个例子就能学会。这被称为“零样本”或“少样本”学习。GPT-3确实展现了惊人的知识储备和潜力但用户很快发现了一个大问题它虽然“知道”很多但非常“不听话”。你需要绞尽脑汁设计开头提示Prompt才能勉强让它输出你想要的东西而且结果很不稳定。它像一个有才华但不羁的学生你需要用非常精确的语言才能引导它。03—第三阶段现在成为“懂规矩的助手”GPT-3的通用性让大家看到了希望但它的“难用”也让人们反思。于是以InstructGPT和后来的ChatGPT为代表一种新的训练范式确立了。大家发现仅仅让模型“知道”是不够的还得让它“懂得怎么用”。这就像给一个知识渊博的人穿上制服教他如何以助手的身份来提供服务。这个阶段的核心有两个指令微调不再用零散的任务数据而是用海量的“指令-回答”对直接教模型怎么听懂人类的指令并做出恰当回应。这是让它“懂规矩”的第一步。人类反馈强化学习RLHF光教它听话还不够还得让它输出人类更喜欢、更安全的内容。RLHF就是让人类来给模型的答案打分然后通过这些反馈信号进一步优化模型让它越来越符合我们的期待。04—总结一下这个螺旋上升的过程简单来说最早的SFT是让模型 “会做题” 解决特定问题。然后人们试图抛弃SFT追求模型 “见多识广” 拥有广泛的通用能力。最后大家又重新引入了SFT升级为指令微调结合RLHF目标是让模型在见多识广的基础上还 “懂规矩” 成为一个真正好用、安全、能和人类顺畅协作的智能助手。这个演变说明大模型的终极目标不仅仅是拥有海量知识更重要的是能以我们期望的方式把这些知识用好。如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多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】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】