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动地科技登录网站,云南火电建设公司网站,网页设计制作的流程,wordpress 单页 多页一、Prompt Engineering 概念#xff1a;通过设计和优化输入提示#xff08;Prompt#xff09;来有效引导AI模型生成准确、相关且符合需求的输出的技术。 快速构建应用和性能基准 提示词作为人机交互的API接口#xff0c;其结构化设计直接影响大模型输出的精度与适用性。…一、Prompt Engineering概念通过设计和优化输入提示Prompt来有效引导AI模型生成准确、相关且符合需求的输出的技术。快速构建应用和性能基准提示词作为人机交互的API接口其结构化设计直接影响大模型输出的精度与适用性。通过科学的Prompt Engineering进行LLM性能调优开发者能够以极低学习曲线挖掘模型的潜在能力。相较于模型微调或架构改造等复杂方案这种基于自然语言指令的优化范式不仅实施门槛大幅降低其边际成本优势更使其成为工业落地的优选策略。在提升大型语言模型效能的过程中提示词工程的首要任务是通过快速构建应用原型形成基础参照系。该原型不仅可作为功能验证的初始样本更重要的是能建立明确的性能基线指标为后续的模型调优、算法改进等优化措施提供可量化的对比依据。在使用提示词工程构建好应用之后要进一步提高模型的性能可以考虑添加外部辅助工具、添加参考内容等手段这就涉及到RAG、Agents等相关技术。鉴于提示词工程对LLM的核心作用在实际应用过程中使用RAG、微调或其他高级技术之后也应该再次优化提示词提示词工程贯穿LLM性能优化的过程始终。在使用提示词工程的时候要遵循四项核心原则编写清晰的指令、将复杂任务分解为简单任务、给LLM一定的时间空间思考、系统的测试性能变化。这些原则看似简单但实践起来却不容易要提高提示词技巧应该多学多练。需要的可以踢我。做好模型的性能评估只有清晰地了解了模型性能才能判断各项改进操作是否有效以下是评估模型性能的一些方法。外包人工注释俗称花钱买判断这种原始模式在AI数据领域痛点明显。不仅每单标注成本高企、交付龟速更因不同标注员的理解偏差导致结果像开盲盒品控成了老大难问题内部人工审核通过组织内部人员对算法生成内容开展多维度审查能有效把控合规性与精准度但存在响应延迟和跨部门协作资源占用问题。基于模型的评估借助高阶大语言模型如GPT-4构建自动化评估框架通过语义理解与推理能力对系统输出进行多维量化分析。随着通用领域基座模型在认知智能层面的持续突破这种新型评估范式在信效度指标上已接近人类专家评审水平。基于代码的评估编写一套评估自定义的规则以评估型输出的特定方面。准确度指标如果目标明确F1、精确度、召回率等数据集指标可以客观地衡量模型的准确性。终端用户反馈和A/B测试终端用户反馈是产品优化的核心参考依据这类反馈不仅涵盖用户明确表达的诉求意见更包含其在使用过程中产生的行为轨迹数据。例如当用户主动点击重新生成按钮时实际上是通过操作行为传递对当前结果的不认可而反复追问相似问题的操作模式则隐含着产品功能或信息呈现方式存在优化空间。这些由真实使用场景沉淀的数据往往比问卷调研更能精准反映用户需求痛点。这些评估方法各有优缺点通常最好的方法是将几种方法相结合全面了解模型的性能和需要改进的地方从而构建适合自身业务的模型性能评估框架。提示词工程的局限性提示词工程技术在应用层面呈现鲜明的双面性特征。其优势体现在技术门槛较低支持敏捷试错与快速迭代部署成本低廉开发周期短促可助力开发者快速搭建MVP最小可行性产品原型配合效果评估体系可为后续模型优化提供可靠的性能基准线。但需正视其固有局限知识更新滞后模型难以实时吸收领域新知识面对多模态复杂任务时输出质量易受prompt设计细微偏差影响难以保持逻辑连贯性Token消耗量居高不下长文本生成场景存在算力资源浪费的硬性约束。这些特性决定了其更适合轻量化需求场景的技术落地。如果想要可靠的解决这些问题提示工程无能为力只能依赖其他技术要实现稳定可靠的引入新知识我们可以使用 RAG(知识检索增强)技术。要实现更稳定的风格和结构降低token消耗则可以对模型进行微调。二、RAG概念RAG检索增强生成是一种结合信息检索与文本生成的技术通过先检索外部知识再生成回答提升语言模型的准确性和相关性。RAG过程一个典型的知识问答的RAG的流程为:第一步建立一个领域知识库例如将世界旅游景点文档Embedding后得到知识库第二步用户可输入问题如中国有哪些旅游景点(Question)第三步基于用户问题检索世界旅游景点知识库(KnowledgeBase)第四步从知识库中检索得到答案然后将答案与提示词组装起来“基于提供的知识回答用户问题【用户问题中国有哪些旅游景点】【知识xxxxxx】”第五步将组装好的提示词输入大模型大模型再做出相应的回答。总结一下依据用户输入检索知识然后构造PromptPrompt 输入模型得到结果。当然更进阶的RAG不仅仅调整输入Prompt甚至也能用模型输出信息。高性能RAG架构本质上是以知识检索为基石的智能化系统其运行机制虽沿袭了传统检索系统的核心框架但通过与大语言模型的深度耦合实现了质的跨越。在实际工程实践中研发团队可通过语义重排序Semantic Reranking、多模态分类引擎以及嵌入向量微调Embedding Vector Fine-tuning等多维技术策略进行系统优化。无论采用Hybrid Search混合检索还是基于图神经网络的增强算法这类系统的技术演进始终锚定在知识检索的效率与精度双重维度——即如何在低延迟条件下实现检索结果与用户意图的精准对齐。这种特性使得现代RAG系统既能继承传统IR系统的高效性又能通过大规模预训练语言模型突破语义理解的边界。如同限时解谜游戏中的线索拼图RAG系统面临着双重挑战如何在有限时间内实现跨知识库的精准定位横向检索以及在单一知识库内完成高效内容挖掘纵向检索这两大维度共同构成了评估检索效率的核心指标。虽然RAG机制为生成式模型注入了动态知识更新的活力但其作为独立模块的架构特性也意味着可能产生系统性偏差这要求我们必须建立完善的评估体系来持续监测其知识检索的准确性和可靠性。RAG评估在构建知识增强型大语言模型系统时检索模块的有效性直接影响最终输出的可靠性。当检索系统返回低质量或无关的知识数据时不仅会导致大模型生成错误信息更可能引发事实性谬误的连锁反应。为此建立科学的评估体系需遵循双重路径一方面通过困惑度、事实准确率等指标量化生成内容质量另一方面采用查准率、查全率、知识覆盖率等维度评估检索系统效能。这种分层评估机制既能诊断检索环节的瓶颈又能有效区分知识获取与知识应用两个阶段的性能表现为系统优化提供精准的改进方向。需要进行RAG评估的时候可以从模型角度及检索角度这两个进行评估。模型角度(generation)回答真实性模型结果真实性多高少一些模型幻觉回答相关度结果和问题有多相关不能南辕北辙检索角度(retrieval)召回率(recall)相关信息有多少包含在返回的检索内容里越全越好准确率(precision)返回的检索内容中有用信息占比多少越多越好虽然检索增强生成RAG技术存在应用边界但它在解决上下文依赖性任务时就是一个强大的工具。该机制通过构建动态知识接口使大语言模型能够突破训练数据边界获取实时资讯有效补充模型预训练阶段缺失的领域背景知识。这种技术路径尤其适用于时效性敏感的专业场景如金融分析、医疗诊断当系统需要调用非结构化数据中的关键证据时基于文档检索的上下文锚定可降低67%以上的虚构内容生成概率根据Google Research 2024年基准测试数据显著提升知识密集型任务的输出可靠性。RAG的局限性这门技术适合打造专才不适合打造通才。虽然能够为模型提供新的信息、专有领域知识但并不适合为模型提供通用领域的知识。怎么样才能让LLM模型保持稳定的风格或结构输出降低token消耗等。也就是在Prompt工程局限性的后两点则需要利用微调技术解决。三、Fine-tuning(微调)概念Fine-tuning微调是通过在预训练模型的基础上针对特定任务的数据进一步调整模型参数使其适应新任务或改进性能的迁移学习方法让AI大模型按照要求输出期望结果。从参数规模的角度大模型的微调可以分成两条技术路线全量微调FFT及PEFT。全量微调FFT(Full Fine Tuning)对全量的模型参数进行全量的训练PEFT(Parameter-Efficient FineTuning)只对部分模型参数进行训练从成本和效果的角度综合考虑PEFT是目前业界比较流行的微调方案微调是在较小的、特定领域的数据集撒谎给你继续LLM的训练流程这可以通过调整模型本身的参数而不是像提示词工程和RAG那样仅仅更改提示词来大幅提高模型在特定任务中的性能可以把微调的这个过程想象成把通用工具打磨成精密仪器的过程。微调的两大好处是什么提高模型在特定任务中的性能微调意味着你可以输入更多的示例可以在数以百万计的数据上进行微调。虽然经过微调的模型可能会失去一些通用性但对于其特定任务而言它会有更好的表现。提高模型效率提升LLM应用程序的效率意味着更低的延迟和更低的成本。实现这一优势有两种方法。通过专门化模型您可以使用更小的模型。此外由于只对输入输出对进行训练而不是对完整的提示及其任何提示工程技巧和提示进行训练因此你可以舍弃示例或指令这可以进一步改善延迟和成本。微调该如何做为了使微调达到最佳效果应该从明确的目标和相关的高质量数据集开始使用能体现所需输出类型的数据进行微调。此外迭代测试也至关重要需要从小的、渐进的变化开始并在下一步进行前对结果评估。为了使微调达到最佳效果应该从明确的目标和相关的高质量数据集开始使用能体现所需输出类型的数据进行微调。此外迭代测试也至关重要需要从小的、渐进的变化开始并在下一步进行前对结果评估。对于OpenAl模型微调包括使用其提供的API工具在我们的数据集上进一步训练模型。在进行微调训练时需要调整各种超参数并监控模型的性能以找到适合特定用例的最佳设置。对于开源的LLM微调可能需要更多的实践工作包括设置训练环境、管理数据流还可能需要直接调整模型架构。微调也有局限性对于需要快速迭代新用例的场景微调所起的作用较小。要实现微调功能需要创建一个大型训练数据集其中需包含数百个优质示例。然后按照格式要求将数据集整理成适当的格式并启动微调自定义LLM的训练任务评估微调性能。为了实现良好的微调还需要建立一个模型改进工作流程在流程中不断监控模型性能变化获得反馈并依据反馈不断改进模型。通过记录所有生成的模型以及评分指标(隐性和显性用户的反馈以及人类和人工智能的评估)从而为下一版本创建的训练数据集进行调整。另外许多LLMOps平台也能自动收集和显示最佳数据让我们只需点击几下就能对模型进行微调。总结提示词工程、RAG 和微调等方式在优化LLM的性能时都是可以叠加使用的。“RAG微调”的这种双重方法充分利用了微调(针对特定任务的性能) 和 RAG(动态、上下文丰富的信息检索)的优势使LLM应用程序的性能更强。四、在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。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】一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 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