做网站怎么赚流量,健康保险网站,jsp怎么做网站,做外贸网站流程本文较长#xff0c;建议点赞收藏#xff0c;以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料#xff0c;尽在聚客AI学院。 在探讨大模型#xff08;LLM#xff09;的四阶段技术时#xff0c;我们可以从Prompt Engineering#xff08;提示工程#xff09;、AI Agent建议点赞收藏以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料尽在聚客AI学院。 在探讨大模型LLM的四阶段技术时我们可以从Prompt Engineering提示工程、AI Agent人工智能代理、Fine-tuning微调以及Pre-training预训练这四个关键阶段来详细 阐述这四个阶段技术层层递进。 阶段一Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering
Prompt Engineering即提示工程是指设计和优化输入给大型语 言模型LLM的文本提示Prompt的过程。这些提示旨在引导 LLM生成符合期望的、高质量的输出。 Prompt Engineering的核心要素在于通过明确的指示、相关的上下 文、具体的例子以及准确的输入来精心设计提示从而引导大语言 模型生成符合预期的高质量输出。 为什么需要Prompt Engineering 通过不断优化prompt我们可以建立更加清晰、有效的沟通渠道 充分发挥LLM在语言理解和生成方面的优势。
提升沟通技巧挖掘 LLM 潜力。大语言模型LLM本身已具备极 高的性能与复杂性但还有很大潜力需要挖掘。Prompt如同钥匙一 般能够精确引导模型生成特定需求的输出。 阶段二AI Agent 什么是AI Agent 大模型Agent是一种构建于大型语言模型LLM之上的智能体它 具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。 Agent是能够模拟独立思考过程灵活调用各类工具逐步达成预 设目标。在技术架构上Agent从面向过程的架构转变为面向目标 的架构旨在通过感知、思考与行动的紧密结合完成复杂任务。 Agent关键技术-LLM在Agent技术中大语言模型LLM作为 核心计算引擎不仅限于文本生成还能够进行对话、完成任务、 推理并展示一定程度的自主行为。 Agent关键技术-Function CallingFunction Calling在智能助手和自动化流程中的应用场景中LLM通过调用外部API或预设函数来集成多样化服务与复杂操作以满足用户请求并自动化执行流程。 在构建智能助手时LLM可能需要根据用户的请求调用外部服务 如天气查询API、数据库查询等并将结果整合到其响应 中。 在自动化流程中LLM可以通过调用预设的函数来执行一系列复 杂的操作如数据处理、文件生成等。 Agent关键技术-RAG通过引入RAGLLM Agent能够在需要时 查询外部知识库如专业数据库、学术论文、行业报告等从而增 强其知识广度和深度。 为什么需要AI Agent AI Agent作为LLM能力的整合者与定制化服务提供者通过NLP和HCI技术增强交互体验使用户能够轻松享受LLM带来的智能服务。
1. 整合LLM能力AI Agent作为平台能够无缝整合LLM的文本生 成、理解、推理等能力。通过Agent用户可以直接与LLM进行 交互而无需深入了解LLM的复杂性和技术细节。
2. 定制化服务AI Agent可以根据不同用户的需求和场景定制化 地利用LLM的能力。例如在客户服务领域Agent可以根据用 户的查询和问题利用LLM生成准确的回答和解决方案在个性 化推荐系统中Agent可以分析用户的偏好和行为利用LLM生 成定制化的推荐内容。
3. 增强交互体验AI Agent通过自然语言处理NLP和人机交互 HCI技术能够提供更自然、流畅的交互体验。用户可以通 过自然语言与Agent进行对话而Agent则能够理解和回应用户 的意图和需求从而增强用户的满意度和忠诚度。 阶段三Fine-tuning 什么是Fine-tuning
Fine-Tuning是指使用特定领域的数据集对预训练的大型语言模型进 行进一步训练的过程。通过微调模型可以学习到特定领域的知识 和模式从而在相关任务上表现更好。
在预训练模型的基础上针对特定任务或数据领域通过在新任务 的小规模标注数据集上进一步训练和调整模型的部分或全部参数 使模型能够更好地适应新任务提高在新任务上的性能。 为什么需要Fine-tuning 尽管预训练模型已经在大规模数据集上学到了丰富的通用特征和先 验知识但这些特征和知识可能并不完全适用于特定的目标任务。 微调通过在新任务的少量标注数据上进一步训练预训练模型使模型能够学习到与目标任务相关的特定特征和规律从而更好地适应新任务。 阶段四Pre-training 什么是Pre-training
预训练是语言模型学习的初始阶段。在预训练期间模型会接触大 量未标记的文本数据例如书籍、文章和网站。目标是捕获文本语 料库中存在的底层模式、结构和语义知识。 预训练利用大量无标签或弱标签的数据通过某种算法模型进行训 练得到一个初步具备通用知识或能力的模型。 1.无监督学习预训练通常是一个无监督学习过程模型在没有明 确指导或标签的情况下从未标记的文本数据中学习。
2、屏蔽语言建模模型经过训练可以预测句子中缺失或屏蔽的单 词、学习上下文关系并捕获语言模式。
3、Transformer 架构预训练通常采用基于 Transformer 的架 构该架构擅长捕获远程依赖关系和上下文信息。 为什么需要 Pre-training 预训练是为了让模型在见到特定任务数据之前先通过学习大量通 用数据来捕获广泛有用的特征从而提升模型在目标任务上的表现和泛化能力。 预训练技术通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识 减少对标记数据的依赖加速并优化在有限数据集上的模型训练。 更多AI大模型应用开发学习视频和资料尽在聚客AI学院。
