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内江网站开发,站长之家查询域名,安卓app安装,没有设计稿做网站文章目录 如何打造自己的大模型1 新时代职场人应用AIGC的5重境界2 人人需要掌握的大模型原理职场人都能听懂的大语音模型的训练过程职场人都能听得懂的大语言模型的Transformer推理过程 3 如何构建自己的大模型需要具备三个方面的能力LangChain是什么?LangChain主要…

文章目录

    • 如何打造自己的大模型
      • 1 新时代职场人应用AIGC的5重境界
      • 2 人人需要掌握的大模型原理
        • 职场人都能听懂的大语音模型的训练过程
        • 职场人都能听得懂的大语言模型的Transformer推理过程
      • 3 如何构建自己的大模型
        • 需要具备三个方面的能力
        • LangChain是什么?
        • LangChain主要功能
        • LangChain核心组成

如何打造自己的大模型

1 新时代职场人应用AIGC的5重境界

  • 第一、简单对话 + Ctrl-C/V 结果:人人都行
  • 第二、Prompt Engineering:系统掌握 Prompt 提示词技能,赋能工作真正提效
  • 第三、把AIGC融入业务流程,指挥AIGC做复杂任务:掌握好 AIGC 技能、真正懂业务领域知识
  • 第四、拥有自己的大模型:懂大模型原理、基于开源大模型微调(Fine-tune)、有行业数据壁垒
  • 第五、参与设计训练大模型:OpenAI等大模型公司

思考:自己处于哪种境界?

2 人人需要掌握的大模型原理

职场人都能听懂的大语音模型的训练过程

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  • 第一阶段:传统的有监督训练
  • 第二阶段:奖励模型
  • 第三阶段:运用奖励模型,一问一回答一打分,不断进行反馈迭代强化学习
职场人都能听得懂的大语言模型的Transformer推理过程
  • Transformer:在 Transformer 之前,最大的问题就是遗忘(记不住上下文信息)

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  • Transformer:通过**注意力机制(Attention)**解决遗忘问题
    • The:第一个,前面没有关联
    • FBI:前面会关联 The
    • is:前面会关联 FBI
    • chasing:前面会关联 FBI、is

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  • Transformer:整个流程设计(大模型的核心)——2017年提出

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  • Transformer:Encoder 将输入“序列”中的信息提取出来

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  • Transformer:Encoder-Attention 将重要信息提取出来

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  • Transformer:Encoder-Attention 将重要信息提取出来,会有一些更复杂的计算细节

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3 如何构建自己的大模型

需要具备三个方面的能力
  • Prompt Engineer(提示词工程)
  • LangChain(一个框架的名字)
  • Fine-tuning(微调)
LangChain是什么?
  • 面向大模型的开发框架
  • 简单实现复杂功能的 AIGC 应用
  • 多组件封装

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  • LangChain 推荐资料:https://wx.zsxq.com/dweb2/index/topic_detail/211842521158511
LangChain主要功能

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LangChain核心组成
  • 组件
  • 封装
  • 模块

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  • LangChain 核心组成:I/O模块
    • Prompts:主要管理、协助构建送入 Model 的输入
    • Language Modes:用何种 Model
    • Output parsers:解析输出结果

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  • LangChain 核心组成:I/O模块流程
    • Prompts:归一化
    • Language Modes:预测
    • Output parsers:归一化

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  • LangChain 核心组成:数据链路(Data Connection)模块
    • Source:支持各种异构数据源
    • Load:加载
    • Transform:变换
    • Embed:向量化
    • Store:存储向量数据库
    • Retrieve:检索

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  • LangChain 核心组成:数据链路(Data Connection)模块——Load

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  • LangChain 核心组成:数据链路(Data Connection)模块——Transform

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  • LangChain 核心组成:数据链路(Data Connection)模块——Embed

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  • LangChain 核心组成:数据链路(Data Connection)模块——Embed-相识度核心原理(“向量”距离)

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  • LangChain 核心组成:数据链路(Data Connection)模块——Vector Store

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  • LangChain 核心组成:记忆(Memory)模块,针对多轮对话强相关

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http://www.zhongyajixie.com/news/16537.html

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