课程微网站开发技术,wordpress设置中文失败,网站频道规划,建设邮费自己的网站_要不要购买服务器的在人工智能领域#xff0c;大型语言模型#xff08;LLMs#xff09;已经取得了显著的进展#xff0c;能够生成类似人类的文本并回答各种问题。然而#xff0c;它们在推理过程中仍面临一些挑战#xff0c;例如缺乏对事实的准确把握以及难以处理复杂的多步骤问题。为了解决…在人工智能领域大型语言模型LLMs已经取得了显著的进展能够生成类似人类的文本并回答各种问题。然而它们在推理过程中仍面临一些挑战例如缺乏对事实的准确把握以及难以处理复杂的多步骤问题。为了解决这些问题检索增强生成RAG和思维链CoT提示技术应运而生而它们的结合RAG CoT即检索增强思想 RAT更是展现出了强大的优势。 一、RAG知识的注入器
RAG即检索增强生成是一种允许LLMs在推理过程中访问外部信息源的技术。想象一个LLMs正在解决数学问题RAG就像是一个贴心的辅导老师能够实时地为LLMs提供所需的公式或定理确保其每一步推理都基于准确的知识。这样LLMs就能减少产生幻想性解决方案的风险其推理过程也因此变得更加坚实可靠。
RAG的工作机制相当直观当LLMs遇到一个需要特定知识才能解决的问题时它会利用RAG技术从外部知识库中检索相关信息。这些信息可以是文本、图像、音频等多种形式关键在于它们能够为LLMs提供解决问题的必要背景知识。通过这种方式LLMs不仅能够更准确地回答问题还能在回答中融入更丰富的细节和背景信息从而提升回答的整体质量[RAGRetrieval Augmented Generation及衍生框架CRAG、Self-RAG与HyDe的深入探讨]。 二、CoT让思考可视化
与RAG相辅相成的是CoT技术它旨在帮助LLMs解决那些需要逐步推理的复杂问题。CoT提示鼓励LLMs在给出最终答案之前先解释其思考过程。这就像在数学课上展示你的计算步骤一样LLMs需要将其推理过程分解为更小、更易于管理的步骤并逐一解释这些步骤。
实现CoT提示有两种主要方法零样本Zero-shot提示和少样本Few-shot提示[探索 Prompt从基础概念到高级工程技术。零样本提示通过在提示本身中使用特殊词汇或短语如“让我们一步一步地思考”来引导LLMs解释其推理过程。而少样本提示则向LLMs展示几个解决类似问题的例子这些例子中的解决步骤被清晰地解释出来。LLMs在观察这些例子后会尝试模仿这种逐步推理的方式来解决问题。
尽管CoT提示在提升LLMs推理能力方面取得了显著成效但它也面临着一些挑战。例如如果LLMs对某个主题的知识储备不足其推理步骤可能会出错。此外LLMs有时会陷入错误的思维定式提出与现实不符的解释。这些问题需要通过进一步的优化和训练来解决。 三、RAG 与 CoT 的结合RAT
原理与机制
RAT 将 CoT 提示与 RAG 相结合以处理长期推理和生成问题。首先LLMs 会生成零次思维链CoT然后这些思维链与 RAG 合并。以这些想法为探究对象对其进行因果修正并逐渐形成最终的回答。在这个过程中会迭代地使用信息检索来修正思维链的每一个步骤。这包括任务查询以及在初始零次 CoT 生成之后的当前和过去的思维步骤。
应用场景
在代码生成、数学推理、创意写作和任务规划等多种任务中都展现出了强大的应用能力。例如在代码生成任务中RAT 可以帮助程序员更高效地生成准确的代码。通过结合 RAG 从代码库中获取相关的代码片段和知识以及 CoT 对编程思路的逐步梳理能够大大提高代码生成的质量和效率。在创意写作方面RAT 可以从外部知识源获取灵感和素材同时通过 CoT 对写作思路进行组织和展开创作出更富有创意和深度的作品。
优势 提高准确性 通过允许 LLMs 访问外部知识并完善其推理过程RAT 有效地减少了错误生成了更准确的解决方案。例如在数学推理任务中对比不使用 RAT 的方法使用 RAT 后错误率显著降低答案的准确性得到了大幅提升。 增强可解释性 迭代过程中的解释提供了对 LLMs 思维过程的深入了解使得更容易识别和解决任何可能出现的问题。这对于一些对结果可解释性要求较高的领域如医疗诊断和金融风险评估等具有重要意义。 强化长期推理能力 对于复杂的多步骤任务RAT 的优势更加明显。它确保了推理过程的透明性使得 LLMs 能够更好地处理需要长期推理的任务。比如在任务规划中从初始目标设定到最终计划的制定RAT 可以引导 LLMs 逐步进行合理的推理和规划。
四、RAT 面临的挑战
1、信息过载
随着外部数据源的不断增加和丰富如何高效地检索和处理大量信息成为了一个关键问题。如果不能有效地处理信息过载问题可能会导致检索效率低下甚至影响 LLMs 的回答质量。
2、自动思维链生成
目前CoT 提示往往需要人工干预。开发能够自动生成 CoT 解释的算法对于提高 RAT 的效率和可扩展性至关重要。只有实现了自动生成才能更广泛地应用 RAT 技术。
3、伦理考虑
随着 LLMs 推理能力的增强偏见和公平性等伦理问题变得更加突出。例如在一些涉及社会敏感问题的回答中如果存在偏见可能会引发社会争议。因此研究如何减轻偏见并确保 RAT 的负责任发展是必不可少的。 五、RAT 的未来发展方向
1、个性化学习
想象一下配备了 RAT 的 LLMs 成为智能导师能够根据学生的理解程度逐步解释概念并调整解释方式。这种个性化的学习方式有可能彻底改变教育模式提高学习效果。
2、科学发现加速
RAT 赋能的 LLMs 可以与科学家合作提出假设并通过实验进行推理从而有可能加速科学发现的进程。在一些复杂的科学研究领域如药物研发和宇宙探索等RAT 可以提供更多的思路和方法。
3、可解释人工智能XAI的推进
RAT 为可解释人工智能铺平了道路使得 LLMs 不仅能够生成解决方案还能解释其思维过程。这将增强人类对人工智能的信任促进人机之间的更好合作。
检索增强生成RAG和思维链CoT提示技术的结合RAT为 AI 推理能力的提升带来了新的机遇和突破。尽管它面临着一些挑战但它在提高准确性、增强可解释性和强化长期推理能力等方面的优势不可忽视。
如何学习AI大模型 大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。
不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机
想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。
但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高
那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份 LLM大模型资料 分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以 扫描下方二维码领取↓↓↓ [CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]() 学习路线 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。 学会后的收获
• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求
• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。 1.AI大模型学习路线图 2.100套AI大模型商业化落地方案 3.100集大模型视频教程 4.200本大模型PDF书籍 5.LLM面试题合集 6.AI产品经理资源合集 获取方式 有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
