網(wǎng)站的類型,什么叫社交電商平臺,建設(shè)網(wǎng)站創(chuàng)業(yè),wordpress ftp沒有權(quán)限你有沒有過這樣的體驗#xff1f;明明問AI一個很具體的問題——比如“我家那臺2023款XX空調(diào)的濾芯怎么換#xff1f;”——它卻給你扯一堆“一般空調(diào)濾芯更換步驟”#xff0c;甚至胡編亂造一個“掀開頂蓋往左擰三圈”的錯誤方法#xff1f; 或者更氣人的是#xff0c;你急…你有沒有過這樣的體驗明明問AI一個很具體的問題——比如“我家那臺2023款XX空調(diào)的濾芯怎么換”——它卻給你扯一堆“一般空調(diào)濾芯更換步驟”甚至胡編亂造一個“掀開頂蓋往左擰三圈”的錯誤方法或者更氣人的是你急著要一個客戶的訂單詳情AI卻慢悠悠轉(zhuǎn)圈圈等了5秒才彈出一句“抱歉我需要查詢相關(guān)信息”其實這些問題都和大模型落地時的三個“隱秘痛點”有關(guān)——RAG的作用、鏈路延遲的坑 還有數(shù)據(jù)集的“隱藏力量”。今天咱們就用最接地氣的方式把這些技術(shù)點掰碎了講明白 說不定能幫你搞懂“為什么你用的AI總差點意思”。一、RAG不是“黑科技”就是AI的“查資料小助手”先問你個問題如果有人問你“你上周三吃了什么”你會怎么回答正常人的反應(yīng)是——先回憶上周三的日程“哦對那天中午和同事吃了黃燜雞晚上在家煮了面”。但如果是沒記憶的AI呢它可能會說“一般人上周三可能吃了米飯或面條”——這就是沒有RAG的大模型靠自己的“常識”瞎猜。那RAG是什么其實就是給AI加了個“查資料”的步驟。舉個最直觀的例子你問AI“我去年買的XX手機電池續(xù)航怎么樣”沒有RAG的AI會說“該手機的電池容量是4500mAh一般續(xù)航12小時左右”這是它訓(xùn)練時學(xué)的通用知識但有RAG 的AI會先去你的購買記錄、產(chǎn)品說明書、官方售后數(shù)據(jù)里查——比如“你去年8月買的這款手機當(dāng)時的續(xù)航測試是‘刷視頻5小時掉電30%’”“你的手機最近3個月的充電記錄顯示續(xù)航下降了15%”——然后把這些真實、具體的信息和你的問題打包在一起給AI生成回答。RAG的核心原理其實就一句話在大模型的“問-答”鏈路里加一層“基于向量的檢索”把檢索到的真實信息和你的問題一起喂給模型讓它“有根據(jù)”地回答。再深一點說為什么要用“向量檢索”因為文字是“離散”的——比如“貓”和“貓咪”是兩個詞 但意思差不多而向量是“連續(xù)”的——它會把“貓”變成一串?dāng)?shù)字“貓咪”變成另一串?dāng)?shù)字這兩串?dāng)?shù)字的“距離”很近AI就能快速找到“意思相近”的內(nèi)容。就像你在手機里搜照片輸入“貓”它會把所有帶貓的照片都找出來不管照片文件名是“貓.jpg”還是“貓咪.png”。所以RAG解決的核心問題就是大模型的“知識過期”和“胡編亂造”——畢竟大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是截止到某個時間點的比如GPT-4截止到2023年10月而且它沒有“實時查詢”的能力RAG相當(dāng)于給它開了個“知識庫的窗口”讓它能用到最新、最具體的信息。二、為什么你用的AI總“反應(yīng)慢”因為鏈路太長了現(xiàn)在你知道RAG有用但為什么很多落地的AI產(chǎn)品還是“反應(yīng)慢”比如你問一個企業(yè)的AI客服要等5秒才回復(fù)答案很簡單大模型落地的架構(gòu)從來不是“端對端”的直接問直接答而是“多鏈路拼接”的——就像你要做一道菜得先買菜、洗菜、切菜、炒菜每一步都要時間。舉個企業(yè)常用的“PDF問答”場景你以為的AI流程是“你問‘這份合同里的付款條款是什么’→ AI直接讀PDF→ 回答你”但真實的流程是1.PDF轉(zhuǎn)文字把PDF里的圖片、表格轉(zhuǎn)成可編輯的文字不然AI讀不了圖片里的 字2.文字轉(zhuǎn)向量把轉(zhuǎn)好的文字變成向量存到向量數(shù)據(jù)庫里3.向量檢索根據(jù)你的問題從向量數(shù)據(jù)庫里找到和“付款條款”相關(guān)的內(nèi)容4.生成回答把檢索到的內(nèi)容和你的問題一起喂給大模型生成最終的回答。這還只是“PDF問答”的基本流程如果加上“多模態(tài)”比如圖片、音頻流程會更長——比如你問“這個產(chǎn)品的外觀是什么樣的”AI要先把產(chǎn)品圖片轉(zhuǎn)成向量再檢索再生成描述。每多一個環(huán)節(jié)就多一份“延遲”。就像你在網(wǎng)上買東西“付款→ 賣家發(fā)貨→ 快遞運輸→ 派件”每一步都要等賣家發(fā)貨要1天快遞運輸要3天派件要1天你總共要等5天才能收到貨。大模型的鏈路也是一樣環(huán)節(jié)越多回復(fù)的時間就越長。而企業(yè)的真實場景對“延遲”的要求往往很苛刻——比如客服場景用戶等超過3秒就會不耐煩比如直播場景AI要實時回答觀眾的問題延遲超過1秒就會“冷場”。這時候“鏈路長” 就成了大問題。三、怎么解決“反應(yīng)慢”量化和蒸餾是兩大法寶那有沒有辦法讓多鏈路的AI“跑更快”有目前最常用的兩個方法是量化和蒸餾。先講量化——這是最“直接”的優(yōu)化方法相當(dāng)于“給模型‘減肥’”。你有沒有過這樣的經(jīng)歷手機里的照片太多導(dǎo)致打開相冊很慢你把照片壓縮成“縮略圖 ”雖然畫質(zhì)稍微差點但加載速度快多了。模型量化就是這個道理把大模型的參數(shù)從“ 高精度”變成“低精度”——比如原來的參數(shù)是“float32”32位浮點數(shù)量化成“int8”8 位整數(shù)參數(shù)大小直接縮小到原來的1/4跑起來自然更快。舉個例子一個10GB的大模型量化后可能只有2.5GB在普通服務(wù)器上就能跑而不是必須用昂貴的GPU。而且量化后的模型推理速度能提升3-5倍——就像你把一輛“大卡車”換成“ 小轎車”在城市里開肯定更靈活。當(dāng)然量化是有“代價”的模型的“精度”會稍微下降——比如原來能答對95%的問題量化后可能答對92%。但對于大多數(shù)場景比如客服、 FAQs這個代價是可以接受的——畢竟用戶更在意“回復(fù)快”而不是“100%準確”。再講蒸餾——這是更“高級”的優(yōu)化方法相當(dāng)于“讓小模型學(xué)會大模型的能力”。你可以把蒸餾理解成“師傅帶徒弟”?師傅是“大模型”比如GPT-4知識淵博但反應(yīng)慢、成本高?徒弟是“小模型”比如Llama 3 8B反應(yīng)快、成本低但知識少?蒸餾的過程就是讓徒弟“模仿”師傅的回答——比如給師傅一個問題師傅給出一個高質(zhì)量的回答然后讓徒弟學(xué)習(xí)這個回答的“邏輯”和“內(nèi)容”最后徒弟能像師傅一樣回答問題 但速度更快、成本更低。舉個具體的例子你有一個大模型能準確回答“合同條款”的問題但每回答一次要花1元錢而且要等5秒你用蒸餾訓(xùn)練一個小模型讓它學(xué)習(xí)大模型的回答最后小模型每回答一次只花0.1元而且只要1秒——這就是蒸餾的價值。量化是“壓縮模型大小” 蒸餾是“轉(zhuǎn)移模型能力”兩者結(jié)合起來就能讓多鏈路的AI既快又準。當(dāng)然蒸餾的技術(shù)難度比量化高很多——你得設(shè)計合適的“損失函數(shù)”讓小模型盡可能接近大模型的回答得有足夠的“蒸餾數(shù)據(jù)”讓小模型學(xué)足夠多的例子還得做“對齊”讓小模型的回答符合人類的價值觀。但對于需要“低延遲、低成本”的場景比如直播、小程序蒸餾是不可替代的。四、數(shù)據(jù)集質(zhì)量大模型落地的“隱形基石”最后我想強調(diào)一個很容易被忽視但決定大模型落地成敗的因素——數(shù)據(jù)集質(zhì)量。你有沒有見過這樣的AI明明問的是“怎么煮米飯”它卻回答“怎么修電腦”或者回答的內(nèi)容“驢唇不對馬嘴”大概率是因為它的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”有問題。大模型的學(xué)習(xí)邏輯其實和人一樣你給它什么它就學(xué)什么。比如你教孩子學(xué)說話 如果給它的都是錯誤的句子比如“我吃飯飯”“你喝水水”那它長大肯定說不好話如果給它的都是正確、清晰的句子比如“我在吃飯”“你要喝水嗎”它才能學(xué)會正確的表達。數(shù)據(jù)集的質(zhì)量主要看三個維度1.準確性數(shù)據(jù)里的信息是真實、正確的——比如你訓(xùn)練“醫(yī)療AI”得用真實的病歷、 權(quán)威的醫(yī)學(xué)指南而不是網(wǎng)上的“民間偏方”2.相關(guān)性數(shù)據(jù)和你的場景是相關(guān)的——比如你做“電商客服AI”得用電商的對話記錄、產(chǎn)品說明書而不是教育行業(yè)的數(shù)據(jù)集3.豐富性數(shù)據(jù)覆蓋盡可能多的場景——比如你做“酒店預(yù)訂AI”得包含“預(yù)訂房間”“修改訂單”“退款”“投訴”等各種場景的對話而不是只做“預(yù)訂房間”的數(shù)據(jù)集。舉個真實的例子我去年做過一個“金融客服AI”的項目一開始用的是網(wǎng)上下載的“通用對話數(shù)據(jù)集”結(jié)果AI回答“信用卡還款”的問題時總說“請聯(lián)系你的銀行客服”——因為數(shù)據(jù)集里沒有“信用卡還款流程”的內(nèi)容。后來我們換成了銀行真實的客服對話記錄經(jīng)過匿名處理AI的回答準確率從50%提升到了90%。大模型落地的本質(zhì)是“用數(shù)據(jù)解決具體問題”——沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集再厲害的RAG、再牛的量化蒸餾都救不了一個 “學(xué)錯東西”的AI。很多企業(yè)做AI失敗不是因為技術(shù)不夠好而是因為“數(shù)據(jù)沒做好”要么數(shù)據(jù)太少要么數(shù)據(jù)錯誤要么數(shù)據(jù)和場景不匹配。就像你要蓋房子地基沒打好再漂亮的房子也會塌。最后大模型落地從來不是“技術(shù)競賽”寫到這里我想總結(jié)一句話大模型落地的核心不是“用最先進的模型”而是“解決最具體的問題”。你不需要用GPT-4o來做一個“簡單的客服AI”——用Llama 3加RAG再加量化蒸餾就能做得又快又好你不需要追求“多模態(tài)”的花架子——把“PDF問答”的鏈路優(yōu)化好就能解決企業(yè)80%的需求你不需要盲目跟風(fēng)“大模型訓(xùn)練”——把數(shù)據(jù)集的質(zhì)量做好就能讓AI的回答準確率提升 30%。其實我們用AI的目的從來不是“展示技術(shù)有多厲害”而是“讓AI幫我們解決實際的麻煩” 比如讓客服不用重復(fù)回答同樣的問題比如讓員工不用熬夜整理PDF比如讓用戶不用等5秒才能得到答案。所以下次你用AI的時候不妨想一下它有沒有“查資料”RAG它的回復(fù)為什么“慢 ”鏈路長它的回答是不是“有根據(jù)”數(shù)據(jù)集質(zhì)量這些看起來“不高級”的問題才是AI能不能真正“有用”的關(guān)鍵。畢竟技術(shù)的價值從來不是“讓自己變厲害”而是“讓別人變輕松”。你說對嗎普通人如何抓住AI大模型的風(fēng)口領(lǐng)取方式在文末為什么要學(xué)習(xí)大模型目前AI大模型的技術(shù)崗位與能力培養(yǎng)隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用 大模型作為其中的重要組成部分 正逐漸成為推動人工智能發(fā)展的重要引擎 。大模型以其強大的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力 廣泛應(yīng)用于自然語言處理 、計算機視覺 、 智能推薦等領(lǐng)域 為各行各業(yè)帶來了革命性的改變和機遇 。目前開源人工智能大模型已應(yīng)用于醫(yī)療、政務(wù)、法律、汽車、娛樂、金融、互聯(lián)網(wǎng)、教育、制造業(yè)、企業(yè)服務(wù)等多個場景其中應(yīng)用于金融、企業(yè)服務(wù)、制造業(yè)和法律領(lǐng)域的大模型在本次調(diào)研中占比超過30%。隨著AI大模型技術(shù)的迅速發(fā)展相關(guān)崗位的需求也日益增加。大模型產(chǎn)業(yè)鏈催生了一批高薪新職業(yè)人工智能大潮已來不加入就可能被淘汰。如果你是技術(shù)人尤其是互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者現(xiàn)在就開始學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)真的是給你的人生一個重要建議最后只要你真心想學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)這份精心整理的學(xué)習(xí)資料我愿意無償分享給你但是想學(xué)技術(shù)去亂搞的人別來找我在當(dāng)前這個人工智能高速發(fā)展的時代AI大模型正在深刻改變各行各業(yè)。我國對高水平AI人才的需求也日益增長真正懂技術(shù)、能落地的人才依舊緊缺。我也希望通過這份資料能夠幫助更多有志于AI領(lǐng)域的朋友入門并深入學(xué)習(xí)。真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會一個個給大家發(fā)大模型全套學(xué)習(xí)資料展示自我們與MoPaaS魔泊云合作以來我們不斷打磨課程體系與技術(shù)內(nèi)容在細節(jié)上精益求精同時在技術(shù)層面也新增了許多前沿且實用的內(nèi)容力求為大家?guī)砀到y(tǒng)、更實戰(zhàn)、更落地的大模型學(xué)習(xí)體驗。希望這份系統(tǒng)、實用的大模型學(xué)習(xí)路徑能夠幫助你從零入門進階到實戰(zhàn)真正掌握AI時代的核心技能01教學(xué)內(nèi)容從零到精通完整閉環(huán)【基礎(chǔ)理論 →RAG開發(fā) → Agent設(shè)計 → 模型微調(diào)與私有化部署調(diào)→熱門技術(shù)】5大模塊內(nèi)容比傳統(tǒng)教材更貼近企業(yè)實戰(zhàn)大量真實項目案例帶你親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?02適學(xué)人群應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實戰(zhàn)項目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計劃通過低代碼工具實現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。vx掃描下方二維碼即可本教程比較珍貴僅限大家自行學(xué)習(xí)不要傳播更嚴禁商用03入門到進階學(xué)習(xí)路線圖大模型學(xué)習(xí)路線圖整體分為5個大的階段04視頻和書籍PDF合集從0到掌握主流大模型技術(shù)視頻教程涵蓋模型訓(xùn)練、微調(diào)、RAG、LangChain、Agent開發(fā)等實戰(zhàn)方向新手必備的大模型學(xué)習(xí)PDF書單來了全是硬核知識幫你少走彎路不吹牛真有用05行業(yè)報告白皮書合集收集70報告與白皮書了解行業(yè)最新動態(tài)0690份面試題/經(jīng)驗AI大模型崗位面試經(jīng)驗總結(jié)誰學(xué)技術(shù)不是為了賺$呢找個好的崗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分資料并且還在持續(xù)更新中…真誠無償分享vx掃描下方二維碼即可加上后會一個個給大家發(fā)