2018年互联网大会秦皇岛网络优化排名

2018年互联网大会,秦皇岛网络优化排名,影响网站排名的因素 权重,做网站所需要哪方面的知识“ 意图识别不准确只是智能体应用过程中的一个问题#xff0c;在实际操作中还会有其它更多的问题存在#xff1b;因此#xff0c;我们不能太信任技术本身#xff0c;而是需要完善的解决方案去规避技术风险。” 最近在研究大模型智能体也就是Agent的过程中#xff0c;遇到…“意图识别不准确只是智能体应用过程中的一个问题在实际操作中还会有其它更多的问题存在因此我们不能太信任技术本身而是需要完善的解决方案去规避技术风险。”最近在研究大模型智能体也就是Agent的过程中遇到了一个很严重的问题直接影响到Agent的质量和效果那就是意图识别不准确也可以说是Agent的幻觉问题。其产生的原因就在于大模型有时无法准确识别出用户意图无法准确调用相应的函数。意图识别不准确现在大模型技术在应用方面主要有两大方向其一就是大模型的创作能力简单来说就是内容生成方面如生成图片文字视频也包括RAG等。另一方向就是智能体其目的是使大模型能够像人类一样通过思考加使用外部工具的方式能够自动化处理一些问题。比如说让大模型遇到不懂的问题可以自己上网搜索需要使用一些第三方工具比如说调用高德的地图接口或者调用美团的下单接口去自主规划旅行路线并订购门票酒店等。这就是大模型的主要应用方向——智能体。以上是关于大模型智能体的功能介绍下面我们从技术实现的角度来研究智能体。从技术的角度来说实现智能体首先大模型需要具备“思考”的能力也就是能够自主规划和拆解目标把需求变成可行性的步骤而这就是思维链技术。而要想实现智能体不仅仅需要大模型具备“思考”的能力同时还需要大模型能够使用外部工具简单来说就是第三方接口。而这个在技术上怎么实现呢关于大模型调用外部工具接口的技术就叫做function call 也就是函数调用是通过给大模型提供一个函数列表这个函数列表中描述了每个函数的功能参数等比如需要看地图就调用地图接口需要看天气就调用天气接口等等。虽然说函数调用从技术上来看挺简单但等到真正操作起来却是很复杂的一件事比如说作者目前就遇到了一个很严重的问题就是意图识别不明确问题。简单来说你想实现一个Agent智能体然后根据功能定义了一堆函数列表然后告诉大模型根据用户输入的问题去自主判断调用那个函数。也就是说你要查天气就去调用天气接口你要查地址就去调用地图接口而不是在查天气的时候调用地址接口或者在查地址的时候调用天气接口这就是意图识别。如果说你的智能体涉及的功能比较少需要调用的接口也比较少可能还不会出现这个问题但如果当你智能体的功能比较复杂时需要调用多个不同的接口这时大模型可能就会偶尔抽风出现不知道或者调用错误的接口。当然这种现象并不仅仅只是大模型的问题我们人类同样也有可能出现这种问题。举例来说有一辆三轮车和一辆小货车然后我说要拉东西你去把车开过来一下这时你应该开三轮车还是小货车作为一个需求来说如果东西比较多可能三轮车就无法满足你的需求而如果东西比较少三轮车和货车都可以满足你的需求当然在实际操作的过程中还需要考虑东西的体积质量路程等等。但对大模型来说三轮车和小货车都是拉货的这时它可能就会识别出错在应该使用小货车的时候它开了一辆三轮车过来。而这就是智能体函数调用中可能会经常出现的问题但应该怎么解决这个问题呢说实话这种问题目前还没有一个完美的解决方案即使放到我们人类身上偶尔也会因为沟通或理解的问题导致出错在大模型上这种错误概率更是会被无限放大。而我们只能尽可能的去避免这种问题的出现而具体的解决办法大概有以下几种使用准确清晰的描述那个函数到底的干啥的有什么具体的功能最好使用最细致的描述使歧义尽可能的降低使用多轮对话通过多次交流使得能够更准确的理解需求而这也是我们平常沟通过程中经常用的的方法。使用分类模型说白了意图识别问题本质上就是一个分类问题你的描述越模糊分类越困难因此可以使用专业的分类模型来让大模型确定自己的需求。使用规则引擎帮助大模型设计一套规则引擎简单来说就是当大模型出现模糊判断的时候应该怎么进行兜底比如说增加人工判断或者重新选择的机会等。或者使用某种规则不管意图什么样只要满足规则需求就去执行。总之大模型智能体在具体实践和技术研究中存在较大的事实差距我们在使用的过程中需要根据具体的场景和问题去优化和完善我们的解决方案而不是全部依赖于技术本身。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】