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Token决定了其能处理的文本长度上限。Token的拆分规则因模型而异有些模型将人工智能视为1个Token而有些模型可能将其拆分为多个子词。在实际应用中Token数量直接影响API调用成本如GPT-4的输入和输出每Token收费不同。因此产品经理需在功能设计时考虑Token限制如是否支持超长文档处理。分词方法词级Word-level以单词为单位。优点是语义完整但会面临词汇表过大和未登录词Out-of-Vocabulary, OOV问题。字符级Character-level以单个字符为单位。优点是不会有OOV问题但语义信息被切碎导致序列过长计算效率低。子词级Subword-level这是当前主流的方法它在词级和字符级之间取得了平衡。常见的高频词被视为一个Token而罕见的词则被拆分为多个有意义的子词片段。这种方法既能有效处理OOV问题又保留了大部分语义信息。主流子词算法包括BPEByte Pair Encoding、WordPiece和SentencePiece等 。它们通过对大规模语料库进行统计分析迭代地合并高频出现的字符对或子词从而构建出一个大小适中的词汇表。对中文分词的影响由于中文没有天然的空格作为分隔符Token化的效率尤为关键。早期模型常将一个汉字处理成一个Token导致处理相同语义内容的中文文本比英文需要更多的Token这直接影响了处理成本和上下文长度限制。许多国产大模型通过优化分词器扩大了针对中文的词汇表使得一个Token能表示更复杂的中文词语从而提升了处理效率 。3、嵌入模型(Embedding Model)嵌入模型是将文本、图像、音频等非结构化数据转化为计算机可理解的数值向量的工具。向量的距离反映数据的语义相似度这是大模型理解语言的核心能力。例如猫和狗的向量距离会比猫和汽车更近。在实际应用中嵌入模型是许多功能的隐形支柱文档问答产品的内容检索将用户问题和文档内容转化为向量快速匹配最相关片段电商平台的相似商品推荐基于商品描述的向量相似度实现RAG技术的检索环节将用户查询和知识库内容转化为向量进行匹配4、混合专家模型(MoE)混合专家模型[2](Mixture of Experts, MoE)是一种通过门控网络动态选择专家子网络进行计算的神经网络架构。MoE的核心优势在于实现高参数、低计算的稀疏性仅激活总参数的一小部分即可处理输入显著提升模型容量与计算效率的平衡。MoE的工作流程类似于项目团队协作项目经理(门控网络)根据任务性质挑选最合适的几位专家(子网络)来完成任务最后整合他们的成果形成最终解决方案。这种分治策略使模型能处理更复杂的任务同时避免全参数激活带来的计算负担。二、大模型训练与优化方法5、预训练(Pretraining)预训练是大模型学习的基础阶段通过自监督学习从海量无标注数据中学习通用语言表征。预训练过程是在海量的、无标注的文本数据上进行的不针对特定任务而是让模型掌握广泛的语言知识形成通用理解能力。预训练的一般流程包括a)收集大量低成本获取的训练数据b) 采用自回归或自编码预训练方法学习数据共性c) 将学习到的共性移植到模型中d) 迭代训练进一步改进模型或压缩模型扩展定律Scaling Laws[3]这是指导预训练的核心理论。由OpenAI的Jared Kaplan等人和DeepMind的Jordan Hoffmann等人提出的研究表明模型的性能通常用损失函数的值来衡量与模型参数量N、训练数据量D和计算量C 之间存在可预测的幂律关系。DeepMind的“Chinchilla[4]”论文进一步指出为了实现计算最优模型大小和训练数据量应该按比例增加即模型参数每翻一倍训练的Token数量也应相应翻倍 。这个发现修正了早期“模型越大越好”的认知强调了数据量和数据质量的同等重要性 。6、微调(Fine-tuning)微调是在预训练基础上针对特定任务或领域的进一步优化过程。微调通过少量标注数据使模型适应特定应用场景是大模型从通用能力转向实用价值的关键步骤。微调技术主要分为三类全参数微调更新模型所有参数适合资源充足场景但计算成本高。基于适配器的微调在预训练模型中插入小型可训练适配器模块仅更新适配器参数保留预训练知识。基于低秩矩阵分解的微调如LoRA、LoHa、AdaLoRA等通过分解权重矩阵减少需要更新的参数量大幅降低计算需求。7、模型对齐(Alignment)模型对齐是确保大模型输出符合人类价值观或特定目标的技术。对齐技术解决大模型能说会做但说错做错的问题是大模型安全可靠应用的关键保障。基于人类反馈的强化学习RLHFRLHF是当前实现对齐最主流和最有效的方法 。它通常包含三个步骤监督微调Supervised Fine-Tuning, SFT首先用少量高质量的人类示范数据对预训练模型进行微调使其初步具备理解和遵循指令的能力。训练奖励模型Reward Model, RM让模型对同一个提示生成多个不同的回答然后由人类标注员对这些回答进行排序哪个更好哪个更差。利用这些包含人类偏好的排序数据训练一个奖励模型该模型能对任意一个模型输出进行打分分数高低代表其符合人类偏好的程度 。强化学习优化将奖励模型作为环境的奖励信号使用强化学习算法如PPO来进一步微调SFT模型。模型的目标是生成能从奖励模型那里获得更高分数的回答从而使其行为逐渐向人类偏好对齐 。对齐的挑战与替代方案RLHF过程复杂且高度依赖昂贵的人类标注数据 。因此研究人员也在探索更高效的替代方案如直接偏好优化Direct Preference Optimization, DPO它通过一种更直接的方式利用偏好数据来调整模型过程更稳定且计算成本更低。安全评估为了确保对齐的有效性需要一套全面的评估体系。这包括使用专门的基准数据集如PKU-SafeRLHF、TruthfulQA、HarmBench来测试模型在有害性、偏见、事实性等方面的表现 并采用红队测试Red Teaming 等对抗性方法主动寻找模型的漏洞和安全风险。8、大模型幻觉幻觉Hallucination是指大模型生成看似合理但实际上是错误的、捏造的或与现实世界事实不符的内容的现象。这是大模型最主要的挑战之一严重影响其可靠性和应用前景。产生原因幻觉的根本原因在于模型是基于其在训练数据中学到的统计模式来生成文本的它并不具备真正的理解、记忆或事实核查能力。原因可能包括训练数据中的噪声或错误、模型知识的过时、推理能力的缺陷等。检测与缓解技术研究人员正在开发多种检测幻觉的方法。例如通过量化模型输出的不确定性如语义熵来识别低置信度的内容 或者通过检查模型输出的自洽性让模型用不同方式多次回答同一问题看答案是否一致 。缓解改进训练数据在预训练阶段筛选和清洗数据去除错误和有害信息 。检索增强生成RAG如前所述通过将回答锚定在可靠的外部知识源上是缓解事实性幻觉最有效的方法之一 。改进解码策略在生成文本时调整采样策略避免过于“有创造力”的输出。链式验证Chain-of-Verification让模型在生成回答后主动生成一系列验证问题并尝试自行回答这些问题来核查原始答案的准确性 。9、提示工程(Prompt Engineering)提示工程是构建能被大模型理解和解释的文本结构的技术。有效的提示工程能提高大模型的准确性和效率使输出更加可控和可预测。提示工程的分类与设计任务性提示明确指定任务类型如请为以下文本生成摘要示例性提示提供参考案例引导模型输出符合示例格式的内容限定性提示约束输出格式或内容如使用JSON格式输出结果角色扮演提示设定模型角色如你是一个资深Python工程师只输出代码不解释提示词设计原则**提示词**角色指示背景属性模型要求输入文本输出结构。例如在金融分析场景中提示词可能包括角色金融分析师指示分析公司财报背景考虑行业趋势属性使用专业术语模型要求输出结构化报告输入文本2025年第三季度财报输出结构JSON格式包含关键指标。三、大模型进阶技术与应用模式10、检索增强生成(RAG)RAG是结合检索能力和生成能力的技术有效解决大模型幻觉、知识过时、专业领域知识缺乏等问题。作为Agent技术的关键组件RAG通过检索外部知识库增强生成内容的准确性和时效性。RAG的三步工作流程索引收集数据、分块、向量嵌入并存储于向量数据库检索将用户查询转化为向量与知识库向量进行相似度匹配生成基于检索结果和用户查询由大模型生成最终响应典型应用包括ChatPDF、Lepton Search等使大模型能引经据典地回答问题而非单纯依赖于预训练知识。RAG技术正在快速发展为通用人工智能提供了更大可能性。11、AI Agent(智能体)AI Agent是以大语言模型为核心驱动具备自主感知需求、拆解任务、记忆信息、调用工具能力能端到端完成复杂目标的智能系统。Agent代表了大模型应用技术的发展方向是智能化时代的软件新形态。Agent技术架构Agent是一个框架将大模型与专家模型、搜索引擎、知识库、工具等组件集成在一起。其分层架构包括数据资产层、AI组件层、智能体层和AI应用层。大模型作为核心组件负责理解用户意图、拆分任务、流程控制和汇总信息。Agent工作流程以复杂任务处理为例Agent首先理解用户需求然后将任务分解为多个子任务调用相应工具或子模型完成每个子任务最后整合结果返回给用户。例如在软件开发场景中Agent可分解为产品经理、程序员、测试工程师等多个角色协同完成项目开发。12、模型上下文协议(MCP)**MCP(模型上下文协议)**为大模型与外部工具之间搭建信息传递通道。通过MCP开发者无需为每个外部工具编写复杂接口使大模型能无缝调用API、数据库等工具实现从能说到能做的跨越。MCP的核心特点标准化接口统一封装各种工具简化调用流程高效性减少通信延迟优化数据传输可扩展性支持动态扩展便于未来功能增加多平台兼容支持LangChain、Hugging Face、OpenAI API等多种平台MCP的工作机制初始化阶段启动客户端并连接服务器获取可用工具列表查询处理阶段用户输入查询Host应用将查询传递给MCP ServerLLM分析分析用户意图并生成工具调用指令工具调用执行指令并返回结果结果整合LLM整合工具结果并生成最终响应13、Agent-to-Agent协议(A2A)A2A是Google于2025年推出的标准化智能体交互协议旨在实现不同AI系统之间的无缝通信与协作打破信息孤岛使异构智能体能协同工作。A2A协议的核心功能能力发现通过Agent Card(JSON格式元数据文件)声明智能体的能力、任务类型和输入输出要求任务管理支持从快速响应的短时任务到需要长时间运行的复杂任务协作通信智能体间发送结构化消息传递上下文信息、中间步骤回复和最终产出物安全与兼容构建在HTTP、Server-Sent Events(SSE)、JSON-RPC等广泛应用的协议上A2A协议的通信架构链式协作上一个Agent的输出作为下一个Agent的输入像接力赛一样传递集中式调度有一个主Agent负责分发任务和汇总结果类似项目经理角色14、Agenttic-RL传统的LLM-RL范式主要将这些模型视为静态的条件生成器而Agentic RL则将这些模型重新定义为自主决策的智能体能够在复杂动态环境中进行感知、推理、规划和工具使用。Agentic RL将 LLMs 从静态文本生成器重构为具备感知→规划→行动→反思闭环能力的动态自主智能体。Agentic RL形式化为一个部分可观测马尔可夫决策过程POMDP。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。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】**​