企业官网建设流程全解析

一站式营销平台,杭州网站建设机构,如何做一份企业网站,2021年电商平台排名Q1#xff1a;Transformer中的编码器和解码器有什么区别#xff0c;只有编码器或者只有解码器的模型是否有用#xff1f; 编码器#xff1a;深度理解输入的句子#xff0c;并将其所有信息#xff08;词汇、语法结构、上下文关系#xff09;压缩成一个丰富、稠密的“上下…Q1Transformer中的编码器和解码器有什么区别只有编码器或者只有解码器的模型是否有用编码器深度理解输入的句子并将其所有信息词汇、语法结构、上下文关系压缩成一个丰富、稠密的“上下文表示”。解码器根据编码器提供的“上下文表示”和已经生成的部分结果逐个词地生成目标语言的句子。仅编码器的模型擅长理解任务典型代表BERT模型仅解码器的模型擅长生成任务典型代表GPT系列Q2GPT跟原始Transformer论文的模型架构有什么区别原始Transformer模型是一个编码器解码器架构而GPT系列是仅解码器Q3仅编码器BERT类、仅解码器GPT类和完整编码器-解码器架构各有什么优缺点仅编码器优点深度双向理解对词语上下文语境捕捉能力强缺点无法用于直接生成仅解码器优点强大的生成能力预训练后仅需少量示例就可执行新任务缺点单向注意力对上下文理解不如编码器深入编码器解码器优点通用性强缺点结构复杂参数量和计算成本通常更高Q4为什么说Transformer的自注意力机制相对于早期RNN中的注意力机制是一个显著的进步RNN的本质是顺序处理。必须等待前一时间步计算完成后才能计算当前时间步的状态。而自注意力机制完全是并行的。对于一个序列它可以计算所有位置之间的关联度。极大地利用了现代硬件的计算能力使得训练超大型模型成为可能。Q5大模型为什么有最长上下文长度的概念为什么它是指输入和输出的总长度Transformer的核心组件是自注意力机制这是目前绝大多数模型的核心构架。这个机制需要计算序列中每一个token与序列中所有其他token的关联度。更长的序列意味着需要更多的GPU显存来存储中间的键值对。因此最长上下文长度是模型在计算可行性、硬件资源限制和训练成本之间取得平衡的结果它是一个硬性的技术瓶颈。对于自回归的生成式大模型来说输出并不是一个独立的过程而是输入的延续。大模型每生成一个词都会将这个词追加到当前上下文序列末尾然后基于这个不断增长的完整序列来预测下一个词。而这个完整的序列中就包含原始输入。Q6大模型的首字延迟、输入吞吐量、输出吞吐量分别是如何计算的不同应用场景对首字延迟、输入吞吐量和输出吞吐量的需求分别是什么首字延迟•定义从用户发出完整请求开始到接收到模型生成的第一个Token为止所经过的时间•计算方式首字延迟 预填充阶段时间 第一个输出Token的生成时间•预填充阶段模型需要将整个输入通过网络前向传播此阶段会计算出第一个Token的概率分布。这个过程的计算量与输入的长度成正比•第一个Token生成从概率分布中采样并将其返回给用户•首字延迟强烈依赖于输入提示的长度。输入越长预填充阶段耗时越多。输入吞吐量•定义在预填充阶段模型处理输入Token的速率•计算方式输入吞吐量 输入令牌总数/预填充阶段耗时单位通常是tokens/秒•输入吞吐量衡量的是模型阅读和理解输入材料的速度• 由于Transformer架构的并行性在预填充阶段模型可以同时处理整个输入序列因此输入吞吐量通常非常高输出吞吐量•定义在解码阶段模型生成输出Token的速率•计算方式输出吞吐量 生成的输出Token总数/解码阶段总耗时单位通常是tokens/秒• 这个指标衡量的是模型思考和写作的速度• 在解码阶段模型是自回归的这个过程本质上是串行的无法完全并行。因此输出吞吐量通常远低于输入吞吐量是影响用户体验和推理成本的关键瓶颈。总结首字延迟大模型思考多久才会开口说出第一个字输入吞吐量大模型听你说话并理解的速度。当他需要听你念完一长段文章时这个速度很重要输出吞吐量大模型流利的输出结果的速度如果他说的很慢一个字一个字往外蹦你会非常着急。Q7预训练和微调的两步范式为什么如此重要基础模型通过预训练获得了哪些核心能力微调在引导模型遵循指令、回答问题和对齐人类价值观方面起到什么作用预训练和微调两步范式非常重要是因为它实现了能力的规模化积累”和任务的定向化输出的高效分离•预训练计算和数据成本极高耗时数周甚至数月需要成千上万的GPU。一个强大的基础模型一旦被训练出来就可以作为一个通用大脑•微调相对轻量、快速、便宜。只需少量特定的数据和计算资源就可以让通用大脑学会执行新的具体任务。在预训练阶段获得以下核心能力•庞大的世界知识比如“巴黎是法国的首都”、“水的化学式是H₂O”•语言的理解与生成能力学会语法、句法、语义、语言结构等•上下文学习与情景建模能力能够根据输入文本的上下文来动态调整自己的理解和生成•初步的推理能力通过分析文本中大量的逻辑关联学会初步的逻辑推理微调在引导模型遵循指令方面起到的作用微调的作用是通过大量配对数据指令与期望回复教会模型如何与用户进行准确对话。遵循指令不仅仅是回答正确。它包含了一系列内容比如任务理解、格式遵循、风格匹配、内容约束等。微调在引导模型回答问题方面起到的作用基础模型的知识是混杂的它可能同时学到了正确的信息和错误信息。微调的作用是使用高质量的数据提升模型回答的准确性与可用性。微调在对齐人类价值观方面起到的作用预训练数据中不乏偏见、歧视、仇恨言论、不道德和危险的信息。通过微调引导模型排除有害内容、拒绝有害请求、减少偏见、保持礼貌和帮助性等Q8Llama-3 8B的综合能力比Llama-170B的能力还强是如何做到的Llama系列大型语言模型是由美国公司Meta开发的。Llama-3 8B的综合能力并非在所有方面都全面超越 Llama-1 70B但在大多数公开的基准测试和实际应用中它的表现确实优于后者。原因归结为以下几点1数据质量提升Llama-3 使用了超过 15万亿 token 的训练数据这比 Llama-1 的 1.4万亿 token 多了一个数量级。更重要的是这些数据经过了极其严格的清洗和筛选。2更优化的模型架构和训练方法虽然 Llama-3 保留了 Llama 2 的核心架构但在细节上做了大量优化比如更长的上下文长度、改进的 Tokenizer、分组查询注意力、更稳定更长时间的训练3后训练流程的极大增强比如指令微调使用远超 Llama-1 时代的高质量指令数据进行训练比如训练数据中包含大量的代码直接提升了其逻辑推理和问题分解能力这些能力会泛化到自然语言任务中普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你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‌02适学人群应届毕业生‌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‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发