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好

這里講解如何優(yōu)化提問方式：

ali

大模型使用常見問題解決指南 ??

?Prompt工程
? ? prompt通常指的是一個輸入的文本段落或短語，作為生成模型輸出的起點(diǎn)或引導(dǎo)。Prompt可以是一個問題、一段文字描述、一段對話或任何形式的文本輸入，模型會基于Prompt所提供的上下文和語義信息，生成相應(yīng)的輸出文本。
? ?
技巧-穿越火線CEO
? ? 1、角色扮演 Cosplay
? ? 2、給出示例 Few-shot
? ? 3、思維鏈 ? Chain-of-thought,CoT ? 復(fù)雜任務(wù)拆解。在提示詞中插入一系列的中間解決步驟，引導(dǎo)大模型將復(fù)雜的任務(wù)進(jìn)行拆解，從而解決這個復(fù)雜的任務(wù)。
? ? 4、外部工具 External Tools
? ? 5、輸出提示 Output Indicator ? ?

問題

1、大模型經(jīng)常freestyle,自由發(fā)揮，怎么辦？（嚴(yán)肅的場景，回答穩(wěn)定，不亂說）
? ? a.配置內(nèi)部代理，屏蔽敏感詞。缺點(diǎn)，交互時間變長，可能會造成誤匹配。
? ? b.本地化部署。缺點(diǎn)，本地委會大模型需要較高的人力成本和硬件成本。 ? ?

2、阿里巴巴--通義大模型
? ? 應(yīng)用：通義千問
? ? 輔助編程：IDE插件：通義靈碼
? ? 推薦使用：
? ? 通義智文
? ? 通義萬相 ：文生圖 ? ?

3、科大訊飛
? ? 訊飛星火認(rèn)知大模型
? ? 應(yīng)用：訊飛星火（sparkDesk）
? ? 推薦
? ? ppt創(chuàng)作 ：訊飛智文 ? ?

4、智譜AI--ChatGLM
? ? 應(yīng)用：代碼生成CodeGeeX
? ? 推薦:
? ? 代碼沙盒
? ? 科研情報平臺，ChatPaper aminer ? ?

5、騰訊--騰訊混元大模型
? ? 應(yīng)用：騰訊混元助手
? ? 優(yōu)勢：圖生文 ? ?

6、華為--盤古大模型 ? ?

2、阿里巴巴--通義大模型

應(yīng)用：通義千問

輔助編程：IDE插件：通義靈碼

推薦使用：

通義智文

通義萬相 ：文生圖

國內(nèi)常見大模型平臺使用和介紹 ? ?

大模型產(chǎn)品、應(yīng)用、API、收費(fèi)情況
? ? 1、文心大模型
? ? 應(yīng)用：文心一言

? ? 網(wǎng)址： https://yiyan.baidu.com/
? ? 支持文聲圖
? ? 支持聯(lián)網(wǎng)
? ? 支持圖生文
? ? 支持讀取文檔
? ? 支持生成圖表
? ? 商業(yè)信息查詢
? ? 生成思維導(dǎo)圖
? ? 各個平臺的優(yōu)勢推薦
? ? 3.5版本免費(fèi)，4.0版本收費(fèi) ? ?

推薦使用：
? ? 1、文心一言
? ? 2、Prompt模板 ? ?

ChatGPT? ? ?

???1、史上增速最快消費(fèi)級應(yīng)用
? ?2、Chat Generative Pre-trained Transformer? 聊天式生成預(yù)訓(xùn)練? ? ?

場景
? ?1、回答問題
? ?2、生成內(nèi)容
? ?3、完成任務(wù) ? ?

使用
? ?1、注冊
? ?2、使用
? ?3、其他方案

? ?poe
? ?phind
? ?https://sdk.vercel.ai ,大模型對比平臺
? ?http://github.com/xx025/carrot ? ?

什么是prompt?
? ?Prompt Engineering
? ?通過prompt可以使用自然語言與大模型進(jìn)行交互
? ?prompt技巧
? ?1、描述問題要具體 ? ?

大模型企業(yè)級應(yīng)用場景概覽 ? ?

???1、通用大模型：智能聊天機(jī)器人，…
? ?2、行業(yè)大模型：金融服務(wù)，…
? ?3、產(chǎn)業(yè)大模型：鐵路檢測，…

大模型的三大支柱
? ?算力、數(shù)據(jù)、算法

大模型企業(yè)級應(yīng)用場景挑戰(zhàn)
? ?1、缺乏行業(yè)深度
? ?2、數(shù)據(jù)安全隱患
? ?????數(shù)據(jù)脫敏與隱私保護(hù)
? ?????私有化部署，保障數(shù)據(jù)不出企業(yè)
? ?????嚴(yán)格的權(quán)限管理和審計機(jī)制
? ?3、大模型訓(xùn)練或使用成本高、生成內(nèi)容準(zhǔn)確性疑慮
? ?????知識蒸餾、參數(shù)量化與剪枝-->小模型
? ?????分布式訓(xùn)練與硬件加速，減低訓(xùn)練成本
? ?????SFT、RAG-->增加生成內(nèi)容準(zhǔn)確性
? ?????建立評估標(biāo)準(zhǔn)和測試流程-->避免重復(fù)出現(xiàn)既有問題
? ? ? ?

AI時代 ? ?

AI時代所有產(chǎn)品都值得用大模型重做一次 ? ?

百度說要第一個把全部產(chǎn)品用大模型重做一遍 ? ?

企業(yè)
? ?1、降本增效 BGI
? ?2、用戶體驗 www.bing.com
? ?3、市場份額
? ?4、話語權(quán) ? ?

個人
? ?1、生產(chǎn)力提升
? ?2、就業(yè)機(jī)會的增加：算力芯片\大模型研發(fā)\大模型應(yīng)用 ? ?未來屬于正確使用大模型的人
? ?第一次工業(yè)革命--蒸汽時代 ? ?

大模型入門 ? ?

大模型（Large ?Language Models ,LLM）是指擁有數(shù)十億或數(shù)百億個參數(shù)的大型預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT系列模型。它們在解決各種自然語言處理任務(wù)方面表現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，甚至可以展現(xiàn)出一些小規(guī)模語言模型所不具備的特殊能力，如涌現(xiàn)能力。 ? ?

語言建模（Language Model,LM）是提高機(jī)器語言智能的主要方法之一，LM旨在對詞序列的生成概率進(jìn)行建模，以預(yù)測未來（或缺失）tokens的概率。
? ?發(fā)展階段：
? ?統(tǒng)計語言模型-->神經(jīng)語言模型-->預(yù)訓(xùn)練語言模型-->大模型

統(tǒng)計語言模型（Statistical Language Model,SLM）基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法開發(fā)，例如根據(jù)最近的上下文預(yù)測下一個詞。例子：n-gram模型。在n-gram模型中，一個詞出現(xiàn)的概率只依賴于它前面的n-1個詞。
? ?特點(diǎn)：
? ?使用固定窗口大小的詞預(yù)測下一個詞。 ? ?

神經(jīng)語言模型（Neural Language Model，NLM）是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測詞序列的概率分布的模型。
? ?特點(diǎn)：
? ?可以考慮更長的上下文或整個句子的信息。

????循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RUN）：包括LSTM和GRU等變體，能過處理變長的序列數(shù)據(jù)。
? ? 分布式表示：在神經(jīng)語言模型中，每個單詞通常被編碼為一個實數(shù)值向量，這些向量也被為詞嵌入（word embeddingds）。詞嵌入可以捕捉詞與詞之間的語義和語法關(guān)系。? ??

預(yù)訓(xùn)練語言模型（Pre-trained Language Model,PLM）,這些模型通常在大規(guī)模無標(biāo)簽語料庫上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，學(xué)習(xí)詞匯、短語、句子甚至跨句子的語言規(guī)律和知識。通過這種預(yù)訓(xùn)練，模型能夠捕獲廣泛的通用語義特征，然后可以在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)（fine-tuning）,以適應(yīng)特定的應(yīng)用場景。
? ?Transformer
? ?1、自注意力機(jī)制
? ?2、并行化能力 ? ?

大語言模型（Large Language Models,LLM）,大語言模型（大模型）是指那些具有大量參數(shù)、在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的語言模型。這些模型能夠理解和生成自然語言，通常是通過深度學(xué)習(xí)和自注意力機(jī)制（如Transformer架構(gòu)）實現(xiàn)的。它們在自然語言處理（NLP）的多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括但不限于文本生成、翻譯、摘要、問答和對話系統(tǒng)。
? ?預(yù)訓(xùn)練語言模型參數(shù)級達(dá)到了數(shù)十億或數(shù)百億個參數(shù)級別，稱為大模型。
? ?例如，GPT-3擁有1750億個參數(shù)。 ? ?

大模型應(yīng)用 ? ?BERT VS GPT
? ?BERT（Bidirectional Encoder Representations from ?Transformers）和GPT（Generatice Pretrained Trans）
? ?都是基于Transformers的架構(gòu) ? ?

BERT（Bidirectional Encoder Representations from ?Transformers）是由Google AI在2018年提出的一種預(yù)訓(xùn)練語言表示模型。它的主要特點(diǎn)是雙向的Transformer編碼器。這意味著BERT在處理一個單詞時，會同時考慮這個單詞前面和后面的上下文，這種全方位的上下文理解使得BERT在理解語言時更為精準(zhǔn)。
? ?BERT非常適合用于理解單個文本或者文本對的任務(wù)。比如：
? ?1、情感分析：判斷一段文本的情感傾向是正面還是負(fù)面。
? ?2、問答系統(tǒng)：給定一個問題和一段包含答案的文本，BERT可以幫助找到文本中的答案。（完形填空）
? ?3、命名實體識別（NER）：從文本中識別出特定的實體，如人名、地點(diǎn)、組織名等。 ? ?

GPT（Generatice Pretrained Trans）由OpenAI提出，是一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言生成模型。
? ?與BERT不同，GPT使用的是單向的Transformer解碼器。它在處理文本時主要關(guān)注當(dāng)前單詞之前的上下文，這使得GPT在生成連貫文本方面表現(xiàn)出色。
? ?應(yīng)用示例：
? ?GPT可以應(yīng)用于任何需要生成文本的場景，比如：
? ?1、文本生成：生成新聞文章、故事、代碼等。
? ?2、機(jī)器翻譯：將一種語言的文本翻譯成另一種語言。
? ?3、摘要生成：從一篇長文中生成摘要。
? ?
? ?根據(jù)前文預(yù)測下文 ? ?

大模型特點(diǎn) ? ?

? ?1、參數(shù)數(shù)量龐大：大模型通常含有極多的參數(shù)（10億及以上的參數(shù)），這些參數(shù)是模型在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到的權(quán)重和偏置。
? ?2、數(shù)據(jù)需求巨大：為訓(xùn)練這些模型，需要大量多樣化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的多樣性可以幫助模型更好地泛化到未見過的情況。
? ?3、計算資源密集：訓(xùn)練大模型需要大量的計算資源，這通常依賴于高性能的GPU或IPU集群。
? ?4、泛化能力強(qiáng)：由于模型參數(shù)眾多，大模型通常具有更好的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。
? ?5、遷移學(xué)習(xí)效果佳：大模型在一個任務(wù)上訓(xùn)練好之后，可以通過遷移學(xué)習(xí)的方式快速適應(yīng)新的任務(wù)。?

大語言模型與AIGC之間的區(qū)別？ ? ?

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是一個總稱，是指有能力生成內(nèi)容的人工智能模型。AIGC可以生成文本、生成代碼、生成圖像、視頻和音樂。
? ?熱門的開源AIGC技術(shù)：LLaMA 、Stable Diffusion（根據(jù)語義生成圖片）
? ?大模型也是一種AIGC，它基于文本進(jìn)行訓(xùn)練并生成文本內(nèi)容。 ? ?

? ?

1. 起吸引人眼球的標(biāo)題。
2. prompt的技巧。

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