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张小明 2026/1/9 3:27:16
北京网站优化济南兴田德润简介电话,汕头模板建站软件,google在线网页代理,在哪里做网站效果好简介本文整理了来自Daily Dose of Data Science最热门或最新的文章#xff0c;其中极具特色的动图以生动形象的方式#xff0c;帮助我们更好的理解AI中的一些核心技术#xff0c;希望能够帮助大家更好的理解和使用AI。大模型Transformer vs. Mixture of Experts混合专家 (Mo…简介本文整理了来自Daily Dose of Data Science最热门或最新的文章其中极具特色的动图以生动形象的方式帮助我们更好的理解AI中的一些核心技术希望能够帮助大家更好的理解和使用AI。大模型Transformer vs. Mixture of Experts混合专家 (MoE) 是一种流行的架构它使用不同的“专家”来改进 Transformer 模型。下图解释了它们与 Transformers 的区别。Transformer 使用前馈网络。MoE 使用专家它们是前馈网络但与 Transformer 中的网络相比规模较小。在推理过程中会选择一部分专家。这使得 MoE 中的推理速度更快。Fine-tuning LLMs传统的微调如下图所示对于 LLM 来说是不可行的因为这些模型具有数十亿个参数并且大小为数百 GB并且并非每个人都可以使用这样的计算基础设施。值得庆幸的是今天我们有许多最佳方法来微调 LLM下面描述了五种流行的技术LoRA 添加两个低秩矩阵 A 以及 B包含可训练参数的权重矩阵。无需进行微调W只需调整这些低秩矩阵中的更新即可。LoRA-FA 虽然 LoRA 显著减少了可训练参数的总量但它仍然需要大量的激活记忆来更新低秩权重。LoRA-FAFA 代表 Frozen-A会冻结矩阵A并且仅更新矩阵B。VeRA 在 LoRA 中每一层都有一对不同的低秩矩阵A和B并且这两个矩阵都经过训练。然而在 VeRA 中矩阵A和B是冻结的、随机的并在所有模型层之间共享。VeRA 专注于学习较小的、特定于层的缩放向量记为b和d它们是此设置中唯一可训练的参数。Delta-LoRA 除了训练低秩矩阵之外W还会对矩阵进行调整但不是以传统方式。相反将两个连续训练步骤中低秩矩阵乘积与之间的差值或增量A添加B到W。LoRA 在 LoRA 中矩阵A和B都以相同的学习率更新。作者发现为矩阵设置更高的学习率B可以获得更优的收敛效果。RAG检索增强生成传统RAG传统RAG系统存在以下一些问题这些系统检索一次生成一次。这意味着如果检索到的上下文不够LLM就无法动态搜索更多信息。RAG 系统可以提供相关的上下文但无法通过复杂的查询进行推理。如果查询需要多个检索步骤传统的 RAG 就显得力不从心了。适应性较差。LLM 无法根据实际问题调整策略。Agentic RAGAgentic RAG 的工作流程如下如上所示我们的想法是在 RAG 的每个阶段引入代理行为。我们可以把智能体想象成能够主动思考任务的人——规划、调整、迭代直到找到最佳解决方案而不仅仅是遵循既定的指令。LLM 的强大功能使这一切成为可能。让我们逐步理解这一点步骤 1-2用户输入查询代理重写它删除拼写错误简化嵌入等步骤 3另一个代理决定是否需要更多细节来回答查询。步骤4如果不是则将重写的查询作为提示发送给LLM。步骤 5-8) 如果答案是肯定的另一个代理会查看其可以访问的相关资源矢量数据库、工具和 API 以及互联网并决定哪个资源有用。检索相关上下文并将其作为提示发送给 LLM。步骤9以上两条路径中的任意一条都会产生响应。步骤 10最后一个代理检查答案是否与查询和上下文相关。步骤11如果是则返回响应。步骤 12如果不是则返回步骤 1。此过程持续几次迭代直到系统承认它无法回答查询。这使得 RAG 更加稳健因为在每一步中代理行为都能确保个体结果与最终目标保持一致。Corrective RAGCorrective RAGCRAG是改进 RAG 系统的常用技术。它引入了对检索到的文档进行自我评估的步骤有助于保留生成的响应的相关性。以下是其工作原理的概述首先根据用户查询搜索文档。使用 LLM 评估检索到的上下文是否相关。仅保留相关上下文。如果需要的话进行网络搜索。聚合上下文并生成响应。RAG 的 5 种分块策略智能体5种智能体设计模式Agentic behaviors允许 LLM 通过结合自我评估、规划和协作来改进他们的输出下图展示了构建 AI 代理时采用的 5 种最流行的设计模式。反射模式LLM会审查其工作以发现错误并不断迭代直到产生最终的响应。工具使用模式工具允许 LLM 通过以下方式收集更多信息查询矢量数据库执行 Python 脚本调用API等这很有帮助因为 LLM 不仅仅依赖于其内部知识。ReActReason and Action模式ReAct 结合了以上两种模式代理可以反映生成的输出。它可以使用工具与世界互动。这使得它成为当今使用最强大的模式之一。规划模式AI 不会一次性解决请求而是通过以下方式创建路线图细分任务概述目标这种战略思维可以更有效地解决任务。Multi-agent模式在此设置中我们有几个agent。每个agent都被分配了专门的角色和任务。每个agent还可以访问工具。所有agent共同努力以交付最终结果同时在需要时将任务委派给其他agent。智能体系统的5个等级Agentic AI 系统不仅仅生成文本它们还可以做出决策、调用函数甚至运行自主工作流程。该图解释了人工智能代理的 5 个级别——从简单的响应者到完全自主的代理。基本响应器仅生成文本路由器模式决定何时采取路径工具调用选择并运行工具多代理模式管理多个代理自主模式完全独立运作MCPFunction calling MCP在 MCP 成为主流或像现在这样流行之前大多数 AI 工作流程依赖于传统的函数调用。现在MCP模型上下文协议正在改变开发人员为代理构建工具访问和编排的方式。以下是解释函数调用和 MCP 的视觉说明Function calling函数调用函数调用是一种机制它允许 LLM 根据用户的输入识别它需要什么工具以及何时调用它。它通常的工作方式如下LLM 收到来自用户的提示。LLM 决定其所需的工具。程序员实现程序来接受来自 LLM 的工具调用请求并准备函数调用。函数调用带有参数被传递给处理实际执行的后端服务。MCP模型上下文协议函数调用关注的是模型想要做什么而 MCP 关注的是如何让工具变得可发现和可用——尤其是跨多个代理、模型或平台。MCP 无需在每个应用程序或代理中都安装硬接线工具而是标准化工具的定义、托管和向 LLM 公开的方式。使 LLM 能够轻松发现可用的工具、了解其模式并使用它们。在调用工具之前提供批准和审计工作流程。将工具实施与消费的关注点分开。MCP A2AAgent2Agent (A2A) 协议让 AI 代理可以连接到其他代理。MCP 为代理提供访问工具的权限。而 A2A 允许代理与其他代理连接并以团队形式协作。Next thing在代理领域MCP 标准化了代理到工具的通信。Agent2Agent 协议标准化了 Agent 到 Agent 的通信。但还缺少一件东西……AG-UI代理-用户交互协议标准化了后端代理和前端 UI 之间的交互层下图绿色层。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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