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鴻煊的學(xué)習(xí)筆記
LV.2
包括但不限于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等
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在大模型發(fā)展進程中,MoE架構(gòu)憑借獨特優(yōu)勢備受關(guān)注。與傳統(tǒng)Dense架構(gòu)相比,它在計算效率、模型擴展性和任務(wù)處理能力等方面表現(xiàn)突出,為大模型性能提升提供了新方向。下面是其優(yōu)勢:計算效率更高:MoE架構(gòu)通過路由器網(wǎng)絡(luò)動態(tài)選擇輸入token激活的專家集合,僅激活部分參數(shù),大幅降低計算量。如DeepSeekV3激活37B參數(shù)(占總量671B的5.5%),其FLOPs可降低至傳統(tǒng)Dense架構(gòu)的30%以下。在推理時,MoE架構(gòu)能根據(jù)輸入動態(tài)分配計算資源,...
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一、大模型訓(xùn)練流程:從預(yù)訓(xùn)練到對齊的三階閉環(huán)1.1預(yù)訓(xùn)練階段基于海量無標注數(shù)據(jù)(如互聯(lián)網(wǎng)文本、多模態(tài)數(shù)據(jù))進行自監(jiān)督學(xué)習(xí),通過語言建模(LM)、對比學(xué)習(xí)等任務(wù)建立通用表征能力。典型參數(shù)規(guī)模為千億至萬億級別,需千卡級GPU集群訓(xùn)練數(shù)月。1.2監(jiān)督微調(diào)(SFT)階段使用標注數(shù)據(jù)(如領(lǐng)域問答、指令遵循)調(diào)整模型參數(shù),使其適配下游任務(wù)。SFT階段僅需0.1%1%的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量即可顯著提升特定任務(wù)性能。1.3強化學(xué)習(xí)對齊(RLHF)...
9h前 117瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
開篇:RLHF如何重塑大模型交互范式在大模型從"技術(shù)展示"走向"產(chǎn)業(yè)落地"的進程中,如何讓模型輸出符合人類價值觀與使用習(xí)慣,成為比單純提升性能更關(guān)鍵的命題?;谌祟惙答伒膹娀瘜W(xué)習(xí)(RLHF)正是解決這一問題的核心技術(shù)——它通過將人類偏好轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練信號,引導(dǎo)模型生成更自然、安全、符合預(yù)期的回答。而支撐RLHF的核心,是一系列不斷進化的強化學(xué)習(xí)算法。本文將解析四大RLHF算法,揭示它們?nèi)绾巫屇P蛷?quot;會說話"進化到"懂人心...
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在Qwen3Embedding的技術(shù)體系中,數(shù)據(jù)生成模塊通過大模型驅(qū)動的結(jié)構(gòu)化合成框架突破了傳統(tǒng)文本嵌入模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸。這一創(chuàng)新不僅使模型在MTEB多語言排行榜以70.58分登頂,更在代碼檢索等專業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)80.68分的突破。以下結(jié)合官方技術(shù)報告與開源實踐,詳解數(shù)據(jù)生成的全流程技術(shù)細節(jié)。一、兩階段數(shù)據(jù)生成架構(gòu):從語義建模到查詢生成1.1配置階段:三維語義空間定義Qwen3采用Qwen332B大模型為文檔生成結(jié)構(gòu)化語義配置,通過三大維...
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在檢索增強生成(RAG)技術(shù)成為企業(yè)級AI應(yīng)用核心架構(gòu)的2025年,阿里巴巴通義實驗室開源的Qwen3Embedding系列模型以70.58分登頂MTEB多語言排行榜,其80.68分的代碼檢索成績更超越GoogleGemini模型8.1%。這一技術(shù)突破背后蘊含著從模型架構(gòu)到訓(xùn)練范式的全面創(chuàng)新,本文將深入技術(shù)底層,解析Qwen3Embedding如何通過多維度技術(shù)創(chuàng)新重塑文本嵌入與重排序技術(shù)格局。一、簡介Qwen3Embedding是基于Qwen3基礎(chǔ)模型構(gòu)建的新一代文本嵌入與重排...
2025-06-20 06:18:14 1471瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
在Qwen3Embedding的技術(shù)體系中,數(shù)據(jù)生成模塊通過大模型驅(qū)動的結(jié)構(gòu)化合成框架突破了傳統(tǒng)文本嵌入模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸。這一創(chuàng)新不僅使模型在MTEB多語言排行榜以70.58分登頂,更在代碼檢索等專業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)80.68分的突破。以下結(jié)合官方技術(shù)報告與開源實踐,詳解數(shù)據(jù)生成的全流程技術(shù)細節(jié)。一、兩階段數(shù)據(jù)生成架構(gòu):從語義建模到查詢生成1.1配置階段:三維語義空間定義Qwen3采用Qwen332B大模型為文檔生成結(jié)構(gòu)化語義配置,通過三大維...
2025-06-20 06:15:33 1181瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
一、Qwen3Embedding系列模型介紹二、Qwen3Reranker系列模型介紹三、Qwen3Embedding和Qwen3Reranker的優(yōu)勢6月6日凌晨,阿里巴巴開源了Qwen3Embedding系列模型,包括Embedding(文本表征)和Reranker(排序)兩個模塊,旨在為文本檢索、語義匹配等任務(wù)提供強大支持。該系列模型基于Qwen3基礎(chǔ)模型進行訓(xùn)練,在多項基準測試中展現(xiàn)出卓越性能,尤其在多語言支持方面達到行業(yè)領(lǐng)先水平。官方數(shù)據(jù)顯示,Qwen3Embedding系列在多語言文本...
2025-06-09 00:12:13 1858瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
在大模型技術(shù)爆發(fā)的今天,AIAgent(人工智能代理)正成為連接技術(shù)與場景的核心樞紐。它不僅是提升效率的「智能助手」,更是解鎖復(fù)雜任務(wù)的「萬能鑰匙」。本文結(jié)合多篇行業(yè)干貨,提煉出5種主流AIAgent模式,帶您看透智能時代的底層邏輯。一、AIAgent:重新定義人機協(xié)作的「智能體」簡單來說,AIAgent是基于大模型構(gòu)建的自主智能體,能像人類一樣「感知環(huán)境→規(guī)劃決策→執(zhí)行反饋」。核心特點:自主性:無需人工干預(yù),自動分解任務(wù)...
2025-06-09 00:11:57 772瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
1.引言在人工智能領(lǐng)域,MultiAgent系統(tǒng)正逐漸成為解決復(fù)雜問題、實現(xiàn)高效協(xié)作的關(guān)鍵技術(shù)。CrewAI作為一款強大的多Agent協(xié)作工具,為開發(fā)者提供了便捷的方式來構(gòu)建智能協(xié)作系統(tǒng)。本文將詳細介紹如何基于CrewAI構(gòu)建MultiAgent系統(tǒng)。2.CrewAI核心概念詳解2.1代理(Agent)2.1.1Agent的定義與功能Agent是CrewAI中的自主單元,具備執(zhí)行任務(wù)、做出決策和與其他代理通信的能力。它們?nèi)缤瑘F隊中的成員,各自承擔(dān)特定角色,如研究員、作...
2025-05-27 06:19:40 1113瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
今天給大家分享一個超厲害的庫——LLMReasoner,它就像給大模型開了“智慧外掛”,能讓任何大語言模型(LLM)都像OpenAIo1和DeepSeekR1一樣深入思考!不管你是AI技術(shù)控,還是想提升大模型使用體驗的小伙伴,都別錯過~1.LLMReasoner是啥“寶藏”?LLMReasoner本質(zhì)是個庫,致力于打破大模型給出“黑箱答案”的局面。以往,大模型輸出結(jié)果時,咱根本不知道它是怎么思考的,就像拆盲盒,充滿未知。但有了LLMReasoner,這一切都變啦...
2025-05-13 00:04:54 828瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
在大語言模型(LLMs)的訓(xùn)練領(lǐng)域,LowRankAdaptation(LoRA)技術(shù)堪稱一項重大突破。它就像給模型訓(xùn)練開啟了一條“高速通道”,讓我們能更高效地為特定任務(wù)訓(xùn)練大語言模型。如今,LoRA在眾多應(yīng)用場景中廣泛使用,并且引發(fā)了一系列改進研究,催生出了許多變體,這些變體從不同角度優(yōu)化LoRA,提升訓(xùn)練速度、性能,或者兩者兼得。今天,咱們就來深入了解一下LoRA及其家族成員的奧秘。1.LoRA:基礎(chǔ)概念與核心優(yōu)勢LoRA的核心做法是在...
2025-04-27 00:35:57 2587瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
在大語言模型(LLMs)的飛速發(fā)展進程中,DeepSeekR1憑借出色的性能脫穎而出,吸引了無數(shù)目光。而它背后的“秘密武器”——GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)強化學(xué)習(xí)算法,更是成為大家熱議的焦點。今天,咱們就用通俗易懂的方式,深入剖析一下這個讓DeepSeekR1大放異彩的GRPO算法!1.GRPO誕生的“前因后果”在大語言模型的微調(diào)環(huán)節(jié),強化學(xué)習(xí)(RL)起著舉足輕重的作用。一直以來,近端策略優(yōu)化(PPO)算法都是LLM微調(diào)的...
2025-04-15 07:34:27 3115瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
MCP全稱是ModelContextProtocol,也就是模型上下文協(xié)議。可別小瞧它,它可不是“另一個類似API的東西”,要是你這么想,那說明還沒真正get到它的精髓。說起傳統(tǒng)API,大家應(yīng)該不陌生。它就像一套固定的工具套裝,通過固定和預(yù)定義的端點來提供功能,像常見的products(產(chǎn)品相關(guān)接口)、orders(訂單接口)、invoices(發(fā)票接口)這些。但這也帶來了不少麻煩。比如說,你想給API添加新功能,就得新建端點或者修改現(xiàn)有端點。這一改...
2025-04-02 00:57:11 1688瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
大語言模型(LLM)正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。“awesomellmapps”這個精心策劃的倉庫,為開發(fā)者和研究者們提供了豐富多樣的大語言模型應(yīng)用示例。1.倉庫概述“awesomellmapps”是一個匯聚了眾多使用檢索增強生成(RAG)和人工智能代理構(gòu)建的大語言模型應(yīng)用程序的倉庫。它涵蓋了多種基于不同大語言模型構(gòu)建的應(yīng)用,包括OpenAI、Anthropic、Google的模型,以及DeepSeek、Qwen、Llama等開源模型,并且用戶可以...
2025-03-21 08:41:34 2409瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
在當(dāng)今人工智能的浪潮中,RAG(檢索增強生成)技術(shù)大放異彩,像是RAGFlow、Qanything、Dify、FastGPT等RAG引擎,逐漸走進大家的視野。在這些強大的RAG引擎背后,有一個關(guān)鍵組件起著不可或缺的作用,它就是嵌入模型(EmbeddingModel)。今天,就讓我們一起深入了解一下這個神秘的嵌入模型吧!1.Embedding究竟是什么?在了解嵌入模型之前,得先搞清楚Embedding的概念。簡單來說,Embedding是一種“神奇魔法”,能把離散的非結(jié)構(gòu)化...
2025-03-11 02:00:02 3075瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
大語言模型(LLM)的發(fā)展可謂日新月異。大家都知道,LLM的訓(xùn)練過程很復(fù)雜,其中有兩個關(guān)鍵階段:預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練。今天咱們就來深入聊聊在這一過程中發(fā)揮重要作用的近端策略優(yōu)化(PPO)算法和組相對策略優(yōu)化(GRPO)算法。這倆算法不僅在學(xué)術(shù)圈備受關(guān)注,在實際應(yīng)用中也有著舉足輕重的地位,理解它們,能讓你更懂LLM是如何一步步變得這么“聰明”的!一、從LLM訓(xùn)練說起LLM的訓(xùn)練如同一場漫長而復(fù)雜的旅程,主要分為預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)...
2025-02-19 11:54:37 7588瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
DeepSeekR1模型的出現(xiàn)引起了廣泛關(guān)注,眾多開源復(fù)現(xiàn)項目紛紛涌現(xiàn)(OpenR1、simpleRLreason、TinyZero、MiniR1等)。然而,受GPU條件的限制,有些小伙伴可能無法順利運行這些項目。今天,我們就來介紹一個神奇的工具——UnslothAI,它可以幫助我們在有限的資源下訓(xùn)練自己的DeepSeekR1推理模型,特別是通過GRPO(GroupRelativePolicyOptimization)技術(shù),實現(xiàn)了資源的大幅降低。1.UnslothAI的神奇之處1.1GRPO技術(shù)簡介GRPO是一種強...
2025-02-12 13:13:42 3320瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
嵌入(Embedding)技術(shù)作為基石,廣泛應(yīng)用于自然語言處理(NLP)、搜索引擎、推薦系統(tǒng)等多個關(guān)鍵領(lǐng)域,發(fā)揮著不可或缺的作用。盡管嵌入技術(shù)歷經(jīng)持續(xù)發(fā)展并取得諸多顯著成果,但傳統(tǒng)嵌入方法始終受困于模型規(guī)模龐大、計算資源消耗嚴重、推理速度遲緩等難題,這些問題猶如枷鎖,限制了其進一步的拓展與應(yīng)用。在此背景下,Model2Vec的全新嵌入技術(shù)為行業(yè)帶來了突破性的解決方案。它憑借創(chuàng)新性的設(shè)計,成功實現(xiàn)了嵌入模型規(guī)??s小15...
2025-02-04 18:12:45 2944瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
1.背景大型推理模型如OpenAIo1、QwenQwQ等通過大規(guī)模強化學(xué)習(xí),在科學(xué)、數(shù)學(xué)、編碼等復(fù)雜領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的逐步推理能力。它們以“慢思考”模式生成長思維鏈條,有效解決復(fù)雜問題,增強了推理的邏輯性和可解釋性。然而,這也帶來了顯著弊端,在長鏈式推理過程中,模型常常遭遇知識不足的困境。這使得推理鏈條容易出現(xiàn)錯誤傳播,嚴重影響最終答案的質(zhì)量。例如,在處理一些復(fù)雜的科學(xué)問題時,模型可能會因為對某些關(guān)鍵知識點的缺...
2025-01-20 10:57:57 2208瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
2024年,AIAgents成為熱門概念,2025年則有望成為其爆發(fā)元年。AIAgents在企業(yè)場景中的應(yīng)用日益廣泛,但在落地過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。本文將基于Langbase的研究報告,探討AIAgents的發(fā)展現(xiàn)狀,包括LLM提供商的選擇、應(yīng)用場景、落地制約因素以及所需的配套基建等方面。1.研究背景與參與者Langbase對來自100多個國家的3400多位專業(yè)人士進行了調(diào)查,涵蓋C級高管(46%)、工程師(26%)、客戶支持(17%)、市場營銷(8%)、IT(3%...
2025-01-10 12:28:44 2324瀏覽 0點贊 0回復(fù) 0收藏
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