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Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型）
在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁，让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。 而要实现与大模型的高效沟通，Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界，探寻大模型沟通的奥秘。 人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的技术，目的是让计算机可以像人类一样进行学习、推理、感知、理解和创造等活动”机器学习基本概念：机器学习通过使用大量数据，自己发现数据中的规律，并用此规律作出预测和决策例子 （引入所以为什么需要语言模型）大模型基本概念：生成式AI中最重要的一环大模型运作机制自然语言的处理RNN：在处理文本时，RNN 能够利用其内部的记忆机制，将前面的信息保留并传递到后续的计算中。 正如更好的食材可以做出味道更好的菜一样，对于大模型来说，更好的输入也可以带来更加符合你需求的结果。这些输入就是prompt。Prompt是一种要求生成式人工智能执行特定任务的自然语言文本。。
41110编辑于 2025-03-13大模型：人工智能的新纪元
大模型：人工智能的新纪元 大模型（Large Language Models, LLMs）是人工智能领域最具革命性的技术突破之一。 这些模型通过海量数据的训练，展现出惊人的语言理解和生成能力，正在重塑人机交互的范式。从ChatGPT到GPT-4，大模型展现出的智能水平已经超越了传统AI系统的边界，开创了通用人工智能的新纪元。 应用前景与挑战 大模型正在推动AI技术进入新的发展阶段。在医疗领域，大模型能够辅助诊断和治疗方案制定；在教育领域，它能够提供个性化的学习指导；在创作领域，它能够协助内容生成和编辑。 然而，大模型也面临着算力消耗、数据隐私、模型偏见等挑战。 未来，大模型的发展将朝着更高效、更可靠、更可控的方向演进。通过模型压缩、知识蒸馏等技术，我们有望在保持性能的同时降低计算成本。 同时，可解释性和安全性研究将确保大模型的应用更加可靠和可信。 大模型不仅是技术的突破，更是人类认知能力的延伸。它正在重新定义人机协作的边界，开创智能计算的新纪元。
44210编辑于 2025-02-09- 来自专栏深度学习思考者
【大模型】人工智能大模型在自动驾驶领域的应用
随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。 第一个问题：怎样的模型可以称之为大模型呢？ 一般来说，我们认为参数量过亿的模型都可以称之为“大模型”。 而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。 第二个问题：大模型的应用有什么条件？ 大数据和大算力是大模型应用的重要前置条件。 大模型在云端的应用 1.1 数据自动标注 采用大模型预训练的方式可以实现自动标注，自动标注工具可大幅提升数据处理速度。模型的标注精度相对越高，对人的替代程度相应也越高。 下一篇我们来讲 大模型在车端的应用。
2.1K30编辑于 2023-10-17 “生成式人工智能”大模型备案材料
截止至今全国已累计通过了有538款生成式人工智能服务完成备案，263款生成式人工智能应用或功能完成登记。一、什么情况下要做大模型备案？ 二、备案范围根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，以下情况需要进行大模型备案：①自主研发大模型、有语料具备舆论属性与社会动员能力的需要备案②调用第三方基座、有舆论属性与社会动员能力、并进行微调、有语料的需要备案 ③第三方基座、无微调、训练、无语料只需要进行大模型登记三、备案材料●大模型上线备案表●安全评估报告●模型服务协议●语料标注规则●拦截关键词列表●评估测试题四、备案流程①首先要预约属地网信办预约进行线下领表 ，要带上自己的产品，网信办会当场对产品进行测试，测试提供后会下发大模型上线备案表②认真撰写材料，材料分别有五部分，分别有：安全评估报告、模型服务协议、语料标注规则、拦截关键词列表、评估测试题等③网信办要求提供测试账号 ，并打印纸质版材料④网信办会通知专家召开专家评审会（多对一）⑤通过专家评审会议后、网信办的测试产品群无反馈意见、纸质版材料无需修改、即等待网信办通知备案通过●大模型备案周期一般约6~8个月，具体看网信办情况
62210编辑于 2025-09-23用大模型思想来学习人工智能！
如果你还想对多个模块（例如“人工智能知识模块”）也做同样的处理，你可以把这段逻辑封装成函数或模块类，然后每个模块只需要传不同的： remembered_sentences（记忆内容） corpus_dir os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:7890'os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:7890'# ✅ 加载模型 （只加载一次）model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')print("模型加载成功")def find_most_similar(remembered_sentences "machine learning is a subfield of AI"]find_most_similar(ai_remembered, "file/ai", module_name="人工智能模块 , "we got married twenty years ago" ] }, { "name": "人工智能模块", "dir
16710编辑于 2025-07-18生成式人工智能与大模型概述
随着生成式人工智能与大语言模型技术的快速发展，传统方法在面对非结构化数据（如自然语言文本、语音、图像等）和复杂场景时的处理能力已难以满足日益增长的分析需求。 随着数据规模与算力水平的指数级提升，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）成为人工智能新阶段的核心技术形态。 1.2生成式人工智能与大语言模型架构生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，AIGC）是人工智能技术的重要分支，指基于深度学习、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器 图1.4生成式人工智能应用场景大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）是当前生成式人工智能发展的核心技术，指在大规模文本语料上预训练的深度神经网络模型，具备自然语言理解、生成与推理能力 图1.7大模型构建的两个关键阶段近年来，大模型技术飞速发展，图1.8展示了国内外代表性的大模型。
57710编辑于 2025-12-07- 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
人工智能大模型：开启智能新时代
本文将深入探讨人工智能大模型的热点，包括其在智能教育和智能家居领域的应用，以及未来的发展趋势与挑战。 一、人工智能大模型的崛起 人工智能大模型是基于深度学习技术构建的大型语言模型。 近年来，随着计算能力的提升和数据量的增加，人工智能大模型的性能不断提高，引发了各界的广泛关注。 二、人工智能大模型在智能教育中的应用 个性化学习：人工智能大模型可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习计划和资源，提高学习效果。 四、人工智能大模型的未来发展趋势 更加通用化：未来的人工智能大模型将更加通用，能够适应各种不同的任务和领域。 多模态融合：结合图像、音频等多模态信息，实现更加全面和深入的理解。 然而，我们也需要认识到人工智能大模型面临的挑战，并在技术发展的过程中积极应对，以确保其安全、可靠地应用。相信在未来，人工智能大模型将继续发挥重要作用，推动各个领域的发展和进步。
29810编辑于 2024-12-09 - 来自专栏张善友的专栏
基于大模型的人工智能应用开发
我们所向往的是一个不仅把人工智能生成内容视为工作的一部分，还将人工智能作为连接更加复杂任务的关键纽带的时代。 我们看到大模型应用开发过程中的两条轴线---垂直轴代表传入大模型的信息的复杂度，水平轴代表对大模型能力的要求。这两条轴线表明了模型优化需要考虑的两个方向---大模型需要知道的上下文信息和采取的行动。 大模型知道的上下文越多，它基于特定应用场景做出的判断的能力越强；而对大模型的行动能力要求越高，就需要对大模型进行微调，或者通过Agent赋予大模型更多的智能。 Agent是人工智能应用开发中最为亮眼的部分，属于成熟度极低、潜在价值极高的领域，同时也位于上下文要求高、对模型行动力要求也搞得象限。 Agent 需要大模型具有最强的推理能力，所以，至今为止也只有OpenAI公司的GPT-3.5/4 系列模型和Anthropic公司的Claude 3模型能够符合“Agent 大脑” 的要求。
39010编辑于 2024-06-03 - 来自专栏muller的测试分享
人工智能大模型——零样本提示
应用场景我一直建议在写提示词的时候遵循一个原理，就是把大模型当成“人”去沟通去交流。在与人沟通过程中，我们会发现描述越清晰，沟通越顺利。同时，问题越简单，对方也越容易理解。
23510编辑于 2024-06-17 - 来自专栏众森企服
生成式人工智能大模型备案办理指南
同年8月15日实施了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，主要是针对提供生成式人工智能服务需要做大模型备案。 这样就形成了由算法备案制度和生成式人工智能备案（下称“大模型备案”）构成的“双备案制”的实践机制。 而大模型备案自《《生成式人工智能服务管理暂行办法》施行之日起仅有半年多，对于大模型备案的流程、规则以及安全评估相关的具体事项，企业相关的经验也相对较少。 下面，众森企服小编就来给大家详细讲解下生成式人工智能大模型备案办理指南。一、什么是大模型？大模型，即Foundation Models，通常是指具有大量参数和复杂结构的深度学习模型。 目前企业应用大模型主要体现为以下三种模式：1、自主构建基础大模型，但是考虑到训练大模型的成本和技术壁垒都非常高，因此只有少数企业会自建大模型。
6.9K41编辑于 2024-04-11 - 来自专栏一臻AI
人人都会AI｜人工智能大模型现状（2）
走进2025年，人工智能大模型正引领着一场前所未有的技术革命。 AIGC应用中，几万亿参数规模让我们瞥见了通用AI的曙光，而每次训练耗资千万级美金的壮举更是展现出这场技术竞赛的激烈程度。 对于大模型的核心特征，可以概括如下： 训练数据的海量积累是大模型的基石 ChatGPT的训练数据囊括了互联网75%的网站爬虫数据，再加上海量的百科全书、出版物等优质资源，累计词量突破二十万亿个。 涌现能力是大模型最神奇的特质 当模型规模达到一定门槛，它会突然展现出令人惊叹的能力跃升。 这就好比婴儿学步，从蹒跚学步到灵活奔跑，往往只需要一个临界点的突破。 在大模型中，这种跃升表现为语言理解、逻辑推理等能力的质的飞跃。 AI大模型的应用与挑战 大模型在实际应用中展现出惊人的创造力。深度学习模型AlexNet开启图像识别新纪元，如今已发展出更广泛的应用场景。
24910编辑于 2025-03-06 - 来自专栏运维开发王义杰
人工智能：大模型训练向量召回概念探讨
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程，其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下，从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。 接下来，我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。 在人工智能模型训练中的重要性 在人工智能大模型的训练过程中，向量召回技术可以大幅度提升训练效率和模型的性能。 模型优化：通过分析错误召回的样本，可以更好地理解模型的弱点和改进方向，从而优化模型性能。 结论 向量召回是人工智能领域的一项关键技术，它通过将数据转换为向量并计算相似度，实现了快速高效的信息检索。 这不仅在模型训练中起到了至关重要的作用，而且在搜索、推荐系统等多个应用场景中都展现出了巨大的价值。我们通过不断探索和优化向量召回技术，可以进一步推动人工智能技术的发展和应用。
1.8K10编辑于 2024-03-18 - 来自专栏后台技术汇
大模型应用之：人工智能技术演进
2017年Transformer架构被提出；2022年底，ChatGPT横空出世 关键事件 一、1950s-1990s：规则驱动的AI启蒙时代 1956年达特茅斯会议：麦卡锡、明斯基等科学家首次提出"人工智能 "概念，确立"搜索驱动"和"符号逻辑"两大范式。 四、2017-2020：Transformer与基础模型范式确立 2017年：Google发布Transformer论文，其自注意力机制彻底解决长序列依赖问题，为GPT、BERT等模型奠定基础。 中国力量：DeepSeek等国产模型在长文本理解、数学推理等场景突破，正在重构全球大模型竞争格局。 搭建个人知识库 Ollama是什么？ Ollama 管理LLM、Embedding 模型 知识库工具 AnythingLLM 提供UI界面接入大模型文本切割会话历史缓存 向量数据库 LanceDB，一款基于磁盘存储的Vector DB 存储
38610编辑于 2025-07-27 - 来自专栏生信菜鸟团
做科研能力还比不上人工智能大模型？
当然是不够的，这个时候机智地我们可以把这个细胞转录组实验设计发给人工智能大模型，让他们看看可以做哪些分析： 一句话概括：这份 78 CRC + 33 正常对照、共 27 万细胞的数据集，已经具备“从肿瘤上皮 大家觉得人工智能大模型的科研能力如何呢？ 挺有意思的， 每次我们发人工智能大模型的神通广大，就有小伙伴留言说我们的创作风格变了。 不知道为什么大家讨厌大家人工智能大模型侵入我们科研和生活的方方面面，是害怕吗，害怕自己的寒窗苦读数十年还不如人工智能大模型的一瞬间？ 哲学上的事情真的是很难评，虽然说我们博士都是哲学学位。 但是就我个人感受来说，积极地拥抱人工智能大模型，尽可能的利用好人工智能大模型这个全人类的智慧结晶是非常棒的！ 所以有必要组建一个交流群，让大家一起分享自己的日常的科研工作中使用人工智能大模型的真实案例，互相启发互相帮助！
25500编辑于 2025-08-12 生成式人工智能（大语言模型）上线备案表
相信看了我前几期文章的朋友们对大模型备案的材料都已经有一个比较初步的了解了。近期收到有几个朋友反馈说，拿到了备案申请表，但不知道怎么填写。 以广东省为例，大模型需要经过网信部门评估且满足两项条件：面向境内公众提供信息服务和具有舆论属性和社会动员能力的大模型，方可领取备案申请表。二、上线备案申请表怎么填？ 大模型上线备案申请表一共涵盖六个部分，其内容主要是了解大模型的一个基础信息、安全防范措施及安全评估的一个结果是否符合大模型上线标准。 其中发并发服务能力也是一个比较难填写的部分，网信办会根据你填写的数据实际测试你的模型，若填写偏高或偏低，网信办会质疑你的实力和大模型生成内容的安全性，一般我们都是根据客户模型的实际情况，给出一个合理的范围让客户填写 每月需定期对大模型进行安全测试，定期更新拦截关键词库，确保大模型服务始终处于安全、合规的运行状态。以上就是本篇文章的全部内容，有其他备案问题或者备案疑问的小伙伴可以后台交流。
86401编辑于 2025-03-28- 来自专栏yeedomliu
大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮
万物皆可AI，因为大模型引发知识革命，形成人类自然智慧和人工智能智慧并存的局面（参见图Ⅵ）。 AI大模型是人工智能历史的分水岭，甚至是工业革命以来人类文明史的分水岭。 因为AI大模型，人工智能从1.0加速进入2.0时代。 在人工智能2.0时代，大模型的分工越来越明确（参见图Ⅶ）。 我是一个大模型 人工智能模型的工作分为训练（training）和推理（inference）两个阶段，在跟人类聊天时，模型处于推理阶段，此时其不再调整自己的参数，而是根据已经学习到的知识来进行预测和响应， L5的一个变种方案，是让另一个人工智能来监控审核大模型对顾客的输出，但仍然保持无人化。
1.2K30编辑于 2023-09-15 - 来自专栏腾讯云TVP
大模型时代，探人工智能发展的新动向
导语 | 今年以来大模型的热度居高不下，人工智能成为国内外各大厂商争相布局的新赛道。那么近期 AI 领域有哪些值得关注的新趋势，它又将为软件开发带来哪些影响呢？ 一、向量数据库：大模型的技术底座 众所周知，随着人工智能的热度攀升，各种大模型竞相涌现，为科技行业带来了很多新的变化。当前人工智能在处理图片、文本、声音等数据时都是先把数据转化为向量，然后再进行输出。 此外，我们也可以针对一个特定领域，用向量数据库建立一个知识图谱，然后在用户输入问题后，可以先在知识图谱中找到最相似的问题，再把问题发给大模型，收到回答后用向量数据库中的答案进行比对，找到最相似的答案，然后再返回给用户 向量数据库具有高效的查询和相似性搜索能力，这使得大模型可以快速地从数据库中检索相关的知识和信息。 腾讯在近期对外发布了向量数据库（Tencent Cloud VectorDB），据统计显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗相比传统方式可以实现 10 倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理
44430编辑于 2023-09-22 - 来自专栏IT技术订阅
人工智能大模型的发展历程与未来展望
引言 随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为推动这一领域进步的关键力量。它们不仅改变了我们对于机器学习的理解，还深刻地影响着我们的日常生活。 本文旨在回顾AI大模型的发展历史，分析其对社会的影响，并探讨未来的可能性。 早期探索与基础 计算机科学自20世纪中叶以来一直是人类科技探索的核心领域。 早期的人工智能研究主要集中在专家系统和规则基础上，直到1958年弗兰克·罗森布拉特发明了感知器（Perceptron），这是第一个能够通过学习调整权重来分类数据的算法模型。 然而，与此同时，也引发了关于数据偏见、模型可解释性等方面的讨论。 伦理与挑战 尽管AI大模型带来了诸多好处，但它们也面临着不少伦理和社会问题。 未来展望 未来，AI大模型将继续向着更加高效、通用的方向发展。跨学科的合作将成为常态，AI将与生物学、物理学等领域深度融合，产生新的突破。
1.2K10编辑于 2024-11-23 - 来自专栏程序你好
十大最受欢迎的人工智能模型
逻辑回归 Logistic Regression 逻辑回归是另一种流行的人工智能算法,能够提供二进制的结果。这意味着该模型预测结果和可以指定一个y值的两个类。 这是一个伟大的和非常简单的模型进行数据分类和构建预测模型。 决策树 Decision Trees 这是一个最古老,最常用、最简单和最有效的ML模型。 DNNs 是最广泛使用的人工智能和ML算法。有显著改善深上优于文本和语音应用程序,机器感知和OCR深层神经网络,以及使用深度学习赋予强化学习和机器人运动,连同其他杂款的应用程序。 正如你所看到的,有一个充足的各种人工智能算法和ML模式。一些更适合数据分类、excel在其他领域。没有模型适合所有大小,所以为你选择最好的情况是至关重要的。 如何知道这个模型是正确的吗? 这就是为什么大多数企业选择托管服务提供商之一,专门从事大数据和人工智能的解决方案。
3.9K30发布于 2018-12-13 生成式人工智能（大语言模型）安全评估要点
大模型的评估维度涵盖了模型的多方面，数据安全它关系到我们每个人的隐私和权益不容忽视，在此，我整理了一些关于大模型“安全评估”的一些要点，希望能够帮助到正在备案的友友们！ #生成式人工智能##大模型##安全评估##aigc##备案##大模型备案#一、语料安全评估（一）评估内容1.文本训练语料规模2.各类型语料规模3.训练语料来源4.语料标注数量5.标注人员情况6.标注规则 7.标注内容准确性核验8.语料合法性二、模型安全评估1.语料内容评估2.生成内容评估3.涉知识产权、商业秘密的评估4.涉民族、信仰、性别等评估5.涉透明性、准确性、可靠性等的评估三、安全措施评估1.模型适用人群 .收集个人信息征得个人同意情况4.受理处理使用者查阅、复制、更正、补充、删除个人信息请求的情况5.图片、视频标识情况6.接受公众或使用者投诉举报情况7.服务协议情况8.非法内容拦截措施9.拒答率10.模型更新
58610编辑于 2025-08-19
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