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rag 模型微调

Answer

RAG（检索增强生成）模型微调相关知识如下：

  • 通用语言模型通过微调可完成常见任务，如分析情绪和识别命名实体。对于更复杂和知识密集型任务，可基于语言模型构建系统并访问外部知识源。Meta AI 引入的 RAG 方法把信息检索组件和文本生成模型结合，可微调且内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。
  • RAG 接受输入并检索相关支撑文档，给出来源，与输入原始提示词组合后送给文本生成器得到输出，能适应事实变化，获取最新信息并生成可靠输出。
  • 通用的 RAG 微调方法如 Lewis 等人（2021）提出的，使用预训练的 seq2seq 作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆。
  • 在微调阶段：
    • 检索器微调的常用方法包括直接微调、添加可训练的 Adapter 模块、LSR、LLM Reward RL。
    • 生成器微调的主要方法包括直接微调、GPT-4 蒸馏、基于反馈的强化学习。
    • 协同微调是在 RAG 系统中同时对检索器和生成器进行微调，如 RA-DIT 分别对 LLM 和检索器进行微调。

同时，RAG 提高了嵌入模型质量，传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

检索增强生成 (RAG)

通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI的研究人员引入了一种叫做[检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）(opens in a new tab)](https://ai.facebook.com/blog/retrieval-augmented-generation-streamlining-the-creation-of-intelligent-natural-language-processing-models/)的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。这样RAG更加适应事实会随时间变化的情况。这非常有用，因为LLM的参数化知识是静态的。RAG让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。Lewis等人（2021）提出一个通用的RAG微调方法。这种方法使用预训练的seq2seq作为参数记忆，用维基百科的密集向量索引作为非参数记忆（使通过神经网络预训练的检索器访问）。这种方法工作原理概况如下：图片援引自:[Lewis et el.(2021)(opens in a new tab)](https://arxiv.org/pdf/2005.11401.pdf)

2024人工智能报告｜一文迅速了解今年的AI界都发生了什么？

合成数据是Phi family的主要训练数据来源，Anthropic在培训Claude 3时使用合成数据，来代表可能在训练数据中缺失的场景。Hugging Face使用Mixtral-8x7B Instruct生成超过3000万份文件和250亿个合成教科书、博客文章和故事，以重新创建Phi-1.5训练数据集，他们将其称为Cosmopedia。为了使合成数据更容易，NVIDIA发布了Nemotron-4-340B家族，这是一个专为合成数据生成设计的模型套件，可通过许可协议获得。另外Meta的Llama也可以用于合成数据生成。通过直接从对齐的LLM中提取它，也有可能创建合成高质量指令数据。使用像Magpie这样的技术，有时可以将模型进行微调，以达到与Llama-3-8B-Instruct相当的表现。RAG提高嵌入模型质量虽然检索和嵌入不是新的，但对增强生成检索（RAG）的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高。在常规的LLMs中，证明有效的剧本是大规模性能改进的关键（GritLM有约47亿个参数，而之前的嵌入模型只有1.1亿个）。同样，大规模语料库的使用和改进过滤方法导致了小型模型的巨大改善。同时，ColPali是一种利用文档的视觉结构而不是文本嵌入来改进检索的视图-语言嵌入模型。检索模型是少数几个开放模型通常优于大型实验室专有模型的子领域之一。在MTEB检索排行榜上，OpenAI的嵌入模型排名第29位，而NVIDIA的开放NV-Embed-v2排名第一。传统RAG解决方案中的问题得到解决

大模型RAG问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式：基于模块化(Modular)RAG自定义RAG Flow

在RAG流程中，对检索器的微调，常用方法包括：直接微调。根据自有的领域数据或开源的检索数据，对稠密检索器进行微调添加可训练的Adapter模块。API-base的编码模型，无法直接微调。添加Adapter模块，可以让Embedding更好的表示私有的数据。另一方面通过Adapter模块，可以更好地对齐下游任务LSR(LM-supervised Retrieval）根据LLM最后生成的结果去微调检索器LLM Reward RL。仍然是以LLM输出结果作为监督信号。通过强化学习让Retriever去对齐生成器。[heading3]2、生成器微调[content]对生成器的微调，主要的方法包括：直接微调。通过外部数据集微调可以为生成器补充额外的知识。定制化模型输入和输出GPT-4蒸馏。使用开源模型时，一个简单且有效的方法就是从利用GPT-4批量构建微调数据，来提高开源模型的能力基于反馈的强化学习(RLHF)。根据最终的生成回答的反馈进行强化学习，除了使用人类评价，也可以使用GPT-4作为评判法官。[heading3]3、协同微调[content]在RAG系统中同时对检索器和生成器进行微调，这也是Modular RAG的特点之一。需要注意是，系统微调强调的是让检索器和生成器之间的配合。分别对检索器和生成器微调严格上属于前两者的组合，并不是属于协同。一个典型的实现如RA-DIT。分别对LLM和检索器进行微调。LM-ft组件通过更新LLM来最大化给定检索增强指令情况下正确答案的可能性。R-ft组件通过更新检索器来最小化检索器分数分布与LLM偏好之间的KL散度。

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rag
RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务，而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统，访问外部知识源来完成，如 Meta AI 引入的 RAG 方法。RAG 把信息检索组件和文本生成模型结合，可微调，内部知识修改高效，无需重新训练整个模型。它会接受输入并检索相关支撑文档，给出来源，与原始提示词组合后送给文本生成器得到输出，能适应事实变化，让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 大语言模型（LLM）存在一些缺点，如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识易过时且不好更新、输出难以解释和验证、易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点，如数据库存储和更新稳定且无学习风险、数据更新敏捷且不影响原有知识、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本。 在 RAG 系统开发中存在 12 个主要难题，并已有相应的解决策略。
2025-04-15
rag介绍
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型需要 RAG 进行检索优化的原因在于其存在一些缺点： 1. LLM 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，受限于训练数据和学习方式，对长尾知识的接受能力不高。 2. LLM 的知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. LLM 的输出难以解释和验证，存在内容黑盒、不可控以及受幻觉等问题干扰的情况。 4. LLM 容易泄露隐私训练数据。 5. LLM 的规模大，训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，可解释且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化，加上模型的理解能力，能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问，从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt（提示词）中，提交给大模型，此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。
2025-04-14
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28
我想搭建个人rag知识库，实现本地化部署，可以调用本地大模型去分析知识库的内容进行解答
以下是搭建个人 rag 知识库并实现本地化部署，调用本地大模型分析知识库内容进行解答的详细步骤： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 访问相关网址，使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一）。 3. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现与大模型对话。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于其服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、本地知识库进阶 1. 若要更灵活掌控知识库，需使用额外软件 AnythingLLM，其包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 2. 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 3. 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后进行测试对话。 三、RAG 是什么 利用大模型搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括非结构化、结构化数据及代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中，便于后续处理。
2025-03-25
请推荐一份学习rag的资料
以下是为您推荐的学习 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）的资料： 1. 《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf），该资料对 RAG 进行了较为全面的介绍和分析。 2. 关于新知识的学习，您可以参考“胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程”。其中提到可以通过 Claude 帮助了解细节概念，然后再通过 Coze 搭建 Demo 来实践学习。还不知道 Coze 是什么的同学可以看公开分享： 。 3. 了解“RAG 是什么？”：RAG 是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型提供额外的、来自外部知识源的信息。通过检索模式为大语言模型的生成提供帮助，使生成的答案更符合要求。同时，还介绍了大模型存在的缺点以及 RAG 的优点，如数据库对数据存储和更新稳定、敏捷、可解释等。 希望这些资料对您学习 RAG 有所帮助。
2025-03-25
ragflow
RAGflow 能力拆解： 文档拆分方式： 通用模式：主要参考每个块的 token 数量，同时考虑语意完整性，切分段落点通常在句号或叹号等完整句子结束处。拆分结果和 langchain 的拆分大同小异。 Q&A 问答对：将左边内容加上“问题:”，右边内容加上“回答:”，数据清洗工作量大。 简历：解析容易失败，需要匹配关键词才能解析，建议官方给出简历模板。 手册：一整段文字提取，分割处在页面分页、段落分段处，块大小通常较大。 表格：拆分后每一行被当成一个块，第一行表头插入到每一块头部。对没有特殊字符的表格信息处理较好，对图片内的公式做了 OCR 检测。 数据清洗：RAGflow 提供分段后的数据处理，可自行添加、修改数据或添加标签。测试发现，RAGflow 召回会同时使用向量相似度和关键词相似度并加权得到混合相似度，关键词相似度不仅匹配文本段内容还匹配关键词标签内容，单个实体在关键词中出现即为 100%。但需注意，检索获得的内容块需同时包含“问题信息”和“答案信息”，大模型才能解答。此外，RAGflow 没提供对外接口，做聊天或其他应用时不方便。 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式：基于模块化RAG 的相关工作，本文将从典型的 RAG Flow 模式、特定的 RAG 流实现以及最佳的行业案例三个方面深入探讨 RAG Flow 的设计思路，在典型的 RAG Flow 模式方面，将介绍 3 种微调阶段模式和 4 种推理阶段模式。
2025-03-19
热点的大模型微调蒸馏工具有哪些
以下是一些热点的大模型微调蒸馏工具： FLUX.1：包括 FLUX.1（可商用，为本地开发和个人使用定制，生成速度快，内存占用小，在 Apache 2.0 许可下公开提供，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台使用，且支持用户根据自己数据集微调）。其训练参数高达 120 亿，在图像质量、提示词跟随等多方面超越流行模型，工作原理基于混合架构，结合变换器和扩散技术。 基于阿里云 PAI 平台：可复现 R1 蒸馏及蒸馏训练模型过程。部署 32b 的蒸馏模型展示效果，包括模型部署（如选中模型卡片后的操作、选择 vLLM 部署、涉及竞价系统等）、蒸馏数据获取（在本地 python 环境或 notebook gallery 建立实例执行代码获取蒸馏数据集）等。 DeepSeek：PaaS 平台支持多机分布式部署，满足推理性能要求，能一站式完成模型蒸馏。可登录 Pad 控制台通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价部署，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。还介绍了模型 API 调用、服务关停、蒸馏概念、应用场景及部署实操等。
2025-04-13
deepseek v3微调
以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息： 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3，效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接：。横版为 1080 x 800 卡片提示词，竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件，打开后才能查看真实效果，平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor，使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本），Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 关于智能纪要，会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调，DeepSeekV3 降至原价的 50%。
2025-04-12
有哪些针对CoT能力的微调工具
以下是一些针对 CoT 能力的微调工具： 1. Selfconsistency CoT：使用手动设计的 Prompt 生成采样一组不同的推理路径，再通过“多数投票”找到推理步骤中“最一致”的路径，使用这条解码路径驱动原始的贪心解码方式来提示 CoT 性能。 2. MMCoT：侧重使用微调方法嵌入 CoT，通过将语言和图像合并在一个包含推理生成与答案推理的两阶段的框架中，使用微调大模型赋予输入多模态 CoT 的能力。 3. GoTInput 方法：通过对 CoT 生成的思维图进行抽取构建三元组，并使用 GNN 将文本、图像与 CoT 统一，从而生成包含 CoT 信息的最终答案。 4. VCoT：解决了一个输出多模态的问题，通过以生成图片的“标题”以及识别核心关注点作为图像生成的启动过程，通过递归的方式填充图像信息，从而实现输出多模态。 此外，在将 DoT 扩展到预训练的扩散语言模型 Plaid 1B 并在更复杂的推理任务上进行评估时，自回归模型和扩散模型在使用 CoT 或 DoT 进行微调时都显示出显著提高的性能。在微调 Plaid 1B 时，也探索了几种替代方案。 在强化学习驱动的合成数据生成与模型优化流程中，也涉及到 CoT 的相关应用和优化，如初始 CoT 生成、CoT 存储等。
2025-04-12
本地部署大模型，如何微调建立本地知识库
以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤： 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址：https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型 第二步：选择文本嵌入模型 第三步：选择向量数据库 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入，根据电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 下载完成后，双击打开，点击“Install” 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 下载 qwen2:0.5b 模型 如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中，许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建，包括获取 API key 位置及调用设置，详细讲解了创建 Rag 应用（知识库）流程，如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作，并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨，以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之，本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置，同时不断实践和探索，以达到理想的效果。
2025-04-10
如何做 deepseek 微调
要进行 DeepSeek 微调，以下是一些相关的知识和步骤： 1. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 2. 本地部署介绍：如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 3. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 4. 平台服务差异：了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 5. 对于微调的全过程，建议阅读 Unsloth 笔记本和 HuggingFace 的《如何微调开放式 LLMs》，也可以使用《如何在一小时内阅读论文》作为指南。 6. 更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeekAI《DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948
2025-04-08
怎么本地部署ai模型，并进行微调
以下是本地部署 AI 模型并进行微调的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，关于本地部署还有以下相关内容： 如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 PaaS 平台支持多机分布式部署，满足推理性能要求，使用独占资源和专有网络，能一站式完成模型蒸馏。 登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 介绍了模型 API 的调用方法，包括查找位置、获取 token 等，强调使用后要及时停止或删除服务以避免持续付费。 总的来说，部署和训练自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-03-27
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14