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郴州网站网络推广平台,微信聚合聊天crm系统,网页开发基础答案,wordpress使用不同的全局样式先来看看RAG系统中的三个模型#xff0c;用户查询的问题需要经过Embedding模型#xff0c;然后从向量库里检索#xff0c;再经过Rerank模型重排序#xff0c;拿到最精准的N条结果#xff0c;最后是生成式大模型归纳总结生成回答。 其中前两个并不是我们平时说的“大”模型…先来看看RAG系统中的三个模型用户查询的问题需要经过Embedding模型然后从向量库里检索再经过Rerank模型重排序拿到最精准的N条结果最后是生成式大模型归纳总结生成回答。其中前两个并不是我们平时说的“大”模型而是“小”模型。下面我再来详细解释一下这三类模型。RAG系统通常包含两个核心部分1检索器负责根据用户查询从知识库文档库中找到最相关的片段。Embedding操作主要发生在这里。2生成器负责将用户查询和检索到的相关片段作为输入生成最终的自然语言回答。这里通常需要一个大语言模型。关键点检索器中的Embedding模型和生成器中的大模型是两个独立且功能不同的模型。Embedding模型的特点1核心任务将输入的文本句子、段落、文档映射到一个固定维度的向量数字数组。这个向量旨在捕捉文本的语义信息。2训练目标主要目标是让语义相似的文本在向量空间中的距离更近例如通过余弦相似度衡量。常见的训练目标包括对比学习让正样本对相似文本的向量接近负样本对不相似文本的向量远离。掩码语言建模像BERT那样预测被遮盖的词间接学习上下文表示。相似度预测直接预测文本对的相似度分数。3模型规模Embedding模型通常比生成大模型小得多常见的Embedding模型如all-MiniLM-L6-v2(约2200万参数),text-embedding-ada-002(OpenAI, 参数量未公开但远小于GPT-3),e5-large-v2(约3.35亿参数) 等。相比之下生成大模型如 GPT-3 (1750亿参数), Llama 2 70B (700亿参数), Claude 2 (未公开但估计千亿级) 规模庞大得多。3架构大多基于Transformer架构如BERT、RoBERTa的变体但专门优化了向量表示的质量和效率而不是文本生成能力。Sentence-BERT (SBERT) 是一个经典的例子它在BERT基础上添加了池化层使其更适合生成句子级Embedding。4部署由于规模相对较小Embedding模型更容易在本地部署、优化如量化、蒸馏或通过API如OpenAI Embedding API, Cohere Embed API高效调用计算成本远低于调用生成大模型。为什么Embedding模型不需要“大模型”1任务相对简单将文本编码成向量是一个“理解”和“表示”的任务其复杂度远低于“生成”连贯、相关、符合上下文的长文本。生成模型需要学习语言的语法、事实知识、推理能力、风格控制等这需要巨大的模型容量。2效率至关重要在RAG的检索阶段需要对知识库中的所有文档可能数百万甚至数十亿个片段进行Embedding并建立索引还需要对每个用户查询进行实时Embedding。使用轻量高效的Embedding模型是保证系统响应速度和可扩展性的关键。用生成大模型做Embedding会极其缓慢且昂贵。3专门优化现有的Embedding模型已经在海量文本上针对语义相似度任务进行了专门训练或微调其表示能力对于检索任务已经足够好并且效率远高于通用生成大模型。Rerank模型在RAG检索增强生成技术中Rerank模型重排序模型是检索阶段的另一个关键组件但它与Embedding模型有本质区别且通常也不是“大模型”。Rerank模型用于对初步检索结果进行精细排序解决Embedding检索的局限性1问题场景Embedding模型通过向量相似度如余弦距离快速召回候选文档如Top 100但可能因以下原因导致排序不准语义偏差向量无法精确匹配复杂语义如否定、词序、上下文依赖。噪声干扰相似但不相关的文档被误召回。2Rerank的解决方案对初步召回的候选集如Top 100逐条进行深度语义分析重新计算相关性得分最终输出更精准的排序如Top 5。为什么Rerank模型不是“大模型”1任务专注性Rerank模型仅需判断查询与文档的相关性输出一个0~1的分数无需生成文本因此模型复杂度远低于生成式大模型如GPT-4。2典型模型示例轻量级BGE-reranker-base1.09亿参数、ms-marco-MiniLM-L-12-v23300万参数。高性能Cohere Rerank参数量未公开但专为重排序优化、bge-reranker-large5.6亿参数。3对比生成大模型即使最大的Rerank模型如bge-reranker-large参数量也仅为GPT-31750亿的1/300计算成本显著更低。总结1、Embedding负责“广度”快速从海量数据中召回潜在相关文档。2、Rerank负责“精度”在小规模候选集中筛选最相关结果。3、生成模型负责“整合”基于精准结果生成最终答案。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发