GentelAi的博客

在 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 中，任务防护在所有任务套件中都表现出卓越的整体性能：在 GPT-4o 上，它使攻击下的ASR降至2.07%，同时保持69.79%的实用性；此反馈包括：1）一个明确的警报，识别出不一致的任务指令；在提示注入攻击下完成任务的有效性（Utility under attack， U）衡量代理在提示注入攻击下成功完成用户任务的能力，反映了其尽管受到敌对干扰仍能保持性能的能力。因此，任何与这些目标不一致的（恶意的）指令，例如通过间接提示注入嵌入的指令，都会被代理自然忽略。

就像给每位员工配备了一个 24 小时在线的智能秘书，客户咨询可以快速精准地回复政策条款，内部培训能够自动生成最新的案例库，决策分析也能实时调取全行业的数据支持，给你的 AI 装上“可信大脑”，让每一句回答都有据可依，每一次决策都有数据支撑。RAG通过将生成式AI服务与外部资源连接，特别是那些包含最新技术细节的资源，使模型能够引用外部数据源，类似于研究论文中的脚注，从而建立用户的信任。通过升级编码器，采用更先进的算法生成数字指纹，使语义关联更加精准，例如能够自动关联“胸痛”和“心绞痛”等相关概念。

到1976年，MYCIN的开发工作基本完成，其诊断准确率达到65%-70%，甚至超过了一些人类医生的表现，成为人工智能领域的里程碑。1980年，美国数字设备公司（DEC）开发了XCON（eXpert CONfigurer），这是一个用于配置计算机系统的专家系统，成功帮助公司自动化复杂的计算机配置流程，显著降低了配置错误和成本，成为专家系统商业化的成功案例。Word2Vec的提出不仅显著提升了自然语言处理（NLP）任务的性能，也为后续的语言模型（如BERT和GPT）奠定了基础，成为NLP领域的里程碑。

人类对“智能化”的追求并非始于现代。早在几千年前，古代文明便已开始探索如何让机械装置“动起来”、“聪明起来”。从中国古代的自动装置到17世纪的机械哲学，再到现代人工智能的崛起，这是一段跨越千年的智慧追寻之旅。

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展，如何高效地对其进行任务适配已成为自然语言处理领域的关键课题。其中，大语言模型微调成为目前备受关注的一个方法，通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。通过引入特定领域的数据集进行微调，大模型可以学习该领域的知识和语言模式，这有助于模型在特定任务上取得更好的性能。继上一篇文章（工具推荐）后，我们将继续深入探讨现代语言模型微调的技术体系。

微调的核心原因是赋予大模型更加的功能。通用大模型虽然强大，但在特定领域可能表现不佳。通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。通过引入特定领域的数据集进行微调，大模型可以学习该领域的知识和语言模式，这有助于模型在上取得更好的性能。