AI笔记04|你以为大模型无所不知?其实它天天在搜百度,大模型从入门到精通,收藏这篇就足够了

大模型LLM AI搜索 结合联网搜索增强isou 解决方法https://github.com/yokingma/search_with_ai/pull/7。安装github下载,运行docker compose。设置模型,设置搜索国内搜狗简单能用。 阅读详情

1 大模型与联网搜索

我们在日常使用大模型时,一定会发现几乎所有大模型(如DeepSeek,Kimi,通义千问等)都会在模型能力之外,提供了一个“联网搜索”的功能。

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就连大魔王ChatGPT都有这个按钮,这是为什么呢?

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联网搜索是大模型的一个知识外挂功能,大模型本身并不具备联网搜索的能力。大模型是预训练好的封闭模型,这一点常被人们误解,很多人以为大模型像我们人类一样,可以直接上网浏览各种信息。

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2 大模型为什么需要联网搜索

大模型是通过海量数据预训练得到的,然后上线部署供我们使用。

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大模型的知识来源于训练数据,数据的收集有截止日期,因此大模型的知识也有时间边界。大模型是预训练而不是实时训练,说明数据是有截止日期的。也就是说如果在2024年1月1日完成训练的大模型,它只能知道2024年1月1日之前的信息,之后的信息是完全不知道的。

大家在使用大模型时,常常需要最新的信息,而大模型本身的知识是基于之前的训练数据,很多时候是 “过时” 的。

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3 大模型怎样通过联网搜索突破知识边界

简单来说,大模型调用了搜索引擎作为知识外挂,以获取实时网络信息,比如回答用户“今天杭城的天气”,“今天的实时新闻”等问题,具体是通过以下步骤实现的:

1. 大模型先将用户的问题转化为适合搜索引擎理解的关键词;

2.搜索引擎根据这些关键词去搜索网络上的相关内容,再把搜索到的结果整理后返回给大模型;

3.大模型再对这些结果进行分析、整合,最后生成回答。

也就是说大模型请了一个“吗喽”,这个“吗喽”帮它去网上收集资料,它再把这些资料整理成用户想要的答案。

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4 温馨提示

大模型有知识边界,本身不具备联网搜索能力。需要借助搜索引擎这个“吗喽”来回答用户提出的实时问题。

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ?

很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材,学也不是不学也不是,基于此,我用做产品的心态来打磨这份大模型教程,深挖痛点并持续修改了近100余次后,终于把整个AI大模型的学习门槛,降到了最低!

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第一不需要具备任何算法和数学的基础
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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调。

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