LLaMA 3 前沿模型实战课
Tyler
前亚马逊应用科学家,头部大厂 AIGC 算法技术负责人
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LLaMA 3 前沿模型实战课
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结束语|站在 LLaMA 3 的肩头,共赴 AGI

你好,我是 Tyler!
很高兴又到了这一季专栏的结束语,可以稍微放松一下,不聊技术细节,和大家说说心里话。这一季,我们跟随几件“大事”的脚步,一起探索了大模型和 AI 技术的新发展。

第一件大事:“草莓模型”与后推理技术

随着 GPT-4o1 的问世,“后推理技术”这一概念逐渐进入大众视野。这一技术让大模型不仅仅是一个聊天机器人,还能够胜任复杂的推理任务,成为真正的解题高手。在这一季的前两章,我们从最基础的推理能力入手,逐步引导大家深入理解高级推理策略。
这一部分内容的核心目标,是帮助你将大模型从一个“工具”转化为真正的“助手”。我们希望你不仅能依赖它完成任务,还能通过学习理解其背后的逻辑,让大模型变得更加“听话”、更值得信赖。

第二件大事:AI 搜索产品的全面开花

AI 搜索技术的全面普及,可能是许多人都能直接感受到的变化。无论是 AI 搜索引擎的成熟,还是 ChatGPT 的联网能力升级,都让这项技术的潜力逐步显现。本季专栏,我们特别关注了 RAG(检索增强生成)技术,深入探讨了如何让大模型贯穿数据检索的每一个环节。
从数据的获取与加工,到答案的生成,我们试图带领大家搭建的不仅是一个简单的向量数据库,而是一个具备理解能力和场景适应能力的 “智能搜索引擎”。这部分内容的深度,希望能帮助你更好地打造属于自己的 AI 搜索产品。
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1. 本季专栏围绕大模型和 AI 技术的新发展,探索了“草莓模型”与后推理技术、AI搜索产品的全面开花、多智能体技术的快速发展以及多模态技术&具身智能技术等重要议题。 2. 重点关注了 RAG(检索增强生成)技术,深入探讨了如何让大模型贯穿数据检索的每一个环节,以及如何打造属于自己的 AI 搜索产品。 3. 探讨了多智能体技术的快速发展,详细剖析了多智能体技术的背后逻辑,帮助读者更好地理解和应用智能体技术。 4. 讨论了大语言模型发展的瓶颈问题,以及如何通过整合视觉信息来扩展模型的能力,使其在理解能力和应用场景上有了突破。 5. 强调了开源技术的重要性,特别关注了 LLaMA 模型的应用与设计,以及对开源技术学习的态度和选择的重要性。 6. 提出了在选择开源技术进行深度学习时,不仅要关注其是否“有趣”,更要关注其是否“有用”,并强调了 LLaMA 系列模型作为一个既“有趣”又“有用”的优质选择。 7. 预告了一个名为“”的项目,托管在作者的 GitHub 上,旨在帮助读者在课程结束后继续学习和参与到开源社区的贡献中。 8. 本季专栏特别注重开源技术的实践,希望帮助读者逐步突破技术边界,将大模型技术融入到自己的技能体系中,从而在实际应用中不断精进。

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