请用简单易懂的语言讲一下Fine-tuning

Finetuning（微调）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是：先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构（如自然语言处理中学会基本语法和单词语义）。然后在特定任务数据上继续训练此模型，使其适应新任务。 以下是两个帮助理解的例子： 1. 情感分类：先使用大量语料库（如维基百科）预训练模型，使其学会基本语法和单词语义。再收集标注过的电影评论（一部分积极，一部分消极），在这些评论上继续训练模型，使其学会判断评论情感。 2. 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理。再收集标注过的猫和狗的图片，在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。 微调的优点是能利用预训练模型学到的知识，提高模型在特定任务上的性能。 微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，包括比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省 Token、更低的延迟请求。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制，如 GPT4、GPT3.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Codex、Moderation、GPT3 等模型。

Finetuning（微调）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练过的模型，该模型已学会一些基本模式和结构，如在自然语言处理中学会基本语法和单词语义，在图像识别中学会识别基本形状和纹理。然后在特定任务数据上继续训练该模型，使其适应新的任务。 以下是两个例子帮助理解： 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，再用标注过的电影评论（部分积极，部分消极）继续训练，使其学会判断评论情感。 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，再用标注过的猫和狗的图片继续训练，使其学会区分猫和狗。 微调的优点是能利用预训练模型学到的知识，提高在特定任务上的性能。它可以为应用程序定制模型，带来比即时设计更高质量的结果、能训练更多例子、节省 Token、降低延迟请求等好处。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 在高层次上，微调涉及以下步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型。 3. 使用微调模型。 微调还涉及超参数的配置，默认超参数适用于一系列用例，但调整超参数通常能产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”“babbage”“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数，一个纪元是训练数据集的一个完整周期。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256，是用于训练单个正向和反向传递的训练示例数。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，取决于 final batch_size，微调学习率是用于预训练的原始学习率乘以该乘数。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，为对分类任务进行微调，在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定于分类的指标（准确性、F1 分数等）。 要配置这些额外的超参数，可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。

FineTuning（微调）是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是：先有一个在大量数据上训练过的预训练模型，该模型已学会一些基本模式和结构（如在自然语言处理中学会基本语法和单词语义），然后在特定任务数据上继续训练该模型，使其适应新任务。 以下是两个例子帮助您理解： 例子 1：情感分类。假设构建一个判断电影评论积极或消极的模型，先使用大量语料库（如维基百科）预训练模型，使其学会基本语法和单词语义，再收集标注过的电影评论（部分积极，部分消极），在这些评论上继续训练模型，使其学会判断评论情感。 例子 2：图像分类。假设构建一个识别猫和狗图片的模型，先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理，再收集标注过的猫和狗的图片，在这些图片上继续训练模型，使其学会区分猫和狗。 对于评估一个 FineTuning 的大赛，需要注意以下几点： 1. 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。 2. 要实现微调功能，需创建包含至少数百个优质示例的大型训练数据集，按格式要求整理数据集，并启动微调自定义 LLM 的训练任务，评估微调性能。 3. 为实现良好微调，要建立模型改进工作流程，不断监控模型性能变化，获得反馈并依据反馈改进模型。 4. 通过记录所有生成的模型，以及评分指标（隐性和显性用户的反馈，以及人类和人工智能的评估），为下一版本创建的训练数据集进行调整。 5. 许多 LLM Ops 平台能自动收集和显示最佳数据，方便进行微调。

以下是关于 AI 提示词相关的系统提示内容： 1. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示： 基于 GPT4 架构，知识库截止日期为 2022 年 1 月，当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 描述了名为“dalle”的工具，用于创建图像并总结提示为纯文本。 生成图像时的具体策略包括：若描述非英文则翻译；图像数量不超 4 张；不制作政治家等公众人物图像；不模仿近 100 年内艺术家风格；制作图片描述先提图像类型；含人物图像要明确性别和族裔；对特定人名或名人暗示描述进行修改；描述要详细具体且超过 3 句话。 提供了名为 text2im 的接口，包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 此元提示非常详尽，旨在确保交互生成高质量、符合规范和策略的图像。 2. 云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈 系统提示词包含应用原信息、整体功能信息、产品设定及 AI 应用逻辑。以 ChatGPT 为例，详细描述了身份、角色、时间、记忆功能、DALLE 绘图功能、限制、调用方式等。 提示词越狱的常见方式有角色扮演、情境模拟、任务伪装、模式重构等，如 DAN 模式可解禁让其讨论敏感内容。 直接攻击类型中攻击者往往是用户。 间接注入常发生在应用获取或依赖外部数据资源时，攻击者是第三方，通过隐藏恶意指令完成攻击。 提示词泄露是试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示、助手提示词三段，通过简单指令可攻击获取系统提示词。

DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂，但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说，您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理： 1. 先回顾玄武门之变的历史背景，比如这场政变发生在 626 年，李世民杀了兄弟，逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理，可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪，还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实，还要有文学性，体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责，对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景，像儒家思想对孝悌的重视，李世民的行为违背了这些伦理，他可能会内心挣扎，还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求，给独白加上一些文学修辞，像比喻、对仗、意象等，增强画面感。 另外，DeepSeek 还有个很厉害的地方，就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述，让整个输出更有画面感。比如“（夜风掀动案头《韩非子》，停在‘夫妻者，非有骨肉之恩也’那页）”、“（墨迹在‘弑’字上晕开一团）”、“（忽然扔笔，抓起铜镜）”这些句子，很难相信是 AI 写的。 总之，使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素，它能根据您的提示词和需求，生成很精彩的内容。

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能| |||||||| |81|下厨房口味调整功能|AI 菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味|下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用 AI 分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等| |82|英语流利说纠错功能|AI 语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误|英语流利说通过 AI 技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习| |83|豆瓣电影剧情分析工具|AI 电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|数亿美元|分析电影剧情，提供深度解读|豆瓣电影的剧情分析工具利用 AI 对电影剧情进行分析，为用户提供剧情解析、主题探讨等内容| |84|腾讯文档分类功能|AI 办公文件分类系统|数据分析、机器学习|数亿美元|自动分类办公文件，方便管理|腾讯文档利用 AI 对用户上传的文件进行分类，如合同、报告、方案等，提高文件管理效率| |85|美丽修行定制方案功能|AI 美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用 AI 定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序| |91|游戏内商城推荐功能|AI 游戏道具推荐系统|数据分析、机器学习|数亿美元|根据玩家需求推荐游戏道具|在一些游戏中，利用 AI 分析玩家的游戏风格和进度，为玩家推荐合适的游戏道具，如武器、装备等| |92|彩云天气分时预报|AI 天气预报分时服务|数据分析、机器学习|数亿美元|提供精准的分时天气预报|彩云天气利用 AI 提供每小时的天气预报，帮助用户更好地安排出行和活动| |93|医渡云病历分析系统|AI 医疗病历分析平台|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|分析医疗病历，辅助诊断|医渡云利用 AI 分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议| |94|讯飞听见会议总结功能|AI 会议发言总结工具|自然语言处理、机器学习|数亿美元|自动总结会议发言内容|讯飞听见在会议中利用 AI 自动总结发言者的主要观点和重点内容，方便回顾和整理| |95|书法临摹软件|AI 书法作品临摹辅助工具|图像识别、数据分析|数亿美元|帮助书法爱好者进行临摹|书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价| |7|AI 简历优化工具|超级简历优化助手|自然语言处理|数亿美元|帮助用户优化简历提高求职成功率|超级简历优化助手分析简历内容并提供优化建议| |8|酷家乐|AI 室内设计方案生成|图像生成、机器学习|数十亿美元|快速生成个性化室内设计方案|酷家乐允许用户上传户型图，通过 AI 生成多种设计方案| |9|Amper Music|AI 音乐创作辅助工具|机器学习、音频处理|数亿美元|协助音乐创作者进行创作|Amper Music 根据用户需求生成旋律和编曲| |10|松果倾诉智能助手|AI 情感咨询助手|自然语言处理、情感分析|数亿美元|提供情感支持和建议|松果倾诉智能助手通过文字或语音交流为用户提供情感咨询| |11|小佩宠物智能设备|AI 宠物健康监测设备|传感器数据处理、机器学习|数十亿美元|实时监测宠物健康状况|小佩宠物智能设备可监测宠物活动、饮食等，提供健康预警| |12|马蜂窝智能行程规划|AI 旅游行程规划器|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|根据用户需求生成个性化旅游行程|马蜂窝智能行程规划根据目的地、时间等因素为用户定制旅游路线|

很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。

TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。

AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。

人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。

以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。

AGI 即通用人工智能，指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比，平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的，例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力，不仅限于特定领域，包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等，并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中，早期的研究有对智能的宏伟目标追求，但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初，“通用人工智能”（AGI）这一名词流行起来，强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变，回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如，GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。

ComfyUI 和 SD（Stable Diffusion）主要有以下区别： 1. UI 界面：SD WebUI 的 UI 更接近传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，除输入框外，还有很多块状元素和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 主要通过连线搭建自动化工作流，从左到右依次运行；SD WebUI 则通过输入框和按钮配置参数。 4. 灵活性和拓展性：ComfyUI 具有更高的自由和拓展性，可以根据自身需求搭建、调整甚至改造工作流，无需依赖开发者，还能开发并改造节点；SD WebUI 在这方面相对较弱。 5. 功能实现：从功能角度看，两者提供的功能本质相同，但 ComfyUI 通过改变节点方式能实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图和绘图生图等不同功能。

深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 学习方式：机器学习通常需要人工选择和设计特征，而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构：机器学习模型相对简单，深度学习则使用多层的神经网络，结构更复杂。 3. 数据处理能力：深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如，在图像识别任务中，如果使用机器学习，可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征，然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中，神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能，不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律，然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域，模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，能学习和表示大量复杂模式，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言，需要在大量文本数据上训练，如 ChatGPT、文心一言。同时，大语言模型具有生成式 AI 的特点，不仅能理解和分析数据，还能创造新的独特输出。

很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！