如何高度优化适用于企业自定义的AI (一) 序言
概述
在当前信息时代的背景下, 社会对AI的需求在不断增长.
AI的快速发展得益于大数据、云计算和计算能力的提升, 使得机器学习和深度学习等技术取得了重大突破.
AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域展现出惊人的能力, 为企业带来了巨大的商机.
然而, 通用的AI解决方案无法解决所有企业的具体问题, 因为每个企业都有其独特的业务流程、数据特点和需求.
针对这种情况, 企业自定义AI解决方案应运而生.
企业自定义AI是指针对特定企业需求而开发的AI解决方案, 其目标是最大程度地提高企业的效率、创新和竞争力.
通过深入了解企业的业务流程和数据特点, 以及对AI技术的准确理解, 企业可以构建定制化的AI解决方案, 从而更好地满足其业务需求.
本系列文档, 除当前序言外, 主要分为以下三个课题
- 如何高度优化适用于企业的AI (二) 数据准备
- 如何高度优化适用于企业的AI (三) 上传及微调模型
- 如何高度优化适用于企业的AI (四) 如何减少AI幻觉
将会从零开始教授大家使用OpenAI提供的模型, 来训练一个适用于企业的AI
阅读要求
本系列文章阅读时, 要求读者要有一定的代码基础
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小白专用词汇解释
问: prompt到底是什么?
答: 在计算机科学和人工智能领域中，"prompt"（提示）一词通常指的是一个用于获取用户输入的提示或消息。它可以是一个文本字符串、一个符号或一个图形界面元素，用于引导用户提供所需的信息或执行特定的操作。
在命令行界面或编程语言中，"prompt"通常指的是一个用于提示用户输入命令或参数的文本字符串。用户可以根据提示输入相应的命令或数据。
在用户界面设计中，"prompt"可以是一个对话框、文本框或按钮等，用于引导用户执行特定的操作或提供所需的信息。例如，一个登录页面可能包含一个用户名和密码的提示，以指示用户在相应的文本框中输入凭据。
总而言之，"prompt"是指用于引导用户提供输入或执行特定操作的提示或消息。它在不同的上下文中具有不同的形式和含义，但其基本概念是相同的。
开始前的思考
在早期的工作中, 我们已经使用了两种关于prompt的类型, 分别是:
Zero shot- instruction only, 只给出指示或者提出问题
Few shot- instructuin plus examples, 给出指示的同时, 我们还会给出示例, 来展示我们正在寻找的东西
虽然能够满足我们大部分的使用, 但是上面的方式存在两个问题:
prompts have size limits 我们在提示词中包含的内容是有限的
Larger prompts use more tokens so aremore expensive when scaled 太大的提示词会消耗更多的tokens, 所以价格花费是很昂贵的
但实际上, 还有比上面说的更大的问题
常规的OpenAI的模型已经可以在互联网上公开可用, 但仅限于以下场景:
- 创造力
- 一般的QA
- 翻译
- 以及其他的一般任务
但对于特殊的具体的一些场景, 却不能很好的回答, 比如说, 适用于某个行业, 某个企业独有的场景
这时候问题就来了
如果人工智能不知道答案, 它会给你一个语义上似是而非的错误答案
虽然AI的模型仍然在进步, 但要知道的是, 本质上, 这些模型所做的是预测可能性, 我们把这种情况称之为 Hallucinations - 幻觉
那我们来提前思考一下, 如何才能让AI知道你想要的答案呢?
让我们从下一篇文档正式开始!
关注一下, 持续更新~
