AI,个人随笔 深度解析: AI 幻觉的形成和应对路径 从技术原理到实际使用,大模型的“幻觉”问题始终绕不开:它不仅影响输出准确性,更关系到业务决策与风险控制。本文将深入剖析AI幻觉的形成原因,探讨应对路径与工程优化思路,并从使用者视角出发,提出如何“和幻觉共处”的实践建议。 张艾拉 AI应用个人观点技术原理
AI,个人随笔 从零学习大模型(12)——混合专家模型(MoE):让大模型 “分工协作” 的高效架构 本期我们从零起步,拆解 MoE 的核心理念与架构优势,透视背后的“专家调度”机制,探索如何通过“分工协作”赋予大模型更灵活的表现力与算力效率。 金融产品小兵 大模型技术原理混合专家模型
AI,个人随笔 从零学习大模型(11)——模型压缩与量化:让大模型 “轻装上阵” 的核心技术 大模型“烧钱”又“吃资源”?压缩与量化技术才是让它轻装上阵的关键一招。本文手把手拆解核心原理与常见手法,帮你厘清技术演进脉络,打好基础理解一切模型优化策略的关键一步。 金融产品小兵 大模型技术原理系列文章
AI,个人随笔 从零学习大模型(10)——从 SFT 到 RLHF:大模型如何学会 “符合人类期待”? 监督微调(SFT)让大模型能 “听懂指令”,但要让模型 “说的话符合人类偏好”—— 比如回答更礼貌、推理更严谨、拒绝有害请求,还需要人类反馈强化学习(RLHF)。这种从 “能做” 到 “做好” 的跨越,正是对齐技术(Aligning)的核心目标。RLHF 并非简单的 “二次训练”,而是通过人类反馈构建 “奖励信号”,让模型在试错中学会贴近人类价值观。 金融产品小兵 大模型技术原理用户激励
AI,个人随笔 从零学习大模型(9)——大模型监督微调进阶:从数据工程到推理强化的微调全流程 从数据工程到强化推理,监督微调的每一环节都决定着大模型的实际表现。本篇将系统梳理大模型微调的全流程,不仅是一次知识的深度补完,更是助力技术团队构建高质量微调体系的实战指南。 金融产品小兵 大模型微调技术原理
AI,个人随笔 从零学习大模型(8)——预训练:大模型的 “知识积累期”—— 从任务设计到数据工程 预训练(Pre-training)是大模型构建通用能力的核心环节。就像人类通过大量阅读积累知识,大模型通过在海量数据上的自监督学习,捕捉语言规律、语义关联和世界常识,为后续 “专项技能学习”(微调)奠定基础。这个过程的质量直接决定模型的上限 —— 数据的广度、任务的设计、筛选的精度,共同塑造了模型的语言理解、逻辑推理和生成能力。 金融产品小兵 大模型技术原理预训练
产品设计 一文搞懂Session处理:原理、实践与常见问题剖析 Session 很常见,但你真的知道它是怎么运作的吗?本文从零拆解 Session 的原理、使用方法以及常见坑点,用最清晰的方式帮你在产品体验优化、用户登录设计等场景中少踩雷、快上手。 十三豆 Session机制常见问题技术原理
AI,个人随笔 从零学习大模型(7)——解码策略:大模型如何 “选词说话”?从基础方法到投机解码 本文将系统解析解码策略的核心逻辑:基础解码方法如何工作?top-k、top-p 等参数如何调控生成效果?投机解码为何能让大模型推理速度翻倍? 金融产品小兵 大模型技术原理解码策略
AI,个人随笔 AI产品经理技术:Wan2.2开源!最大亮点并非画质,扩散MoE亮点揭秘 Wan2.2的重点绝非画质的提升?这篇文章将从MoE专家模型架构的诞生,发展,以及Wan2.2的MoE的不同点。让各位产品经理们对未来AI模型发展的思路和脉络有更深入的认识。 产品经理小易 AI产品经理大模型技术原理
AI,个人随笔 从零学习大模型(6)——Transformer 结构家族:从 Encoder 到 Decoder,大模型为何偏爱 “单边设计”? Transformer 架构的伟大之处,不仅在于提出了注意力机制,更在于提供了一套 “模块化” 的设计框架 —— 通过组合编码器(Encoder)和解码器(Decoder),可以衍生出多种结构变体。从 BERT 的 “纯编码器” 到 GPT 的 “纯解码器”,从 T5 的 “编码器 - 解码器” 到 LLaMA 的 “前缀解码器”,不同结构的选择直接决定了模型的核心能力。 金融产品小兵 基础知识大模型技术原理
AI,个人随笔 从零学习大模型(5)——位置编码:让 AI 读懂 “语序” 的关键技术 在 Transformer 架构中,有一个容易被忽略却至关重要的模块 —— 位置编码(Positional Encoding,PE)。如果说注意力机制让模型能 “理解关联”,前馈神经网络让模型能 “提纯特征”,那么位置编码的作用就是让模型能 “感知顺序”。 金融产品小兵 位置编码基础知识技术原理
AI,个人随笔 从零学习大模型(4)——Transformer 的 “内部齿轮”:FFN、残差连接与归一化如何让 AI 更聪明? 本文将从功能原理、技术细节到实际作用,系统解析这些 “幕后模块”:为什么 FFN 能让注意力的输出更 “有用”?残差连接如何让模型 “越 deep 越聪明”?归一化又为何能让训练 “稳如泰山”? 金融产品小兵 Transformer基础知识大模型