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AI,个人随笔
AI PM 搞 SFT,你真正要干的是这几件事

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AI产品经理在SFT(监督式微调)中的角色远比想象中关键。本文揭示了从判断是否真的需要微调,到制定可量化的目标与标注标准,再到数据分布与训练监控的全流程避坑指南。那些让算法团队束手无策的「爆款感」定义、标注SOP的魔鬼细节,以及模型「变蠢」的隐蔽陷阱,都将在实战经验中得到清晰拆解。
AI
AI涌现能力的五个层级——AI训练师的亲笔记录

AI涌现能力的五个层级——AI训练师的亲笔记录

模型涌现现象远非表面那么简单,背后暗藏五层递进逻辑。从临界点亮的突变效应到组合能力的自发串联,从差异化策略的自我进化到意图识别的精准判断,直至反思能力的若隐若现——每个层级的涌现都对应着不同的训练策略与评测方法。本文将深入拆解这五个关键层级,为模型训练者提供可落地的评测框架与标注优化方案。
AI,个人随笔
为什么“数据思维”才是 AI 产品经理的第一性原理?

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AI产品的本质变革正在颠覆传统产品经理的工作方式。当模型输出变成'看似通顺但完全没法用的废话',问题往往不在技术本身,而在于缺失的数据思维。本文将揭示为何数据分布比Prompt设计更重要,为什么定义Ground Truth是核心产出,以及如何从'功能设计师'转型为'数据战略家',帮助你在AI产品的混沌中找到确定性。
AI,个人随笔
大模型的数据清洗,不是删删改改那么简单

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作为AI产品经理,我们常聚焦于大模型的功能迭代、场景落地,却容易忽略一个底层真相:大模型的能力上限,从来不是算法,而是训练数据。就像优秀的厨师离不开新鲜食材,高性能大模型的背后,必然有经过严格筛选、整理的干净数据——这就是数据清洗,大模型的食材预处理环节,也是AI产品经理必须吃透的核心基础。
AI,个人随笔
大模型训练大纲

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Transformer架构如何支撑GPT与BERT的差异化能力?MOE模型如何实现稀疏激活与动态分配的巧妙平衡?本文深度拆解大模型训练的7大核心流程与关键组件,从矩阵评估到框架选择,揭示AI研发过程中模型收敛与过拟合的本质差异,并解读MCP协议如何重塑AI与外部系统的连接标准。