通用大模型存在一定的幻觉问题，通过把企业私有的领域数据知识喂给通用大模型，从而降低了大模型的幻觉，这就是所谓的企业私有大模型，从技术层面来讲，实现企业私有大模型有2个技术手段：微调（Fine-tuning）、RAG（Retrieval Augmented Generation）检索增强生成。

怎么用大模型？从易到难有四种方式。这四种方式都可以改变模型行为，以便模型输出更符合我们想要的结果。每种方式各有优缺点。这四种方式是可以搭配使用的。提示工程（Prompt Engineering）提示是与大模型交互最基本、最简单的方式。你可以把提示看作是给模型的指令。相当于告诉模型你希望它给你反馈什么样的信息。举例来说，假如你想了解中国古代史，你可以说请介绍下中国古代史或者我是一名小学生，请介绍下中

前缀调优(PrefixTuning)是一种轻量级的微调替代方法，专门用于自然语言生成任务。

大模型+政务智能问答”是指利用大型人工智能模型来增强政务服务的智能化水平，通过自然语言处理和机器学习技术，提供自动化的问答服务。既然要系统的学习大模型，那么学习路线是必不可少的，下面的这份路线能帮助你快速梳理知识，形成自己的体系。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。随着大模型的持续爆火，各行各业都在

而与此同时，根据网络杂志《Intelligent》最近对1000名大学生进行的调查显示，近60%的学生在一半以上的作业中使用聊天机器人，30%的学生在书面作业中使用ChatGPT，学校和学生之间新一轮的“猫鼠游戏”正在上演。3、学校教科研将迎来更加高效的时代，已有成果理论总结，实验数据分析，实验结论提炼等许多工作将由机器人来完成，老师的主要精力将放在创造性的实验过程和实验数据的产生等方面上。由于新

在这个项目中，我们将构建一个人工智能聊天机器人，并命名为“Dinnerly——您的健康食谱规划师”。它的目标是借助检索增强生成（RAG）技术，从一个食谱PDF文件中推荐健康的菜肴配方。在深入了解如何实现这一目标之前，让我们快速浏览一下项目中将要使用的关键组件。

我当初选择学习AI大模型，其实自己也是盲目的，毕竟是转行过来，之前对AI领域根本不了解。这还得多亏我的那位亲戚指点，才少走了很多弯路。

大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统N

简单来说，能够根据输入输出新的内容的AI就是生成式AI；但生成式AI是怎么做到的呢？有很多人会把大模型当作生成式AI，但事实上生成式AI和大模型并不是一回事；生成式AI属于更宽泛的一个范畴，任何能够实现内容生成的AI技术都属于生成式AI。但大模型生成内容只是生成式AI的一种实现方式，除了大模型之外还有其它的方式可以实现生成式AI；比如，隐马尔可夫模型，生成对抗网络等。那生成式AI是怎么实现的呢？它

随着更多高性能AI大模型的加入，以及智能调度算法的持续优化，这套问答调度系统的应用前景十分广阔。未来，它将在以下领域进一步发挥价值：医疗诊断：为患者提供病情解读和诊疗建议；法律咨询：解析合同条款，提供法律风险评估；科学研究：辅助研究人员分析数据、生成实验报告。通过不断拓展应用场景，这套基于Ollama的调度架构将逐步发展为一个更加智能的AI服务生态，为更多领域提供价值。