小米java实习

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）

这放了寒假真的好焦虑，在准备换简历的第一个项目，大概是用cursor去写的继承了ai功能的平台吧，语音转文字，文生图什么的，用的技术栈还是挺多的，前后端都涉及了，一遍也在背八股，刷算法，工程化什么的，感觉好焦虑，逛了牛客和别人面经感觉自己啥都不会，以前还信誓旦旦说寒假努努力过完年投大厂试试，现在感觉啥都不会了

通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...