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诺兰模型最新视觉报道_诺兰模型将信息系统的发展分为六个阶段(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

诺兰模型

暨南大学AIGC研究：深度学习与人类思维 𐟌 人工智能的发展正步入一个新的阶段，大规模人工智能模型成为其中的重要里程碑。这些模型不仅规模庞大，而且通过预训练具备更强的泛化能力。尽管在通用数据激增和可靠数据缺乏的挑战下，深度学习依然依赖模型从数据中自动学习，从而显著提升性能。 𐟧 大规模模型的特点在于它们对大量广义数据的预训练，这使其在为实际任务建模之前就能具备丰富的知识。这些模型可以被看作是对人类大脑的模拟，因为人类大脑也是一个具有基本认知能力的大规模模型。 𐟒ᠤ𚺧𑻥䧨„‘能够高效地处理来自不同感官的信息，并同时执行不同的认知任务。因此，人工智能大规模模型不仅期望具有众多参与者，而且能够有效地理解多模态信息，跨模态感知，并同时在不同任务之间迁移或执行。 𐟔砤𚺥𗥦™𚨃𝥤稧„模模型理解人类思维准确率的提高，归功于基于人类反馈数据训练模型的系统。这种反馈机制使得模型能够更好地模拟人类思维，从而提高其准确性和可靠性。

大语言模型揭秘𐟔 𐟓š 本书为对大语言模型感兴趣的读者提供了一个全面的入门指南，涵盖了大模型研究的各个方面，避免了对没有广泛共识的观点和结论的讨论。 𐟔 本书主要围绕大语言模型构建的四个关键阶段进行详细介绍：预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都详细阐述了使用的算法、数据、难点以及实践经验。 𐟓– 本书内容包括： Transformer和GPT基础 LLaMA基础训练数据介绍与分析分布式训练代码详解 SFT部分（prompt、LoRA、deepspeech等）强化学习（RLHF等）大语言模型应用大语言模型评估 𐟒ᠩ€š过这些内容，读者可以全面了解大语言模型的研究方法和应用领域，为进一步探索和实际应用提供参考。

addie教学设计模型在教学比赛中，老师们总是喜欢用各种教学模式来吸引学生的注意力。今天我就来给大家聊聊三种常见的教学模式：ADDIE模型、EDIPT模型和BOPPPS教学模式。看看它们到底哪个更好用吧！ ADDIE模型 𐟓š ADDIE模型是一种结构化的教学设计方法，但它的缺点也很明显：费时费力，认知负荷重。老师们需要根据实际情况灵活运用。这个模型包括五个阶段：分析（Analysis）、设计（Design）、开发（Development）、实施（Implementation）和评估（Evaluation）。举个例子吧，比如在教商务英语课程时，分析阶段需要了解学生的基础、商务背景知识、学习动机和需求。设计阶段则是制定教学目标、编写详细的教案并选择合适的教学方法。开发阶段则是制作PPT、教学视频和情景对话脚本等教学资源。实施阶段则是把这些资源用到实际教学中，引导学生参与实践活动。最后评估阶段则是通过测试、项目作业和口头报告等方式来评估学生对知识的掌握程度。 EDIPT模型 𐟎芅DIPT模型是一种设计思维模型，涵盖五个环节：共情（Empathize）、定义（Define）、创想（Ideate）、原型制作（Prototype）和测试（Test）。这个模型更注重学生的创造力和实践能力的培养。以商业插画课程为例，共情环节就是让教师从学生的角度思考问题，理解学生对商业插画的兴趣、期望和挑战。定义环节则是明确问题本质，比如确定如何教授学生掌握商业插画的基本技巧，以及如何激发他们的创意思维。创想环节则是鼓励学生进行创意发散，使用头脑风暴、思维导图等方法，激发学生对商业插画的多种可能性和创新点。原型制作环节则是让学生根据创想阶段的想法开始制作插画草图或初步设计。测试环节则是在学生完成初步作品后进行展示和评价，可以通过同学互评、教师点评或模拟市场反馈等方式来测试作品的接受度和市场潜力。 BOPPPS教学模式 𐟏劂OPPPS教学模式是一种以目标为导向、以学生为核心的教学模式，包括六个部分：导入（Bridge-in）、目标（Objective）、前测（Pretest）、参与式学习（Participatory Learning）、后测（Post-assessment）和总结（Summary）。以外科护理学课程为例，课前阶段，教师可以把相关操作的教学视频上传至在线学习平台让学生预学。导入部分可以展示一些外科手术中的护理配合流程视频或图片来吸引学生的注意力，激发她们对即将学习内容的兴趣；目标部分则是让学生了解通过本课程需要掌握的外科护理知识和技能。前测部分是通过线上小测试来了解学生对外科护理基础知识的掌握程度，方便教师进行学情分析，以确定教学重难点，精准因材施教。课中阶段，教师则要引导学生全程参与课堂活动，进行参与式学习。比如组织学生参与模拟手术、角色扮演等活动，让学生在实践中学习外科护理的流程和技巧。课后阶段，后测部分通过布置线上作业或模拟考试，让学生描述一个完整的手术准备流程或对某个护理操作进行评估。总结部分则由学生课后自行完成，反思所学内容、明确需加强的操作以及总结学习收获等。总结 𐟓 这三种教学模式各有千秋，ADDIE模型适合那些需要系统化设计的教学内容；EDIPT模型则更注重学生的创造力和实践能力的培养；而BOPPPS教学模式则是以学生为中心，强调学生的参与和实践。在教学比赛中，老师们可以根据自己的教学风格和学生的需求来选择最适合的教学模式。希望这些分享能对大家有所帮助！

大语言模型：从基础到前沿的全面解析大语言模型的研究融合了自然语言处理、机器学习、深度学习、分布式计算和并行计算等多个学科领域。本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段进行详细介绍：预训练 𐟧 预训练是大语言模型的基础阶段，通过在大量文本数据上进行无监督学习，模型能够学习到语言的内在规律。有监督微调 𐟔犥œ詢„训练的基础上，通过有监督微调，模型可以针对特定任务进行优化，提升其在下游任务中的表现。奖励建模和强化学习 𐟎喥Š𑥻𚦨ᥒŒ强化学习是利用奖励函数来指导模型的学习过程，通过不断试错和优化，使模型能够更好地完成任务。大语言模型的应用和评估方法 𐟓Š 本书还介绍了大语言模型在各个领域的应用，并提供了评估模型性能的方法，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。通过本书的学习，读者可以深入了解大语言模型的构建过程和应用场景，掌握相关技术和方法，为未来的研究和应用打下坚实的基础。

大模型微调：如何优化数据配比提升效果？ 𐟓š 论文背景：大模型是无监督的多任务学习器，具备强大的泛化能力，能够同时处理多种任务，如算术、编程和通用问答。为了实现大模型的通用性，预训练和后训练阶段都会使用大量的复合数据。 𐟔 动机：复合数据的构成比例和规模如何影响大模型的最终泛化能力和指令遵从能力？是否存在更佳的数据配比策略来提升大模型的效果？ 𐟒ᠦ€路：作者提出了一种新的数据配比策略——双阶段混合微调（DMT），该策略结合了多任务学习和序列学习，并进行了一些优化。在第一阶段，使用数学和代码两个垂直领域的数据混合微调基座模型，得到模型A；在第二阶段，使用部分数学、代码数据，并叠加全量的通用问答数据混合微调模型A，得到模型B；模型B即为最终的对话模型。 𐟓Š 实践结论：数据规模的影响：在数学推理和代码编写任务上，扩大训练数据量可以明显提高模型效果；但在通用问答任务上，当训练数据量达到某个阈值后，再增加数据量对提升效果的作用不明显。单一数据源 vs 混合数据源：当数据总量较小时，混合数据源在数学推理、代码编写和通用问答三个任务上的效果优于单一数据源；而当数据总量较大时，单一数据源的效果更佳。数据配比的影响：只有当异源数据在格式和内容上差异非常大时，数据配比几乎不产生负面影响，否则会降低两个任务上的效果。数据配比策略：DMT的效果优于目前其他方案。通过这些实验结果，我们可以看到数据配比策略对于提升大模型的泛化能力和指令遵从能力至关重要。

机器学习生命周期：从问题到部署机器学习的生命周期可以分为几个关键阶段：问题定义、数据处理、模型方案、解决方案呈现和部署维护。每个阶段都至关重要，下面我们来详细探讨一下。问题定义 𐟧 首先，我们需要清晰地定义问题。这不仅仅是技术问题，还需要与业务团队紧密合作，共同确定问题的目标和范围。我们需要了解现有的解决方案是什么，以及如何衡量结果是否与商业目标一致。例如，我们是要解决一个有监督、无监督、在线还是离线的问题？衡量方法是否与商业目标对齐？类似的问题有哪些？是否有可复用的经验或工具？数据处理 𐟒𛊥œ覕𐦍𗥏–和处理阶段，我们需要从各种来源获取数据，并进行探索性数据分析。清洗数据是关键步骤，为接下来的模型训练做好准备。这一阶段可能需要使用一些数据清洗和预处理的工具。模型方案 𐟓ˆ 接下来是模型方案阶段，我们需要探索不同的模型并选择最适合的。对模型进行微调和集成是这一阶段的核心任务。可能涉及到的技术包括特征选择、参数调优等。解决方案呈现 𐟓Š 在解决方案呈现阶段，我们需要展示我们的解决方案并与业务团队进行讨论。这一阶段非常重要，因为我们需要确保业务团队理解我们的方法和结果。部署维护 𐟚€ 最后是部署和维护阶段，我们将模型部署到实际系统中，并进行监控和维护。这一阶段可能涉及到一些自动化工具和监控系统，以确保系统的稳定运行。通过这些步骤，我们可以从问题定义到部署维护，全面地解决机器学习项目中的各种挑战。希望这些信息对你有所帮助！

如何解决大模型结果不如预期的五大方法在使用大模型时，如果结果不如预期，可能是以下几个阶段出现了问题：预训练、SFT、对齐和推断。以下是针对这些问题的解决方案：预训练阶段 𐟧—‍♂️ 预训练阶段的问题通常比较难以解决，因为它们涉及到大模型能力的上限。解决这些问题相当于提升基座能力，类似于从GPT 3.5升级到GPT 4。这虽然通用，但成本高且难度大。例如，复读机问题在GPT 3.5中常见，但在GPT 4中几乎不存在。 SFT和对齐阶段 𐟔„ 在SFT和对齐阶段，可以通过强化训练数据来解决特定问题。具体方法包括构造正确的数据进行强化训练，或者使用正例构造reward model的正样本，badcase构造负样本，然后使用PPO或DPO等方法强化大模型的认知。这种方法对一些模式明显的问题有帮助，但对复杂问题效果有限。推断阶段 𐟧Ž視�𖦮𕧚„问题可以分为两类：生成参数调整和prompt层面调整。生成参数调整可以通过增加多样性参数或调整重复惩罚参数来减轻复读机问题。而prompt层面调整则可以使用RAG方案，承认基座能力的局限性，并通过提供更多的“参考信息”来减少幻觉问题。此外，RAG还支持动态更新和外部知识增强。 Agent能力构建 𐟤– 通过Cot和Tool Use等构建的agent能力，可以在prompt上提供更多的过程提示和工具调用参考，期望大模型通过任务规划和使用外部工具来弥补能力的不足。安全方面 𐟛᯸ 对于安全方面的问题，如用户引诱回答政治敏感类问题，期望的答复可以简化为兜底的拒绝回答。在SFT和对齐阶段都有对应的方案，通过强化训练数据和使用reward model来减少这类问题的发生。通过以上方法，可以有效解决大模型结果不如预期的问题，提升模型的表现和可靠性。

深度学习的四个阶段，你在哪个阶段？深度学习可以分为四个阶段，每个阶段都需要掌握不同的技能和知识。让我们来看看你目前处于哪个阶段吧！入门级 𐟚𖢀♂️ 在这个阶段，你能够掌握基础技能，比如如何搭建一个简单的神经网络，或者如何使用常见的深度学习框架。你可能会开始了解一些基本的概念，比如激活函数和损失函数。进阶水平 𐟏ƒ‍♀️ 进阶水平并没有一个明确的分界线，但在这个阶段，你能够处理更大的数据集，使用更高级的网络结构来处理自定义模型。你可能已经开始尝试不同的优化算法，或者了解一些新的网络架构。熟练水平 𐟏… 在熟练水平，你需要掌握更加丰富的数据集处理方法，并学会如何加速模型训练。你可能已经开始使用一些高级的技巧，比如梯度下降的变种，或者学习率调整策略。专家级 𐟎“ 到了专家级，你不仅掌握了前沿的学术模型的发展，还知道自己的兴趣所在，并能提出新的模型。你可能已经开始参与一些研究项目，或者在某个领域内成为专家。深度学习不仅是算法岗位面试的重点，也是人工智能的核心技术。通过解决深度学习问题，你可以展示你的创新思维、问题解决能力和创造力。同时，由于深度学习领域的快速发展，你需要持续关注行业动态和趋势，以及具备良好的学习能力和适应能力。

研究生学术论文写作常见错误与不足在研究生阶段，写好学术论文是一项基本技能。然而，许多研究生在写作过程中常常会犯一些常见的错误，下面我们来详细讨论这些不足。论文深度不足 𐟌Š 许多研究生在论文写作中，仅仅完成了对研究问题的初步分析，但缺乏对其机理、特性或规律的有效分析。这导致论文的深度不够，难以让人信服。建议使用同一算例或数据，利用自己的模型或实验设计与已发表论文进行对比，指出结果不同的原因，从而验证自己模型或实验的可行性、有效性和精确性。结果可信度差、分析不充分 𐟔 论文结果的分析往往缺乏与现有研究结果的对比分析，这使得结果难以令人信服。建议使用同一算例或数据，利用自己的模型或实验设计与已发表论文进行对比，指出结果不同的原因，从而验证自己模型或实验的可行性、有效性和精确性。结语/结论部分混乱 𐟓– 许多研究生在写结论或结语部分时，逻辑叙述混乱，啰嗦，让人难以从结论部分明确论文的创新点、有价值的结果、现象或研究意义等。建议分条目“1、2、3”等，也可以不分条目，但应逻辑清晰、简单明了，让人能从结论/结语部分了解到论文得到的研究结果、现象、观点、价值及意义。缺少未来发展方向的展望 𐟌ˆ 论文往往缺少对技术或研究内容今后具体发展方向及存在的不足的展望。建议指明本研究尚有改进之处和改进的必要性，如本文尚未考虑……/本文简化了……，今后要重点考虑那些因素。直接复制摘要内容 𐟓‘ 结论或结语部分的结果可能和摘要中提到的重复，这很正常，但切忌不加修改直接复制摘要。可以采用不同的句子描述，避免重复。参考文献部分问题多 𐟓š 参考文献部分是论文中容易出现问题的地方，如引用别人文献中引用的文献但自己却没看过，容易以偏概全。格式问题也是常见问题，如中英文标点混淆、作者格式不规范、参考文献类别引用不规范等。此外，参考文献不全也是一个问题，难以支撑正文所提数据。建议引用高质量的参考文献，并仔细核对格式和内容。英文部分错误多 𐟌 许多研究生的英文论文存在语法、时态不统一的问题。建议参照研究领域相似的英文文献，逐字逐句地模仿其英文句子；或者请英语水平高的人帮忙润色。希望这些建议能帮助大家在论文写作中避免常见错误，提高论文质量！祝大家科研顺利，多发SCI/EI论文！

𐟚€运营必备：AARRR海盗模型解析 𐟔 你是否在运营的道路上迷茫？AARRR海盗模型或许能为你指明方向！这个五阶段增长框架，将助你系统分析用户生命周期价值。 𐟒ᠪ*A：获取（Acquisition）** 这是吸引新用户的阶段，通过各种渠道广泛撒网，让潜在客户成为你的粉丝。 𐟎‰ **A：激活（Activation）** 用户首次接触产品，如何让他们爱上并持续使用？激活阶段至关重要。 𐟔’ **R：留存（Retention）** 如何让用户持续停留？通过优化产品体验、提供优质服务来降低流失率。 𐟒𐠪*R：收入（Revenue）** 用户持续使用带来收入增长，这是运营的终极目标。 𐟑렪*R：推荐（Referral）** 满意的用户会向朋友推荐你的产品吗？口碑传播是增长的关键。 𐟚€运用AARRR模型，你可以系统地分析用户获取、参与、忠诚度和口碑传播等关键指标，从而优化运营策略，提升整体业务绩效。无论你是互联网运营高手，还是营销小白，这个模型都能为你提供宝贵的参考！

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