探讨了通过优化参数和构建高效本地知识库来提升深度求索R1(DeepSeek-R1)性能的方法。研究验证了温度自适应策略及其他核心参数微调机制的有效性,显著提高了生成文本的质量与响应速度,并增强了输出内容的多样性和准确性。详细描述了如...探讨了通过优化参数和构建高效本地知识库来提升深度求索R1(DeepSeek-R1)性能的方法。研究验证了温度自适应策略及其他核心参数微调机制的有效性,显著提高了生成文本的质量与响应速度,并增强了输出内容的多样性和准确性。详细描述了如何利用樱桃工作室(Cherry Studio)进行知识库搭建,包括基于Pro/北京人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence,BAAI)/BAAI通用嵌入模型3(BAAI General Embedding Model 3,BGE-M3)的内容管理、技术实现及安全性保障等方面。此外,还提出了针对不同应用场景的参数组合建议。未来工作将集中在负载管理优化、精细化参数调整、多模态支持等领域。展开更多
近年来,大语言模型(large language models,LLMs)在自然语言处理(natural language processing,NLP)等领域取得了显著进展,展现出强大的语言理解与生成能力。然而,在实际应用过程中,大语言模型仍然面临诸多挑战。其中,幻觉(hallucinati...近年来,大语言模型(large language models,LLMs)在自然语言处理(natural language processing,NLP)等领域取得了显著进展,展现出强大的语言理解与生成能力。然而,在实际应用过程中,大语言模型仍然面临诸多挑战。其中,幻觉(hallucination)问题引起了学术界和工业界的广泛关注。如何有效检测大语言模型幻觉,成为确保其在文本生成等下游任务可靠、安全、可信应用的关键挑战。该研究着重对大语言模型幻觉检测方法进行综述:首先,介绍了大语言模型概念,进一步明确了幻觉的定义与分类,系统梳理了大语言模型从构建到部署应用全生命周期各环节的特点,并深入分析了幻觉的产生机制与诱因;其次,立足于实际应用需求,考虑到在不同任务场景下模型透明度的差异等因素,将幻觉检测方法划分为针对白盒模型和黑盒模型2类,并进行了重点梳理和深入对比;而后,分析总结了现阶段主流的幻觉检测基准,为后续开展幻觉检测奠定基础;最后,指出了大语言模型幻觉检测的各种潜在研究方法和新的挑战。展开更多
文摘探讨了通过优化参数和构建高效本地知识库来提升深度求索R1(DeepSeek-R1)性能的方法。研究验证了温度自适应策略及其他核心参数微调机制的有效性,显著提高了生成文本的质量与响应速度,并增强了输出内容的多样性和准确性。详细描述了如何利用樱桃工作室(Cherry Studio)进行知识库搭建,包括基于Pro/北京人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence,BAAI)/BAAI通用嵌入模型3(BAAI General Embedding Model 3,BGE-M3)的内容管理、技术实现及安全性保障等方面。此外,还提出了针对不同应用场景的参数组合建议。未来工作将集中在负载管理优化、精细化参数调整、多模态支持等领域。
文摘近年来,大语言模型(large language models,LLMs)在自然语言处理(natural language processing,NLP)等领域取得了显著进展,展现出强大的语言理解与生成能力。然而,在实际应用过程中,大语言模型仍然面临诸多挑战。其中,幻觉(hallucination)问题引起了学术界和工业界的广泛关注。如何有效检测大语言模型幻觉,成为确保其在文本生成等下游任务可靠、安全、可信应用的关键挑战。该研究着重对大语言模型幻觉检测方法进行综述:首先,介绍了大语言模型概念,进一步明确了幻觉的定义与分类,系统梳理了大语言模型从构建到部署应用全生命周期各环节的特点,并深入分析了幻觉的产生机制与诱因;其次,立足于实际应用需求,考虑到在不同任务场景下模型透明度的差异等因素,将幻觉检测方法划分为针对白盒模型和黑盒模型2类,并进行了重点梳理和深入对比;而后,分析总结了现阶段主流的幻觉检测基准,为后续开展幻觉检测奠定基础;最后,指出了大语言模型幻觉检测的各种潜在研究方法和新的挑战。
