浦东教育发展研究院浦东新区中小幼教师DeepSeek等大模型使用指南v1.0100页.pdf

在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型因为其在理解、生成语言方面的能力，已经在多个场景中发挥重要作用。大模型通过在大规模数据集上的预训练，可以掌握丰富的世界知识，并在多任务中展示其处理能力。然而，由于预训练数据的局限性，大模型在特定的垂直领域，例如医学、金融、法学等，往往缺乏足够的专业知识，难以胜任专业领域内的任务。为了使大模型更好地适应这些领域，通常需要进行领域适配，而这通过简单的提示工程是难以完成的。 参数高效微调技术（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）因此应运而生，它旨在降低微调大型模型的成本，同时提高效率。微调是通过在特定任务或领域的数据集上对模型参数进行训练，以增强模型在该任务或领域的性能。在参数高效微调中，这个过程不再要求对模型的所有参数进行更新，而是选择性地调整模型的部分参数，或者通过其他机制来实现模型性能的提升。 本章主要介绍了当前主流的参数高效微调技术，首先简要介绍参数高效微调的概念、参数效率和方法分类，然后详细介绍参数高效微调的三类主要方法，包括参数附加方法、参数选择方法和低秩适配方法，并探讨它们各自代表性算法的实现和优势。本章通过具体案例展示参数高效微调在垂直领域的实际应用。 参数附加方法是通过向模型中添加新的参数来实现微调，而这些参数的数量相比整个模型来说相对较小，从而实现成本的降低。例如，Adapters是参数附加方法的一个典型例子，它们被设计成可插拔的模块，可以针对特定的任务训练，而不影响模型的其余部分。 参数选择方法则是在现有的模型参数中选择一部分进行训练，这种方法的核心在于参数选择策略，如何在保持性能的同时，最大程度减少需要训练的参数数量。比如，基于稀疏性的方法通过设置阈值来确定哪些参数是重要的，而哪些可以保持不变。 低秩适配方法是通过引入低秩结构来近似模型的权重更新，通过这种方式，可以以更少的参数来模拟整个模型的更新，从而在计算上更为高效。低秩方法可以是基于张量分解的技术，或者通过引入低秩矩阵来近似整个权重矩阵的更新。 为了实现效果可靠、成本可控的参数高效微调，我们需要对这些方法进行深入的研究和实践。每种方法都有其特定的优势和局限性，选择合适的方法需要根据实际任务的需求和资源的限制来决定。通过这些技术，大模型在垂直领域的应用将变得更加可行和高效。 无论是在医学、金融还是法学领域，参数高效微调技术都有望为大模型在这些专业领域中的应用打开新的大门。它不仅能够增强模型在垂直领域的适应性和准确性，而且还能降低对计算资源的需求，使得大模型更加经济和环保。随着技术的不断进步和优化，我们可以期待参数高效微调技术在未来将得到更广泛的应用，从而推动人工智能在各行各业的深入发展。

【阿里云-2024研报-】大模型安全研究报告（2024年） 大模型技术的演进与影响 自2017年起，大模型技术经历了预训练语言模型的探索期，到语言大模型的爆发期，再到当前的多模态大模型提升期，这些阶段标志着人工智能从专用弱智能向通用强智能的转变。这一技术进步不仅提升了智能水平，还带来了人机交互方式和应用研发模式的重大变革。大模型技术的广泛应用，为第四次工业革命提供了强大的动力和创新潜力。 大模型安全挑战 随着大模型技术在商业化应用和产业化落地过程中的加速，一些原有人工智能安全风险得到加剧，同时也催生了新型风险，例如模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等。此外，数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测等问题也凸显了系统平台和业务应用安全风险。 大模型安全框架 为了防范和消减大模型的安全风险，并促进其在安全领域的应用，本报告提出了一份大模型安全框架，涵盖以下四个方面的内容： 1. 安全目标：明确大模型安全的总体目标。 2. 安全属性：包括大模型自身的安全特性。 3. 保护对象：确定需要保护的关键对象。 4. 安全措施：提供相应的保护措施。 此外，报告还提出了大模型赋能安全框架，关注大模型在网络安全、数据安全、内容安全等领域的安全赋能作用。 报告编制单位与版权声明 本报告由阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院以及三十余家行业单位共同编制。报告的版权属于阿里云计算有限公司与中国信息通信研究院共同拥有，任何个人或机构在使用本报告内容时必须注明出处，否则将依法追究法律责任。 大模型技术产业与安全展望 报告对大模型技术产业的未来进行了展望，强调了在技术发展的同时，安全治理的重要性。国际组织和世界主要国家正在通过制定治理原则、完善法律法规、研制技术标准等方式积极应对大模型安全问题。未来，随着技术的进一步发展，大模型在逻辑推理、任务编排等方面的能力将为解决网络空间安全瓶颈问题带来新的机遇。 大模型自身安全与赋能安全的具体措施 1. 大模型自身安全框架提出了系统平台安全措施、训练数据安全保护、算法模型安全保护、业务应用安全保护等策略。 2. 大模型赋能安全框架则从风险识别、安全防御、安全检测、安全响应、安全恢复等方面，为不同应用场景提供安全赋能。 报告目录结构 报告目录详细划分了各个章节，包括大模型安全概述、大模型自身安全、大模型赋能安全以及大模型安全展望等部分，具体罗列了模型“幻觉”缓解、模型偏见缓解、模型可解释性提升、系统平台安全措施、输入输出安全保护、账号恶意行为风控、自动化数据分类分级等关键点。 总结而言，阿里云与合作伙伴共同编撰的《大模型安全研究报告（2024年）》，不仅是对大模型技术演进和安全挑战的深入剖析，更是对未来大模型技术产业安全治理和发展趋势的全面展望，为相关领域的发展提供了科学的参考依据。

项目的核心目标是实现以下三点： 1. 提升数据分析能力：通过对大量农业数据的深度学习，模型能够识别出影响作物生长的关键因素，为农民提供科学的种植建议。 2. 优化资源配置：根据模型分析结果，系统能够指导农民合理配置水、肥料和农药等资源，减少浪费，提高资源使用效率。 3. 增强决策支持功能：通过实时监控和预测农业生产状况，模型能够帮助农民做出更明智的决策，如最佳种植时间、病虫害防治措施等。

在IT行业中，大语言模型和Java包是两个关键概念，特别是在人工智能和自然语言处理领域。本文将详细探讨这两个概念以及它们在实际应用中的结合。 我们来理解“大语言模型”。大语言模型是一种深度学习算法，其核心是神经网络架构，如Transformer或BERT等，这些模型经过大规模文本数据的训练，能够理解和生成人类语言。大语言模型广泛应用于对话系统、机器翻译、文本生成、问答系统等多个场景。它们通过学习语言的内在规律，能理解上下文，具备一定的语义理解能力，从而提供更加智能和自然的语言服务。 讯飞是一家在语音识别和自然语言处理领域享有盛誉的公司，他们的“星火大模型”是他们在这方面的最新成果。这个模型可能是经过亿级词汇量的训练，具备强大的语言理解和生成能力，尤其在中国的语境下表现优秀，可以为开发者提供高效、精准的自然语言处理服务。 接下来，我们谈谈“Java包”。在Java编程语言中，包（Package）是一种组织管理类的方式，它将相关的类和接口按照一定的命名规则（如：com.example.myapp）进行分组，便于代码的复用、管理和防止命名冲突。Java包也提供了命名空间，使得不同包内的类可以拥有相同的名称而不会相互干扰。 结合标题和描述，我们可以推断出“讯飞星火大模型java包”是讯飞公司提供的一种Java库，包含了用于与星火大模型交互的API和工具。开发者可以通过导入这个Java包，利用Java语言在自己的应用程序中调用星火大模型的功能，实现诸如文本分析、对话生成、情感分析等自然语言处理任务。 具体到压缩包内的“08.讯飞大模型DEMO”，这很可能是示例代码或者演示程序，它向开发者展示了如何在Java项目中集成和使用讯飞的大语言模型。通常，DEMO会包含简单的调用方法、必要的配置设置以及预期的输出结果，帮助开发者快速上手和理解如何有效地利用这个库。 通过这个Java包，开发者可以在Java环境中无缝地接入讯飞的星火大模型，利用其强大的自然语言处理能力提升应用的智能化水平。这不仅简化了开发过程，还极大地提高了开发效率，是AI技术与传统软件开发融合的一个典型实例。开发者应当仔细研究DEMO，了解模型的调用方式，以便在自己的项目中灵活运用。

DataFunSummit2025知识图谱峰会嘉宾演讲PPT合集

内容概要：本文介绍了DeepSeek公司及其大模型在数据分析领域的应用。DeepSeek是一家由幻方量化孕育而生的创新型科技公司，专注于开发大语言模型（LLM）。公司自2023年成立以来迅速崛起，发布了多个版本的大模型，如DeepSeek R1和DeepSeek V3，以其高性能和低成本著称。DeepSeek不仅在全球大模型排名中名列前茅，还通过开源策略和低成本部署方案，推动了AI技术的普及。文章详细描述了DeepSeek的使用方式，包括API调用、本地部署和个人使用建议。此外，重点介绍了DeepSeek在数据分析中的应用，如数据清洗、分析洞察和数据可视化，展示了其在提高效率和准确性方面的优势。 适合人群：对大语言模型和AI技术感兴趣的开发者、数据分析师以及企业管理者。 使用场景及目标：①利用DeepSeek进行高效的数据清洗，减少人工干预，提高数据质量；②通过DeepSeek进行深入的数据分析，快速定位问题根源，提供决策支持；③借助DeepSeek生成高质量的数据可视化图表，便于管理层理解和决策。 其他说明：DeepSeek的使用方式灵活多样，既可以通过API调用集成到现有系统中，也可以通过本地部署满足特定的安全和性能需求。个人用户可以选择直接使用或本地部署小型模型，企业则可以根据自身需求选择合适的部署方案。DeepSeek的开源特性使得开发者能够快速构建垂直领域应用，推动协同创新。

企业知识管理至关重要，而传统企业知识管理系统存在构建成本高、知识利用率低的问题。提出了基于大模型检索增强生成（RAG）技术构建企业知识管理系统的方案。首先介绍了整体方案架构、业务流程与4类知识构建技术，然后重点介绍了检索前处理、知识检索、检索后处理等全流程知识检索技术，并设计了全面的测评框架。经过实践检验，该方案具有知识构建效率高且成本低、意图理解精确、知识检索准确等特点与优势。 ### 大模型知识管理系统 #### 一、引言 随着信息技术的发展，企业面临的知识和数据量日益庞大，如何高效地管理这些知识资源成为了提升企业竞争力的关键。传统的知识管理系统虽然能够提供一定程度的帮助，但在构建成本、知识利用率等方面存在明显不足。为解决这些问题，本文介绍了一种基于大模型检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术的企业知识管理系统方案。 #### 二、整体方案架构与业务流程 ##### 2.1 整体架构 本方案采用了一个由多个模块构成的整体架构，包括知识构建、知识存储、知识检索以及知识应用四个主要部分。其中： - **知识构建**：通过文本挖掘、自然语言处理等技术从文档、数据库等来源自动抽取知识。 - **知识存储**：将构建出的知识按照特定结构存储于知识库中。 - **知识检索**：用户可以通过自然语言查询等方式获取所需知识。 - **知识应用**：将检索到的知识应用于实际工作场景，支持决策制定等。 ##### 2.2 业务流程 整个业务流程分为以下几个步骤： 1. **数据采集**：从各种来源收集原始数据。 2. **知识提取**：利用自然语言处理技术对数据进行预处理并提取关键信息。 3. **知识表示**：将提取的信息转化为机器可读的形式。 4. **知识检索**：用户发起查询请求。 5. **结果呈现**：根据用户的查询返回最相关的结果。 #### 三、关键技术 ##### 3.1 知识构建技术 知识构建是整个系统的基础，主要包括以下四种技术： 1. **文本挖掘**：用于从大量非结构化文本中提取有价值的信息。 2. **语义分析**：通过对文本深层含义的理解来提高知识的准确性。 3. **实体识别**：自动识别文本中的实体，如人名、地名等。 4. **关系抽取**：发现实体之间的关系，建立更丰富的知识图谱。 ##### 3.2 RAG技术 RAG技术是本方案的核心，它结合了检索和生成两种方法的优势。具体来说： - **检索前处理**：对用户输入进行预处理，包括分词、词性标注等，以提高后续检索的精度。 - **知识检索**：利用先进的检索算法从知识库中查找相关信息。 - **检索后处理**：根据检索结果生成高质量的回答或建议。 #### 四、全流程知识检索技术 ##### 4.1 检索前处理 在检索之前，需要对用户的查询进行一系列处理，确保能够精准地匹配到知识库中的内容。这一阶段的工作主要包括： - **分词**：将查询字符串分解成一个个词汇单元。 - **词性标注**：确定每个词汇的语法功能。 - **关键词提取**：识别查询中的核心词汇。 ##### 4.2 知识检索 检索阶段是整个系统中最核心的部分，其目标是从海量的数据中快速找到最相关的知识。该过程包括： - **相似度计算**：计算查询与知识库中各条目的相似度。 - **排序**：根据相似度对结果进行排序。 - **过滤**：去除不相关或重复的内容。 ##### 4.3 检索后处理 检索完成后，还需要对结果进行进一步处理，以便更好地满足用户需求。这一步骤涉及： - **摘要生成**：自动生成简洁明了的摘要信息。 - **答案生成**：针对用户的查询生成详细的解答。 - **反馈优化**：根据用户反馈调整检索策略。 #### 五、测评框架设计 为了评估系统的性能，设计了一套全面的测评框架，涵盖了以下几个方面： 1. **构建效率**：衡量知识构建的速度和质量。 2. **意图理解准确性**：评估系统对用户查询理解的准确程度。 3. **检索准确性**：测试检索结果的相关性和准确性。 4. **用户体验**：收集用户的反馈意见，改进系统的易用性和友好性。 #### 六、结论 通过实践检验，该方案不仅显著提高了知识构建的效率和成本效益，而且实现了更加精确的意图理解和准确的知识检索。此外，通过不断优化和完善测评框架，系统的性能得到了持续改进，为企业提供了强大的知识管理工具。未来的研究方向将进一步探索如何结合更多前沿技术，如深度学习、自然语言生成等，以提升系统的智能化水平，更好地服务于企业知识管理的需求。

这个数据集名为“Resume Dataset”，包含了来自不同职业的简历。它旨在帮助公司筛选合适的候选人，因为大型企业在招聘过程中往往面临大量简历，而没有足够的时间去逐一查看。这个数据集特别适用于机器学习算法的训练，以自动化简历筛选过程。 数据集中的简历涵盖了多个专业领域，如数据科学、IT、人力资源等，包含了求职者的教育背景、技能、工作经验等信息。这些信息对于进行多类分类、文本分析等任务非常有用。数据集的可用性评分为7.06，属于公共领域（CC0: Public Domain），意味着可以自由使用而无需担心版权问题。 数据集的更新频率为“从不”，表明这是一个静态的数据集，不会定期更新。它被标记为适合初学者使用，并且与职业和多类分类任务相关。数据集文件名为“UpdatedResumeDataSet.csv”，大小为3.11MB。此外，数据集在Kaggle上的页面显示，它被用于学习、研究和应用等多种目的，并且有用户基于此数据集创建了多个笔记本，如“Resume Screening using Machine Learning”和“Resume_NLP”，这些笔记本可能包含了如何使用数据

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