简介

ACO(自适应兼容性学习)是一种创新的大语言模型与强化学习系统，通过分布式网络自主学习不同数据集间的n维关系。其核心组件包括SFT基础模型、查询重写器、条件排名器、奖励模型和评论家-演员架构。ACO引入共享全局奖励机制和分布式参数优化，减少对人工反馈的依赖，实现端到端自主学习。系统能有效整合新数据集，只需学习增量变化而无需全量重训练，显著提升LLM应用性能与精度。

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使用大型语言模型（LLM）的应用程序和API，其训练依赖于特定的数据集样本；但随着新数据的引入，这些模型需要更新，并学习“现有内容与更新内容”之间的正确关联。而这一过程往往需要人工干预，不仅会削弱系统的扩展能力，还可能引入不必要的“性能熵”，并为终端用户带来非确定性结果。

在本文中，我们将探讨一种全新的大语言模型（LLM）与强化学习系统——具有动态参数优化的自适应兼容性学习（Adaptive Compatibility Learning with Dynamic Parameter Optimization, 简称ACO）。ACO系统的核心目标是：在整个人工学习流程中，通过“确定性与随机性生成式AI奖励模型的分布式网络”，自主学习不同数据集之间的n维关系。为实现软件应用程序与API性能的内在提升，我们将训练完成的ACO系统“集成”到多个强化策略与价值函数中——这些函数会关联奖励参数，并通过“全局价值函数编排器”自动优化策略权重。ACO系统通过将编排器的输出梯度路由至“有监督微调（Supervised Fine-Tuned, 简称SFT）基础模型”，确保环境能够自主学习，进而在“信息关系学习与建模”过程中，影响“采取可能行动的概率分布”。

训练流程（Training Pipeline）

ACO系统的可控输入始于：将“已训练完成的SFT基础模型”应用于新的知识库或数据集。基础模型采用“具有去噪目标函数的自编码器（Autoencoders with denoising objective functions）”，目的是在训练期间实现双向处理，并增强上下文理解能力。ACO的SFT模型承担“查询生成器”的角色：为数据集定义“关系约束”，使数据集能够交叉关联；同时，在考虑所有先前事件概率分布的前提下，对“两个以上不同数据集事件交集的条件概率”进行固有建模。

ACO训练流程的核心目标是：训练“奖励模型”——该模型用于优化ACO“采取各类可能行动的概率分布”，最终实现数据集状态的最准确排列。与传统采用“人工反馈机制”训练奖励模型的方式不同，我们引入了“查询重写器（query rewriter）”和“条件排名器（conditional ranker）”：二者均为“独立的蒸馏型大语言模型（distilled LLMs）”，通过量化处理优化“条件数据集参数的准确性与相关性”；这些数据参数随后将作为输入，用于ACO奖励模型的训练。

ACO训练流程（ACO training pipeline）。

首先，SFT基础模型在新数据集上完成训练，并生成一个“试图关联相关内容与非相关内容的查询”。例如：一个ACO查询要求“解释两种相似产品的关联”，另一个查询要求“解释两种完全不同产品的关联”。随后，SFT基础模型输出的查询会被“集成”，作为“查询重写器”的输入——查询重写器是一种蒸馏型大语言模型，能够将查询参数“消歧”并细化为“子查询分区”。这一过程会为原始SFT输出的查询添加额外上下文与属性，确保“排名器的输入”在子查询状态之间具有“高保真语义关系”。此外，ACO重写器的输出具有“自包含性”：能在不同数据集或知识库中保持语义意图，并提升“搜索”或“外部上下文补充”的检索性能。

ACO训练流程（ACO training pipeline）。

ACO重写器被设计为“条件语言模型”，其中：

• ：表示重写后查询中的第t个令牌（token）
• ：表示重写后查询的长度

训练过程中，重写器的目标是“最小化标准交叉熵损失（standard cross-entropy loss）”，其损失函数公式如下（原文未给出具体公式，按技术逻辑补充标准形式）：其中， 为重写器模型的参数， 表示在已知前t-1个令牌的情况下，生成第t个令牌的概率。

当重写器的损失被削弱且查询完成“补充”后，ACO算法的下一步是“排名器模型（ranker model）”：排名器接收重写器的输出，生成“条件规则”，并依据“相关性、有效性、信息增益”对子查询进行排序。排名器同样是一种“蒸馏型自回归大语言模型”：在“前向自回归分解（forward autoregressive factorization）”下，通过“最大化对数似然（maximize the log-likelihood）”实现训练；其目标函数是“将子查询排序”，并将排序后的子查询作为输入，训练奖励模型的“标量输出（scalar outputs）”。

这与传统强化学习方法形成鲜明对比：传统方法依赖“人工反馈机制”对“参数或语句相关性”进行排序，进而建模奖励标量、训练价值函数、优化SFT基础模型策略。而在ACO中，给定重写器生成的查询 和候选集，ACO排名器输出的排序满足以下关系：其中， 是ACO排名器学习到的“相关性度量指标”，表示查询与候选数据之间的相关性得分。

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共享奖励（Shared Reward）

总体而言，ACO排名器的训练过程是：通过“梯度下降（gradient descent）”优化模型参数，目标是“最小化训练批次间的排序损失（ranking loss）”。ACO的核心组件——SFT基础模型、重写器、排名器智能体（agent）——均属于ACO环境的一部分，它们能够：

1. 访问观测信息（observation information）
2. 访问动作空间（action space）
3. 共享“全局奖励（shared global reward）”——该奖励与“待训练的奖励模型”相互独立。

ACO共享学习与奖励

“共享全局奖励”是ACO中的创新设计：它使各组件能在“统一学习环境”中协作，最大化“共享奖励结果”，从而实现“精度（precision）、召回率（recall）、加权F1值（weighted F1）”的最优。在这一共享机制中，全局奖励通过以下方式优化价值函数：其中：

• ：表示当前状态的价值
• ：表示当前状态下采取动作后获得的即时奖励
• ：表示折扣因子（discount factor），用于权衡即时奖励与未来奖励的重要性
• ：表示采取动作后进入的下一状态
• ：表示在下一状态下，所有可能动作对应的最大状态价值

此外，除了智能体间的共享奖励，ACO还为每个智能体分配“惩罚项（penalty objects）”：目的是提升收敛速度（convergence velocity）并削弱训练方差（training variance）。例如，排名器奖励函数的惩罚项会“阻止智能体对‘上下文相似度在2-3个标准差内’的查询进行排序”——避免冗余排序结果。

当智能体间的“共享奖励”与“参数机制”确定后，ACO奖励模型将通过“条件排名器的输出”进行训练，并利用“奖励信号”进一步训练“价值函数”（我们将该价值函数称为“ACO评论家（ACO critic）”）。奖励模型的训练目标是“学习一个标量奖励函数”：该函数能“近似排名器对‘模型输出（如提示-响应对）’的条件偏好”，以便ACO在后续过程中，当智能体处于特定状态时，能“基于该奖励优化动作”，并最大化状态价值。

尽管ACO奖励模型的训练“不依赖人工反馈定义偏好参数”，而是依赖“具有共享奖励的训练后ACO智能体网络”，但其输出的“无界标量奖励”与“人工反馈方法”类似，满足以下关系（以“排名器偏好A优于B”为例）：其中， 表示模型输出A对应的奖励值， 表示模型输出B对应的奖励值。

奖励模型的训练目标函数（以 pairwise 损失为例）为：该函数的目的是“最小化‘偏好输出A的奖励小于偏好输出B的奖励’的概率”，从而鼓励奖励模型为“更优的响应”分配更高分数。

在奖励模型的结构设计中，ACO在“最终隐藏层（final hidden state）”顶部添加了一个“标量奖励头（scalar reward head）”——该奖励头为“单一线性层（single linear layer）”；同时，应用“KL散度正则化（Kullback-Leibler regularization, KL正则化）”，防止奖励模型与“基础语言模型”的偏差过大。KL正则化项的公式如下：

其中， 是基础语言模型的输出分布， 是奖励模型的输出分布， 表示KL散度，用于衡量两个分布的差异。

当SFT基础模型与“已学习‘数据集交叉关联正确与否’的奖励模型”准备就绪后，下一步是“利用奖励模型的奖励信号训练价值函数”——该价值函数能基于奖励信号“预测期望累积奖励（expected cumulative reward）”。训练完成的价值函数将用于“影响SFT的策略”：SFT策略以“当前状态”为输入，输出“所有可用动作的概率分布”。

环境中“价值函数”与“策略”的依赖关系，使我们能够将智能体构建为“演员-评论家（actor-critic）”结构：

• 评论家（critic）：对应价值函数，负责评估状态或动作的价值
• 演员（actor）：对应SFT模型，负责根据策略选择动作

价值函数的核心作用是“输出环境观测到的‘输入状态’的价值估计”，并将该估计作为“SFT策略估计器（演员）的基准（baseline）”。后续我们将看到：演员与评论家可以被“集成”为多个实体，在与“全局集中式网络参数服务器（global centralized network parameter server）”集成的同时，提升系统性能——该服务器用于存储和检索“演员与评论家”的参数。

在ACO架构中，评论家学习的是“状态-动作价值函数（state-action value function，简称Q函数）”：该函数能估计“在特定状态下采取特定动作后，获得的期望回报（expected return）”。这种Q函数的优势在于：

1. 能直接评估特定动作的质量
2. 能更高效地计算演员的策略梯度（policy gradient）
3. 能为演员提供“动作特异性反馈（action-specific feedback）”

此外，ACO在评论家的价值函数训练中引入“马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）”，用于定义“状态转移概率函数（state transition probability function）”——即“在当前状态下采取某一动作后，转移到任一可能下一状态的概率”。

在ACO训练过程中，价值函数使用“从MDP环境中采样的转移样本（transition samples）”进行训练，每个样本包含：

• 当前状态（current state, ）
• 采取的动作（action taken, ）
• 获得的奖励（reward received, ）
• 进入的下一状态（resulting next state, ）

ACO基于MDP原理，采用“贝尔曼最优方程（Bellman optimality equation）”进行评论家的Q学习（Q-learning），通过“未来状态-动作价值”实现“自举（bootstrapping）”，其方程如下：其中：

• ：表示最优状态-动作价值函数，即“在状态采取动作后，能获得的最大期望回报”
• ：表示对“由转移概率生成的下一状态”求期望
• 方程中的“”体现了“演员在未来状态下选择最优动作的能力”

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马尔可夫性质（Markov property）确保：Q函数仅需基于“当前状态-动作对”即可做出准确预测，无需依赖历史信息；并能逐步收敛到“最优动作价值”——该价值既包含即时奖励，也包含动作的未来影响。

为提升评论家的训练性能并稳定价值函数更新，ACO引入“优先经验回放（Prioritized Experience Replay, PER）”：通过“更频繁地回放‘更重要的经验’”——即“学习价值更高的经验”——优化训练效率。PER以“时序差分误差（Temporal Difference Error, TD误差）”作为“优先回放经验”的标准，具体步骤如下：

1. 为回放缓冲区（replay buffer）中的每个转移样本分配“优先级（priority）”：其中， 是第i个样本的TD误差（）， 是一个小常数（如1e-5），用于避免优先级为0。
2. 基于优先级“按比例采样”转移样本： 样本i被采样的概率为：其中， 是“优先级权重因子”： 时退化为“随机回放”， 时为“完全基于优先级回放”。

通过这种方式，“TD误差更大的经验”（即“预测偏差更大、包含更多未学习信息”的经验）被采样的概率更高，使训练聚焦于“意外（surprising）”或“预测效果差”的状态-动作价值。

分布式参数优化（Distributed Parameter Optimization）

当ACO的SFT基础模型、重写器、排名器、奖励模型、评论家模型均完成训练后，下一步需要“优化演员策略”——即“当智能体处于特定状态时，优化后续动作选择，以最大化该状态的价值”。

ACO的“全局分布式架构（globally distributed fabric）”对系统有两个核心要求：高性能（performant）与低延迟（low latency）。原因在于：智能体/评论家可能“不受地域限制”地为用户提供服务——例如，一个位于欧盟（EU）的用户可能请求“关于北美（NA）或其他非欧盟地区本地产品的信息”。若采用“串行化演员-评论家方法”，不仅会因“非边缘分布式环境”导致“数据集兼容性响应延迟”，还可能引发“估计器（approximator）的不稳定性与收敛偏差”。

为克服这些局限，ACO放弃了“串行化单演员/单评论家学习”，转而构建“多个分区化异步演员/评论家（partitioned asynchronous actor/critics）”：这些演员/评论家在“多个环境实例”和“多个GPU核心”上“并行实例化与训练”。

ACO分布式参数优化（ACO distributed parameter optimization）。

演员用于“判断动作是否优于预期”的“评论家价值估计”，由“全局网络参数服务器”统一管理。该服务器的核心功能包括：

1. 存储“环境观测到的输入状态”的价值估计
2. 存储“为每个演员/评论家实例最大化期望奖励的调整后策略”

无论地域分布如何，新创建的ACO演员/评论家实例都会：

• 从集中式服务器获取“最新的价值估计与策略估计”
• 更新自身参数
• 在“独立的环境实例”中完成训练

对于“正在训练和/或推理”的演员/评论家实例：

• 每完成n个固定轮次（fixed epochs）的训练后，将自身参数“合并到集中式服务器”
• 从全局服务器获取“更新后的新参数”
• 继续与自身的环境实例交互

这种“分布式参数网络”使ACO的“全局演员/评论家智能体”能够：

1. 同时学习（learn simultaneously）
2. 通过动态交互相互影响（influence each other through dynamic interactions）
3. 部署时在“各自状态下独立执行策略”（execute their policies at individual states independently during deployment）

为确保每个演员/评论家智能体的“训练性能与稳定性”，ACO让它们“在同一环境类的不同实例上运行”——这一设计能：

• 确保“全局参数更新的非相关性”（uncorrelated global parameter updates）
• 减少“为每个实例的智能体经验回放分配额外内存”的需求（attenuate the need for provisioning additional memory for agent experience replay）

当“联邦网络（federated network）”建立后，ACO算法的最终阶段是：让“SFT（演员）模型找到一个最优策略”——该策略能“实现最高可能的期望回报”，并在“整个轨迹（trajectories）”中实现“总回报最大化”。

具体流程如下：

1. 用户通过“演员智能体”发起新的提示请求（prompt）
2. 演员智能体基于“自身固有的策略”生成输出响应
3. 在输出生成的每个序列中，演员智能体“基于当前状态选择动作”
4. 奖励模型接收该动作，基于“状态、动作或轨迹”生成“标量奖励值”
5. 评论家的价值函数使用该标量值，“估计状态或动作的期望回报（价值）”
6. 评论家通过“优势估计（advantage estimate）”或“TD误差”为演员提供“学习信号”
7. 演员通过“调整自身参数”，选择“评论家估计的‘能带来更高长期奖励’的动作”——在ACO中，这一过程体现为“以更高精度关联相关数据集，同时排除‘超出查询相关性防护范围’的非相关令牌（tokens）”

Actor policy updates

总体而言，ACO的核心目标是“最大化学习奖励（learning award）”——这等价于“找到一组权重”，以优化“从ACO奖励模型与评论家模型中推断出的总奖励与价值”。实现这一目标的具体步骤为：

1. 最小化训练过程中产生的损失（minimizing the losses as an outcome of the training）
2. 计算“奖励函数期望值的梯度（gradient of the expectancy of reward function）”
3. 沿梯度方向移动参数，直至达到“局部最大值（local maximum）”——从而最大化奖励期望值。

ACO采用“基于价值的方法（value-based approach）”：评论家学习“价值函数”，演员的策略从该价值函数中推导而来；价值函数的估计基于“最优价值函数生成的结果”。尽管价值函数具有“随机性”——它会为“特定状态下的不同动作”生成估计值，但ACO隐含的策略“在很大程度上是确定性的”：因为在ACO的价值估计中，策略通常指向“单一动作”（该动作要么是“估计函数建议的最优动作”，要么是“随机动作”）。

演员的目标是“最大化期望累积奖励”，该奖励取决于“状态的演变方式”，并基于“对策略与转移动态的期望”，其数学表达式为：

其中：

• ：表示策略的期望回报
• ：表示从策略采样的轨迹
• ：表示策略在状态下选择动作的概率
• ：表示对t步后奖励的折扣因子

因此，ACO演员必须“在给定环境转移动态的前提下，隐性地学习最优动作”。ACO的“转移函数（transition function）”会在“给定当前状态与所选动作”的情况下，确定“环境的下一状态”——该转移函数是前文所述MDP的核心组件，描述了“环境如何响应动作而变化”。

拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）

为确保MDP与转移函数能有效处理以下问题，ACO在“转移函数估计”中引入了“拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）”：

1. ACO中“未探索的状态-动作对（unexplored state-action pairs）”
2. 避免“零概率（zero probabilities）”
3. 提升“稀疏环境（sparse environments）”中的策略学习效果

这一创新设计能避免ACO的“过度自信或错误决策”：当某一转移从未被观察到时，传统方法会为其分配“零概率”，而拉普拉斯平滑通过“确保转移概率非零”，使ACO更难“陷入局部最优”或“基于不完整信息决策”。

在ACO的“离散状态/动作环境”中，转移函数的“经验估计”公式为：其中：

• ：表示“在状态下采取动作后，转移到状态的估计概率”
• ：表示“在状态下采取动作后，成功转移到状态的次数”
• ：表示“在状态下采取动作的总次数”（）

应用拉普拉斯平滑后，需为每个计数添加一个小常数（平滑参数），此时转移概率的估计公式变为：其中， 表示环境中“所有可能状态的数量”——分母添加是为了确保“所有转移概率的和为1”。

平滑参数可根据“测量的置信度”调整：

• 越大：概率分布越均匀（不确定性越高）——适用于“观测数据较少”的场景
• 越小：越能保留原始数据的比例（对观测数据的置信度越高）——适用于“观测数据充足”的场景

通过拉普拉斯平滑，ACO能实现“探索与利用的平衡（balance between exploration and exploitation）”：

• 探索（exploration）：尝试新动作，发现潜在的更高奖励
• 利用（exploitation）：使用已知的优质动作，最大化即时奖励

ACO中转移函数与MDP的“确定性越高”，所需的“探索”越少。为量化这一平衡，ACO引入“ε因子（epsilon factor）”：表示智能体“选择探索的概率”。ε的取值基于“MDP结果的随机性/确定性”：

• MDP随机性越高：智能体需更多探索，ε取值越大
• MDP确定性越高：智能体需更少探索，ε取值越小

此外，ACO还引入“ε衰减（annealing epsilon）”：随时间推移逐步降低ε，使智能体“前期更多探索，后期更多利用”。

• 在离散动作空间中：ACO将演员的动作选择包裹在“ε-贪心策略（epsilon-greedy）”中，随时间衰减ε，逐步依赖演员的策略：概率为随机动作概率为其中， 表示t时刻的ε值，随时间t增大而减小（如，为初始ε）。
• 在连续动作空间中：ACO通过“衰减探索噪声的规模”实现平衡，随时间降低噪声标准差：其中， 是演员模型输出的“均值动作”， 是“零均值、方差为的高斯噪声”， 随时间t衰减（如，为衰减率）。

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独立学习（Independent Learning）

当评论家完成“状态/动作价值计算”，并通过“优势（advantage）”或“TD误差”获得“‘演员动作是否优于预期’的衡量依据”后，下一步是“调整演员策略”——使未来“选择最优动作的概率更高”。

ACO演员通过“‘动作对数概率的梯度’与‘评论家估计值’的乘积”更新策略，其梯度更新公式为：其中：

• ：表示演员策略的参数
• ：表示策略下的“状态分布”
• ：表示“在状态下选择动作的对数概率”
• ：表示“优势函数（advantage function）”，即“动作相对于平均动作的价值优势”（为状态-动作价值，为状态价值）

该公式的直观含义是：

• 若优势（动作优于平均水平）：增大该动作的概率（梯度为正）
• 若优势（动作劣于平均水平）：减小该动作的概率（梯度为负）

为确保ACO在“策略优化过程中的稳定性”，ACO引入“KL惩罚项（KL penalty term）”——通过“测量并控制更新过程中新旧策略的差异”，防止策略在单一步骤中发生“剧烈变化”。KL惩罚项被添加到优化目标中，最终的策略损失函数为：其中：

• ：表示更新前的旧策略参数
• ：表示KL惩罚项的权重（超参数）
• ：表示新旧策略的KL散度，衡量二者差异

当演员策略完成更新后，ACO会继续“迭代执行查询生成、奖励计算、价值函数估计”——核心目标是“通过各类动作-状态转移，最大化演员的累积奖励”。此外，ACO还能“增强自学习梯度（force multiply the self-learning gradient）”，并在每次迭代中“提升预测精度”：因为评论家的优势函数不仅会优化“演员的策略”，还会优化“原始SFT基础模型”——而SFT基础模型负责“生成奖励模型训练所需的查询”。

ACO端到端自主学习

这一创新设计使ACO能通过“将策略优化‘分叉’到演员与SFT基础模型”实现“自学习”，同时确保“互斥性”：奖励模型训练与演员策略优化可“并行计算”，并在“不同训练与推理轮次”中共享优化后的参数。

ACO的SFT模型是“演员模型的基准”，因此可通过“随机梯度上升（stochastic gradient ascent）”更新其策略参数，更新公式为：

其中， 是学习率（learning rate），控制每次参数更新的步长； 是策略的期望回报梯度（前文已给出）。

在ACO查询生成过程中，“导向各类可能状态的动作”不仅能提升“奖励模型的精度”，还能提升“ACO组件系统的精度与性能”——包括重写器模型、排名器模型、共享管道奖励，以及“从奖励信号中预测ACO期望累积奖励的评论家价值函数”。

这一特性在“新结构化/非结构化数据集引入ACO”时尤为重要：此时需建立“防护机制”，确保新数据集与现有样本空间的“准确关联与融合”。例如，当“新产品属性”被引入时，ACO的SFT基础模型与演员模型参数“已通过先前的产品信息完成优化”——因此，ACO“通过相关防护机制训练组件”的性能需求会“本质上降低”。对于“已包含在SFT查询生成器中的产品数据集”，ACO只需“学习该数据集中包含的增量产品属性”，无需“针对整个数据集重新训练”。

结论（Conclusion）

ACO系统在“大语言模型与强化学习系统处理数据集关系、优化参数”的方式上实现了突破。通过“融合分布式演员-评论家网络与共享奖励”的架构，ACO能“自主学习不同数据集之间的n维关系”，同时保持效率与性能。

本文介绍的ACO核心组件包括：

• 一个由确定性和随机性生成式AI奖励模型组成的分布式网络（A distributed network of deterministic and stochastic generative AI reward models）
• 一种共享的全局奖励机制，支持系统组件间的协同学习（A shared global reward mechanism that enables collaborative learning among system components）
• 用于有效管理未探索状态-动作对的拉普拉斯平滑（Laplace smoothing for effective management of unexplored state-action pairs）
• 通过“分叉策略优化”实现的独立学习能力（Independent learning capability through bifurcated policy optimizations）
• 一个用于高效分发与更新模型参数的集中式网络参数服务（A centralized network parameter service for efficient distribution and updating of model parameters）

ACO系统的核心优势在于“自学习与优化能力”：通过“奖励模型训练与演员策略优化的并行计算”，使其在“将新结构化/非结构化数据集整合到生成式AI应用程序与API”时表现尤为高效。它能降低“通过相关防护机制训练”的性能需求——因为系统只需学习“增量变化”，无需在“整个数据集”上重新训练。

此外，ACO通过“查询重写器与条件排名器组件”，减少了对“人工反馈”的依赖——为“自然语言系统适应新信息”奠定了基础，同时提升了“性能与精度”的标准。

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• 大模型应用业务架构
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
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• 什么是向量表示（Embeddings）
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• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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