智能网站建设设计山东省春季高考网站建设试题

智能网站建设设计,山东省春季高考网站建设试题,海口平台公司,百度搜索引擎入口本文从 Copilot 3.0 架构中的规划#xff08;Planning#xff09;模块出发#xff0c;结合 DeepSeek R1 的强化学习#xff08;GRPO#xff09;训练实践#xff0c;深入探讨在多智能体#xff08;Multi-Agent#xff09;架构下#xff0c;大模型如何灵活编排多个智能体…本文从 Copilot 3.0 架构中的规划Planning模块出发结合 DeepSeek R1 的强化学习GRPO训练实践深入探讨在多智能体Multi-Agent架构下大模型如何灵活编排多个智能体以更好地解决实际问题。GRPO Trainning Table背景1. 业务场景商家经营Copilot作为一款专业的经营助手主要服务于商家在日常经营中遇到的各类问题其核心功能包括基础业务支持商家入驻、产品签约、运营工具使用等运营服务对账结算、数据分析、策略推荐等智能优化关键词配置、banner生成、商品图片优化等体验入口支付宝APP搜索“支付宝商家助手”小程序。打开小程序可以直接体验经营助手Copilot。核心功能目前仅支持支付宝入驻商家。从用户问题解决维度Copilot需要具备以下核心能力1.全网搜索与自然语言解答2.经营数据分析与可视化3.平台策略智能匹配4.图片素材生成与优化5.精准用户群体圈选2. 问题分析在总结Copilot2.0框架的局限性时我们发现以下核心问题单一LLM架构难以平衡业务需求与通用能力意图识别、query改写、任务规划等子模块能力受限对复杂query的处理效能不足基于这些挑战我们在CY25对Copilot架构进行了重大升级推出了3.0版本。该版本采用Multi-Agent架构通过planning模型实现智能Agent调度显著提升了系统的问题解决能力。3. Planning的角色planning更像是去完成一道复杂的排列组合题在充分理解用户问题的前提下上下文将用户问题分配给合适的一个或多个专家去解决问题是同时包括改写、拆解、分配、生成执行顺序等多个环节的复杂任务。对于这样的复杂任务我们首先会想到用CoT来提高准确率。CY24的Copilot2.0中的规划模块我们首次尝试了短CoT模式效果不错。在经过对比《没有思考过程》和《有思考过程》的planning准确率后我们决定延用去年的CoT方式并且在此基础上升级模型显式地打印模型思考过程让用户理解我们会有多个Agent共同服务他的问题。举个例子如果有三个 Agentabc理论上 planning 的分配方案至少有 15 种。再结合用户问题给每个专家分配对应的需要解决的问题。难点1. 鱼和熊掌如何兼得用过 deepseek r1 深度思考模型的小伙伴都懂有时候模型一思考起来就 “刹不住车”。思考过程太长输出直接卡住简单问题也翻来覆去地验证说来说去都是车轱辘话。深度思考本来是为复杂问题设计的可这也导致模型养成了反复验证的习惯。我们现在面临的难题就是既要保证复杂问题的准确率又得让简单问题的思考过程 “速战速决”节省推理成本提升用户体验。2. 思考过程如何标注听说deepseek模型的很多数据是北大中文系的学生标注的可我们的小二大多不是中文系专业如何写出又符合业务又有逻辑性的思考过程标一段思考过程耗时长验收成本也高真的有必要人工去写吗带思考过程的数据标注对于我们合成数据的要求更高。3. 每次产品迭代历史数据都要重新标吗业务迭代频繁今天可能是5个Agent明天升级成8个Agent历史标注的数据都不能用了吗如何在业务变更的情况下低成本保证模型的迭代时效也很重要。效果对比1. 从案例看1.1. 多agent案例对比QueryCopilot3.0Copilot2.0**用户问题**如何配置搜索关键词对比分析Copilot3.0的planning模块将用户问题分配全网搜知识问答和策略推荐专家即使用户问的是操作类也为用户推荐合适的策略更方便一键操作。预判用户的预判。执行计划知识问答专家-策略推荐专家Copilot2.0的意图直接判别为知识问答用faq的形式回复用户虽然没有错但是不够智能。1.2. 思考长度对比QueryGRPO前GRPO后推荐 今日资讯2. 从指标看GRPO训练后推理长度均值由240.29降至93.28降幅61.2%长度波动性明显改善标准差从77.30降至26.11分布更趋集中。同时准确率由78.7%提升至86.1%绝对提升7.4个百分点相对提升9.4%。同时验证了GRPO训练能在保障模型精度前提下同时提升准确度和思考长度即推理成本。上面的结果是在标问3217条数据上跑批得到解决方案1. 数据集构造1.1. 输入输出定义输入维度历史上下文窗口采用动态滑动窗口N轮对话专家列表Copilot中支持的Agent能力数据分析工具列表产品服务列表…输出格式思考过程规划结果补全问题专家序列专家处理的问题执行顺序think 好的我现在需要处理用户的问题“查看经营周报”。首先根据提供的工具列表用户问题属于其中的一项。因此这个问题应该由数据分析专家来处理因为他们负责查询和分析工具列表中的数据。接下来检查是否有其他相关的子问题常要分解但用户的问题很明确所以不需要进一步拆解。最后确认是否需要其他专家介入但这里只需数据分析专家即可。 /think answer { 补全后的问题: 查看经营周报, plan: [{ 专家: 数据分析专家, 处理问题: [查看经营周报] }] } /answer1.2. 冷启动数据使用Deepseek R1套取合成数据思考过程规划结果筛选长度较短的样本用于sft阶段的训练。该阶段主要让模型学会按照特定的格式输出。1.3. 人工标注数据人工标注合成数据仅规划结果用于GRPO训练。通过人工标注确保模型在规划结果上的准确性和一致性为后续的强化学习提供高质量的训练数据。2. 多阶段训练SFTGRPO如果说sft是应试教育的话grpo就是素质教育给模型一个范围去探索从更优的回答中找到下一步迭代的方向。sft的训练我不过多赘述下面详细展开GRPO的训练过程。2.1. 训练配置基座QwQ-32BGPU配置3机24卡A100参数配置比较重要的设置是lr和beta即KL散度的梯度的权重。这两个参数设置的越大模型收敛原则上更快但训练往往会不稳定。在实际训练中请根据是否出现不稳定的震荡情况适当调整这两个参数。训练框架ModelScope的ms-swift2.2. 奖励函数设计Reward系统主要从三个方向展开涉及7个不同的reward function可以根据每部分的重要性进行加权平均。例如Reward 0.1 * StrictFormatReward 0.1 * JSONValidReward 0.1*ThinkLengthReward 0.1 * ThinkQualityReward 0.2 * CorrectnessReward 0.3 * ExpertValidationReward 0.1 * ProcessingQualityReward多维度奖励体系格式完整性评估StrictFormatReward正则匹配XML标签结构有效性class StrictFormatReward(BaseReward): _pattern re.compile(r^think\n.*?\n/think\n\nanswer\n.*?\n/answer$, re.DOTALL) def __call__(self, completions, **kwargs) - List[float]: processed self.preprocess(completions) return [1.0if p.answer and self._pattern.match(c) else0.0 for c, p in zip(completions, processed)]JSONValidReward校验JSON结构完整性和字段合规性思考过程评估ThinkLengthReward限制思考文本长度class ThinkLengthReward(BaseReward): def __call__(self, completions, **kwargs) - List[float]: processed self.preprocess(completions) rewards [] for p in processed: try: length len(p.think) if min_length length max_length: rewards.append(1.0) else: # 使用S形曲线计算惩罚 deviation abs(length - mid)/eps # reward 1.0 / (1.0 np.exp(5*(deviation-0.5))) # 平滑过渡 rewards.append(float(reward)) except Exception as e: logger.error(fError calculating think length reward: {e}) rewards.append(0.0) return rewardsThinkQualityReward关键词过滤机制如微信等敏感词检测答案准确性评估CorrectnessReward改写准确率多维度评估语义相似度/覆盖度ExpertValidationReward专家分配准确率ProcessingQualityReward规划准确率多维度评估语义相似度/覆盖度/多样性3. 多任务混合训练GRPO可以很好的保证模型的泛化能力对于分配Agent的任务模型学习的是在给定的列表中选择更合适的Agent。如果要加新的Agent那么可以在原有数据集基础上增加新增任务的数据。在sft模型的基础上进行grpo训练。我们把历史数据和迭代后的数据混合在一起进行训练并不影响模型的效果。在推理时使用最新的推理prompt就可以满足迭代的效果。举个例子因为业务变动原本分配给《策略Agent》的问题需要剥离一部分分给《人群运营Agent》。ToDo在prompt中的专家列表新增《人群运营Agent》新增相关训练数据与历史数据混合。Tips这里不需要更改历史数据因为历史的Prompt的专家列表没有《人群运营Agent》《策略Agent》就是问题的当下最优选择。实验现象1. 有思考过程1.1. 直接GRPO现象所有reward func都是从一个较低的值开始震荡reward最终在0.5-0.6之间收敛。1.2. 先SFT再GRPO现象1.模型格式遵循、答案质量一开始就是比较高的水平。2.随着模型迭代改写、专家选择、规划reward都在提高。3.思考长度显著下降并最终收敛在 150 左右。4.reward 最终在 0.9 左右收敛。2. 无思考过程先SFT再GRPO现象1.经过GRPO之后无思考过程的模型能力也可以有一定的提升2.模型的平均输出变长最后稳定在100token左右3.改写能力一直很弱可能需要回溯prompt和数据质量。云上经典架构serverless版本方案采用云上的Serverless架构原生支持弹性伸缩、按量付费和服务托管减少企业手动资源管理和性能成本优化的工作同时通过高可用的配置避免可能遇到的单点故障风险。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…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搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG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…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 项目内容安全互联网信息服务算法备案…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。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】