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和“层次感”
。
它站在那里,不再仅仅是一个回答问题的机器,更像是一个拥有了完整知识体系和能力阶梯的“准张伟”
。
“这…这简直像是在给ai‘传功’啊!”
小郭激动地低语。
老李紧盯着数据监控面板,上面的各项“认知格局”
和“认知框架”
体系指标开始稳步爬升。
“虽然听起来玄乎,但…数据不会骗人。
这种体系化的知识注入,比漫无目的地喂数据,效率高太多了!”
小朱感慨,“做数据那么多年了,能把强化学习,把抽象的ai大模型微调,视觉化成如此酷炫的“传功”
仪式,咱也是头一次见啊,这是谁搞的?”
“嘿嘿,伟哥给的建议,咱们隔壁的vr团队和我们大模型团队一起搞的。
哈哈!”
小马一脸傲娇的在一旁畅快的笑了。
“骨架有了,现在填充血肉,给分身喂入一颗8品丹药‘融灵丹’!
哈哈!”
张伟退出vr空间,回到现实会议室,大手一挥,“小马,启动对‘2193小时的素材,灵性萃取提炼’!
进入监督比较学习阶段!”
张伟补充道:“严格来讲,监督对比学习就是拿相似和不同的样本做拉锯。
我们现在搞的,更像是对比学习+知识蒸馏的结合体——把真人和分身的回答对比,再提炼差异。
名字有点学术,但道理很简单:差多少,就补多少。”
“得令!
伟哥!”
小马早已摩拳擦掌。
庞大的数据流水线开始运转。
那2193小时的珍贵素材被高速处理,拆解成3879个客户的咨询片段,然后每个片段再拆解成a、b两个场景。
a场景:客户的问题、信息。
b场景:张伟对这些问题的真实回答、操作。
这样泾渭分明的a、b数据对。
接着,ai分身开始对每一个【a场景】进行回答,生成【c场景(分身的回答)】。
最关键的一步来了:小马带领的ai团队,开发了一套基于大模型的专项比较“差分对比ant”
。
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