在人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLMs）已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，能夠生成類似人類的文本并回答各種問題。然而，它們?cè)谕评磉^程中仍面臨一些挑戰(zhàn)，例如缺乏對(duì)事實(shí)的準(zhǔn)確把握以及難以處理復(fù)雜的多步驟問題。為了解決這些問題，檢索增強(qiáng)生成（RAG）和思維鏈（CoT）提示技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，而它們的結(jié)合（RAG + CoT，即檢索增強(qiáng)思想 RAT）更是展現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。

一、RAG：知識(shí)的注入器

RAG，即檢索增強(qiáng)生成，是一種允許LLMs在推理過程中訪問外部信息源的技術(shù)。想象一個(gè)LLMs正在解決數(shù)學(xué)問題，RAG就像是一個(gè)貼心的輔導(dǎo)老師，能夠?qū)崟r(shí)地為LLMs提供所需的公式或定理，確保其每一步推理都基于準(zhǔn)確的知識(shí)。這樣，LLMs就能減少產(chǎn)生幻想性解決方案的風(fēng)險(xiǎn)，其推理過程也因此變得更加堅(jiān)實(shí)可靠。

RAG的工作機(jī)制相當(dāng)直觀：當(dāng)LLMs遇到一個(gè)需要特定知識(shí)才能解決的問題時(shí)，它會(huì)利用RAG技術(shù)從外部知識(shí)庫中檢索相關(guān)信息。這些信息可以是文本、圖像、音頻等多種形式，關(guān)鍵在于它們能夠?yàn)長LMs提供解決問題的必要背景知識(shí)。通過這種方式，LLMs不僅能夠更準(zhǔn)確地回答問題，還能在回答中融入更豐富的細(xì)節(jié)和背景信息，從而提升回答的整體質(zhì)量（[RAG（Retrieval Augmented Generation）及衍生框架：CRAG、Self-RAG與HyDe的深入探討]。

二、CoT：讓思考可視化

與RAG相輔相成的是CoT技術(shù)，它旨在幫助LLMs解決那些需要逐步推理的復(fù)雜問題。CoT提示鼓勵(lì)LLMs在給出最終答案之前，先解釋其思考過程。這就像在數(shù)學(xué)課上展示你的計(jì)算步驟一樣，LLMs需要將其推理過程分解為更小、更易于管理的步驟，并逐一解釋這些步驟。

實(shí)現(xiàn)CoT提示有兩種主要方法：零樣本（Zero-shot）提示和少樣本（Few-shot）提示（[探索 Prompt：從基礎(chǔ)概念到高級(jí)工程技術(shù)。零樣本提示通過在提示本身中使用特殊詞匯或短語（如“讓我們一步一步地思考”）來引導(dǎo)LLMs解釋其推理過程。而少樣本提示則向LLMs展示幾個(gè)解決類似問題的例子，這些例子中的解決步驟被清晰地解釋出來。LLMs在觀察這些例子后，會(huì)嘗試模仿這種逐步推理的方式來解決問題。

盡管CoT提示在提升LLMs推理能力方面取得了顯著成效，但它也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，如果LLMs對(duì)某個(gè)主題的知識(shí)儲(chǔ)備不足，其推理步驟可能會(huì)出錯(cuò)。此外，LLMs有時(shí)會(huì)陷入錯(cuò)誤的思維定式，提出與現(xiàn)實(shí)不符的解釋。這些問題需要通過進(jìn)一步的優(yōu)化和訓(xùn)練來解決。

三、RAG 與 CoT 的結(jié)合（RAT）

原理與機(jī)制

RAT 將 CoT 提示與 RAG 相結(jié)合，以處理長期推理和生成問題。首先，LLMs 會(huì)生成零次思維鏈（CoT），然后這些思維鏈與 RAG 合并。以這些想法為探究對(duì)象，對(duì)其進(jìn)行因果修正，并逐漸形成最終的回答。在這個(gè)過程中，會(huì)迭代地使用信息檢索來修正思維鏈的每一個(gè)步驟。這包括任務(wù)查詢以及在初始零次 CoT 生成之后的當(dāng)前和過去的思維步驟。

應(yīng)用場(chǎng)景

在代碼生成、數(shù)學(xué)推理、創(chuàng)意寫作和任務(wù)規(guī)劃等多種任務(wù)中都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的應(yīng)用能力。例如，在代碼生成任務(wù)中，RAT 可以幫助程序員更高效地生成準(zhǔn)確的代碼。通過結(jié)合 RAG 從代碼庫中獲取相關(guān)的代碼片段和知識(shí)，以及 CoT 對(duì)編程思路的逐步梳理，能夠大大提高代碼生成的質(zhì)量和效率。在創(chuàng)意寫作方面，RAT 可以從外部知識(shí)源獲取靈感和素材，同時(shí)通過 CoT 對(duì)寫作思路進(jìn)行組織和展開，創(chuàng)作出更富有創(chuàng)意和深度的作品。

優(yōu)勢(shì)

1. 提高準(zhǔn)確性
   通過允許 LLMs 訪問外部知識(shí)并完善其推理過程，RAT 有效地減少了錯(cuò)誤，生成了更準(zhǔn)確的解決方案。例如，在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，對(duì)比不使用 RAT 的方法，使用 RAT 后錯(cuò)誤率顯著降低，答案的準(zhǔn)確性得到了大幅提升。

2. 增強(qiáng)可解釋性
   迭代過程中的解釋提供了對(duì) LLMs 思維過程的深入了解，使得更容易識(shí)別和解決任何可能出現(xiàn)的問題。這對(duì)于一些對(duì)結(jié)果可解釋性要求較高的領(lǐng)域，如醫(yī)療診斷和金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，具有重要意義。

3. 強(qiáng)化長期推理能力
   對(duì)于復(fù)雜的多步驟任務(wù)，RAT 的優(yōu)勢(shì)更加明顯。它確保了推理過程的透明性，使得 LLMs 能夠更好地處理需要長期推理的任務(wù)。比如在任務(wù)規(guī)劃中，從初始目標(biāo)設(shè)定到最終計(jì)劃的制定，RAT 可以引導(dǎo) LLMs 逐步進(jìn)行合理的推理和規(guī)劃。

四、RAT 面臨的挑戰(zhàn)

1、信息過載

隨著外部數(shù)據(jù)源的不斷增加和豐富，如何高效地檢索和處理大量信息成為了一個(gè)關(guān)鍵問題。如果不能有效地處理信息過載問題，可能會(huì)導(dǎo)致檢索效率低下，甚至影響 LLMs 的回答質(zhì)量。

2、自動(dòng)思維鏈生成

目前，CoT 提示往往需要人工干預(yù)。開發(fā)能夠自動(dòng)生成 CoT 解釋的算法對(duì)于提高 RAT 的效率和可擴(kuò)展性至關(guān)重要。只有實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)生成，才能更廣泛地應(yīng)用 RAT 技術(shù)。

3、倫理考慮

隨著 LLMs 推理能力的增強(qiáng)，偏見和公平性等倫理問題變得更加突出。例如，在一些涉及社會(huì)敏感問題的回答中，如果存在偏見，可能會(huì)引發(fā)社會(huì)爭(zhēng)議。因此，研究如何減輕偏見并確保 RAT 的負(fù)責(zé)任發(fā)展是必不可少的。

五、RAT 的未來發(fā)展方向

1、個(gè)性化學(xué)習(xí)

想象一下，配備了 RAT 的 LLMs 成為智能導(dǎo)師，能夠根據(jù)學(xué)生的理解程度逐步解釋概念，并調(diào)整解釋方式。這種個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式有可能徹底改變教育模式，提高學(xué)習(xí)效果。

2、科學(xué)發(fā)現(xiàn)加速

RAT 賦能的 LLMs 可以與科學(xué)家合作，提出假設(shè)并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行推理，從而有可能加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。在一些復(fù)雜的科學(xué)研究領(lǐng)域，如藥物研發(fā)和宇宙探索等，RAT 可以提供更多的思路和方法。

3、可解釋人工智能（XAI）的推進(jìn)

RAT 為可解釋人工智能鋪平了道路，使得 LLMs 不僅能夠生成解決方案，還能解釋其思維過程。這將增強(qiáng)人類對(duì)人工智能的信任，促進(jìn)人機(jī)之間的更好合作。

檢索增強(qiáng)生成（RAG）和思維鏈（CoT）提示技術(shù)的結(jié)合（RAT）為 AI 推理能力的提升帶來了新的機(jī)遇和突破。盡管它面臨著一些挑戰(zhàn)，但它在提高準(zhǔn)確性、增強(qiáng)可解釋性和強(qiáng)化長期推理能力等方面的優(yōu)勢(shì)不可忽視。

如何學(xué)習(xí)AI大模型？

大模型時(shí)代，火爆出圈的LLM大模型讓程序員們開始重新評(píng)估自己的本領(lǐng)。 “AI會(huì)取代那些行業(yè)？”“誰的飯碗又將不保了？”等問題熱議不斷。

不如成為「掌握AI工具的技術(shù)人」，畢竟AI時(shí)代，誰先嘗試，誰就能占得先機(jī)！

想正式轉(zhuǎn)到一些新興的 AI 行業(yè)，不僅需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)AI大模型。同時(shí)也要跟已有的技能結(jié)合，輔助編程提效，或上手實(shí)操應(yīng)用，增加自己的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

但是LLM相關(guān)的內(nèi)容很多，現(xiàn)在網(wǎng)上的老課程老教材關(guān)于LLM又太少。所以現(xiàn)在小白入門就只能靠自學(xué)，學(xué)習(xí)成本和門檻很高

那么針對(duì)所有自學(xué)遇到困難的同學(xué)們，我?guī)痛蠹蚁到y(tǒng)梳理大模型學(xué)習(xí)脈絡(luò)，將這份 LLM大模型資料 分享出來：包括LLM大模型書籍、640套大模型行業(yè)報(bào)告、LLM大模型學(xué)習(xí)視頻、LLM大模型學(xué)習(xí)路線、開源大模型學(xué)習(xí)教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 掃描下方二維碼領(lǐng)取🆓↓↓↓

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學(xué)習(xí)路線

第一階段： 從大模型系統(tǒng)設(shè)計(jì)入手，講解大模型的主要方法；

第二階段： 在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發(fā)揮模型的作用；

第三階段： 大模型平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)借助阿里云PAI平臺(tái)構(gòu)建電商領(lǐng)域虛擬試衣系統(tǒng)；

第四階段： 大模型知識(shí)庫應(yīng)用開發(fā)以LangChain框架為例，構(gòu)建物流行業(yè)咨詢智能問答系統(tǒng)；

第五階段： 大模型微調(diào)開發(fā)借助以大健康、新零售、新媒體領(lǐng)域構(gòu)建適合當(dāng)前領(lǐng)域大模型；

第六階段： 以SD多模態(tài)大模型為主，搭建了文生圖小程序案例；

第七階段： 以大模型平臺(tái)應(yīng)用與開發(fā)為主，通過星火大模型，文心大模型等成熟大模型構(gòu)建大模型行業(yè)應(yīng)用。

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? 能夠利用大模型解決相關(guān)實(shí)際項(xiàng)目需求： 大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來越多的企業(yè)和機(jī)構(gòu)需要處理海量數(shù)據(jù)，利用大模型技術(shù)可以更好地處理這些數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析和決策的準(zhǔn)確性。因此，掌握大模型應(yīng)用開發(fā)技能，可以讓程序員更好地應(yīng)對(duì)實(shí)際項(xiàng)目需求；

? 基于大模型和企業(yè)數(shù)據(jù)AI應(yīng)用開發(fā)，實(shí)現(xiàn)大模型理論、掌握GPU算力、硬件、LangChain開發(fā)框架和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)技能， 學(xué)會(huì)Fine-tuning垂直訓(xùn)練大模型（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)蒸餾、大模型部署）一站式掌握；

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