即使加入了知识给模型提供了一定的泛

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化能力也需要知道这种泛化相对有限毕竟知识本身承载的范式就有限而人的表达范式是无限的。 设计变革——大模型的设计方法  第二个当然就是“分类聚类”这种级联结构导致误差传递每一级的误差都被放大了；  还有问题是如果带入业务场景分析子任务流程就会发现如果聚类时候召回不足会导致没被召回的结果变成新需求结果就是有(影视)(影视)等等同一需求多个子类。同时业务上会发现如果我们每天的全量数据都拿去全量聚类计算一次要也就是说输入一批数据三天后才出结果而系统还在不断入数据越堆积越多并且三天一看数据也不符合业务快速试错的要求。


设计变革——大模型的设计方法 所以最后结合上述问题初版的设计问题其中一种解法是改成以下的子 马来西亚手机号码数据 任务和流程最终的子任务并不是聚类分类而是分类聚类检索类比对的流式设计而流程也变成轮次聚类的设计方式具体分析过程就省略了以下给出了大致的设计思路示意图。 设计变革——大模型的设计方法 ② 冗余评估 这个一般是评估系统的效果上限可优化空间和优化成本比如如果系统已经没有太多优化空间也没有其他正交维度可以引入了那这个系统其实就是一锤子买卖后面的效果运营服务即使想做也没有任何收益商业角度看就应该侧重思考怎么降本了。如果存在优化空间也要衡量效果优化的投入效果每提升个点需要的成本都是指数上升的。





效果越高再优化的成本也就越高甚至可能就是重构一套新解决方案所以其实有些不产生流量价值收入的 生意经常做成一锤子买卖。 迭代阶段 在谈如何迭代发展之前想先探讨一下关于能力边界的问题。关于这个问题我个人意见认为吴军老师提到过的他的导师总结的人工智能三大问题总结的最为精炼。 设计者意志可以说目前依旧是设计者意志的体现是设计者用他的设计意志代替了全人类意志在设计。 关于这一点我一个关系要好的算法负责人讲过他的观点是是一种“重构共现”我觉得可以直观理解成一种高级复读机不论是定义需要获取的数据还是定义任务基于统计的还是一种对于信息的归纳和总结来复现输入的信息量。