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河间网站建设制作,深圳外贸公司前十名,网页设计免费模板,苏州网站建设推广咨询平台上下文工程是优化提供给大语言模型的tokens效用以获得更佳结果的方法。随着LLM应用复杂化#xff0c;仅靠提示词工程已不够。上下文工程面临上下文腐蚀和有限注意力预算的挑战。其目标是使用少而高信号密度的tokens。实践包括#xff1a;设计清晰系统提示词、定义职责单一的工…上下文工程是优化提供给大语言模型的tokens效用以获得更佳结果的方法。随着LLM应用复杂化仅靠提示词工程已不够。上下文工程面临上下文腐蚀和有限注意力预算的挑战。其目标是使用少而高信号密度的tokens。实践包括设计清晰系统提示词、定义职责单一的工具、提供精选示例、采用按需查阅的JIT模式以及为长时程任务设计记忆辅助。这些方法帮助AI在长时间交互中保持连贯性和目标感。上下文是指在对大语言模型LLM进行采样时所包含的那组 tokens。如何优化这组tokens的效用得到更想要的结果便是上下文工程。下图说明了提示词工程和上下文工程的区别提示词工程基于单轮查询上下文窗口包含两样东西系统提示词和用户消息模型只能基于它训练时的知识和你当前输入的这段话来回答。然而随着大语言模型应用变得越来越复杂时仅仅写好提示词已经不够了如何给AI构建一个大脑与工作环境便是上下文工程的作用。为什么上下文工程如此重要当LLM处理的tokens规模越来越大模型从上下文中准确回忆信息的能力反而下降——上下文腐蚀。此外LLM 也有一笔“注意力预算”。每新增一个 token都会消耗这笔预算的一部分因此我们更需要谨慎地筛选哪些 tokens 应该被提供给 LLM。特别是在位置编码技术的使用虽然能让模型在推理时适配比模型更长的序列然而牺牲部分对 token 位置的精确理解。模型在处理长上下文时相较短上下文在信息检索与长程推理上的精度会有所下降。在“有限注意力预算”的约束下优秀的上下文工程目标是用尽可能少、但高信号密度的 tokens最大化获得期望结果的概率。对于系统提示词语言清晰、直白信息层级把握在“刚刚好”的高度。对于工具的定义既要返回token 友好的信息又要鼓励高效的智能体行为工具应职责单一、相互低重叠接口语义清晰入参描述明确、无歧义充分发挥模型擅长的表达与推理能力。入参描述明确、无歧义充分发挥模型擅长的表达与推理能力。对于Few-shot始终推荐提供示例但不建议把“所有边界条件”的罗列一股脑塞进提示。请精挑细选一组多样且典型的示例直接画像“期望行为”。让AI学会“按需查阅”而不是“死记硬背”。 现在的工程实践正在从“把所有资料一次性塞进提示词”转变为让AI“在工作时自己去查”。就像人类工作不会先把整个图书馆背下来而是根据文件名或目录元数据判断价值需要细节时再调用工具去读取。这种“及时上下文JIT”模式虽然运行稍慢但能通过“混合策略”预置少量核心资料允许自主探索极大减少无关信息的干扰让AI能像专家一样通过渐进式探索来解决复杂问题。用工程手段帮助AI在“持久战”中保持清醒。面对长时程任务单纯扩大上下文窗口并不能解决所有问题还需要给AI设计“记忆辅助”。主要有三招一是“压缩整合”像电视剧“前情提要”一样定期总结旧对话并重启新窗口二是“结构化笔记”让AI在外部文件里维护一个待办清单或备忘录随时校准进度三是“子代理架构”让主AI负责统筹派子AI去处理繁杂的搜索任务并只汇报结果。这些方法能确保AI在长时间交互中始终维持连贯性和目标感。大模型未来如何发展普通人如何抓住AI大模型的风口※领取方式在文末为什么要学习大模型——时代浪潮已至随着AI技术飞速发展大模型的应用已从理论走向大规模落地渗透到社会经济的方方面面。技术能力上其强大的数据处理与模式识别能力正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。行业应用上开源人工智能大模型已走出实验室广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域应用占比已超过30%正在创造实实在在的价值。未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:同时AI大模型技术的爆发直接催生了产业链上一批高薪新职业相关岗位需求井喷AI浪潮已至对技术人而言学习大模型不再是选择而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来刻不容缓那么我们如何学习AI大模型呢在一线互联网企业工作十余年里我指导过不少同行后辈经常会收到一些问题我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题也不是三言两语啊就能讲明白的。所以呢这份精心整理的AI大模型学习资料我整理好了免费分享只希望它能用在正道上帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享适学人群我们的课程体系专为以下三类人群精心设计AI领域起航的应届毕业生提供系统化的学习路径与丰富的实战项目助你从零开始牢牢掌握大模型核心技术为职业生涯奠定坚实基础。跨界转型的零基础人群聚焦于AI应用场景通过低代码工具让你轻松实现“AI行业”的融合创新无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。寻求突破瓶颈的传统开发者如Java/前端等将带你深入Transformer架构与LangChain框架助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师实现职业价值的跃升。※大模型全套学习资料展示通过与MoPaaS魔泊云的强强联合我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力从容应对真实业务挑战。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。01 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。希望这份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通微信扫描下方二维码即可~本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用02 大模型学习书籍文档新手必备的权威大模型学习PDF书单来了全是一系列由领域内的顶尖专家撰写的大模型技术的书籍和学习文档电子版从基础理论到实战应用硬核到不行※真免费真有用错过这次拍大腿03 AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。06 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享最后祝大家学习顺利抓住机遇共创美好未来