福州营销型网站建设网站制作公司排行榜前十名

福州营销型网站建设,网站制作公司排行榜前十名,网站建设产品编辑的工作内容,微网站搭建教程大模型如何 “玩转” 小众专业知识图谱#xff1f;从威胁情报领域看技术突破。在网络安全领域#xff0c;威胁情报是抵御攻击的 “情报网”#xff0c;但大量开源威胁情报以非结构化文本形式存在#xff0c;如同散落的零件#xff0c;难以直接用于检测防御。而知识图谱能将…大模型如何 “玩转” 小众专业知识图谱从威胁情报领域看技术突破。在网络安全领域威胁情报是抵御攻击的 “情报网”但大量开源威胁情报以非结构化文本形式存在如同散落的零件难以直接用于检测防御。而知识图谱能将这些零件组装成 “作战地图”清晰呈现攻击者、恶意软件、攻击技术间的关联。不过构建这类小众专业性知识图谱传统方法常受限于标注数据稀缺、领域实体复杂等问题。如今大语言模型的出现为解决这些难题提供了新路径。01、小众知识图谱的痛点小众专业领域如威胁情报、特定医学细分领域等的知识图谱和通用知识图谱相比面临更独特的挑战这也是传统构建方法的 “卡脖子” 之处数据标注 “难且贵”这类领域缺乏权威开源标注数据集比如威胁情报领域要标注 “恶意软件类型”“攻击技术” 等信息需专业人员投入大量时间人工成本极高。实体与文本 “太特殊”领域实体有强专业性比如威胁情报中的哈希值、攻击技术编号边界模糊且易有歧义同时长文本分析难度大传统模型处理冗长的威胁报告时常丢失关键信息。“关键信息” 易遗漏传统方法多聚焦基础信息如 IP 地址、域名却忽略领域核心的 “行为逻辑”比如威胁情报中攻击者 “侧载恶意 DLL 文件” 这类攻击行为描述而这些信息正是理解复杂威胁的关键。02、大模型破局三步构建大模型构建小众专业知识图谱提供了可复用的框架核心分三步数据准备→模型微调→图谱构建。01用大模型“少样本学习”低成本搞定数据小众领域缺标注数据大模型的 “少样本学习Few-shot Learning” 能力能破局 —— 只需给少量示例模型就能模仿完成标注大幅减少人工工作量。先爬取领域专业数据源比如威胁情报领域从安全公司博客如 Symantec、Fortinet、安全新闻、专家博客等平台收集非结构化报告按 “标题 链接 内容” 格式存储保留段落结构方便后续分析。用 GPT 类大模型如 GPT-3.5生成标注数据。设计 “指令 示例 输入” 的提示模板让模型按任务输出结构化结果。对模型生成的标注数据人工抽查修正部分样本平衡 “效率” 与 “准确性”最终形成高质量微调数据集。02用“轻量级微调”让小模型适配专业任务大模型参数多如 GPT-4 有千亿参数直接用成本高可选择 “轻量级微调” 方案用小模型如 70 亿参数的 Llama2-7B适配领域任务兼顾性能与成本。采用 “低秩自适应LoRA” 技术 —— 冻结大模型原有参数只训练新增的少量低秩矩阵参数大幅减少计算资源消耗。让小模型专注解决领域核心任务。设置合理参数比如训练轮次Epoch—— 模型性能会随轮次提升但达到峰值后会下降输入序列长度按任务调整。03整合信息去冗余构建高质量知识图谱微调后的模型能输出结构化信息但还需处理 “关系混乱”“数据冗余” 问题才能形成可用的知识图谱信息整合按 “报告→章节→句子” 分层处理先过滤报告末尾的基础指标如 IP、哈希值列表用正则表达式提取并关联报告核心对象如 “某恶意软件的 IP 地址”逐章节提取实体与关系长章节按段落拆分保留上下文对核心对象如攻击者、恶意软件逐句分析领域关键信息如 TTP 技术建立关联如 “某攻击者使用 T1574 技术”。去重与融合对格式固定的实体如 IP、URL因每个值含义唯一不融合对同名异义 / 同义异名实体如恶意软件 “Backdoor.Pterodo” 和 “Pterodo”用规则匹配合并对关系和分类术语如 “攻击类型”用 “词嵌入 聚类” 方法计算术语语义相似度用层次凝聚聚类HAC合并相似项再按 “出现频率 聚类中心距离” 选代表词确保图谱简洁准确。存储与可视化将处理后的实体和关系存入图数据库可视化呈现领域知识网络如展示 “攻击者 Shuckworm 使用的恶意软件、工具、IP 地址” 关联。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】