chatgpt下游任务 下游任务是什么

本文目录一览：

• 1、AI行业研报:ChatGPT尚未导致裁员潮
• 2、大模型应用之路-prompt
• 3、EMNLP23:大模型时代的数据标注—FreeAL
• 4、大模型学习基础篇(一)

AI行业研报:ChatGPT尚未导致裁员潮

1、ChatGPT尚未导致裁员潮，目前仅16%受访企业计划2025年底前裁员5%及以上。以下为详细分析：裁员预期与企业态度低裁员预期：罗兰贝格的调查显示，在接受调查的高管中，仅16%的受访者计划在2025年底前裁员5%甚至更多，大多数受访者认为员工人数不会有任何变化。

2、并且有着一定程度上的不可替代性，那么chat gpt是不会对这些行业的从业者造成太大的影响，只会对一些初级从业者产生竞争，所以要想不被裁员和失业最关键的还是在于要提升自己的竞争力。

3、员工焦虑与技能重塑需求AI技术扩散加剧创造性岗位员工的焦虑情绪，推动行业对AI相关技能（如数据分析、营销内容创建）的需求增长。Wedbush分析师Dan Ives调查显示，超50%的企业已推出20多个生成式AI用例，以改善运营效率。

4、构建人机协同思维模型：从“对抗AI”到“驾驭AI”核心逻辑：AI时代，单纯依赖重复性劳动的“努力”价值趋零，需通过人机协同放大人类独有的批判性思维与创造力。

5、行业案例的直观冲击：电商平台服装类头部企业（如雅戈尔、秋水伊人等）80%的图片、视频制作已由AI完成，涉及拍摄、美工、剪辑、排版、运营等环节。特斯拉、英特尔、戴尔等科技大厂裁员潮中，AI替代人工是核心因素之一。

6、技术替代加速：Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪预言，到2025年9月，90%的编程任务将由AI完成，12个月后或包揽所有编程工作。Jin的失业正是这一趋势的缩影——其曾就职的SaaS公司因ChatGPT崛起而衰落。裁员潮蔓延：全球科技行业裁员数据触目惊心。

大模型应用之路-prompt

大模型应用之路-Prompt 随着ChatGPT的出现，基于大模型实现通用人工智能已成为可能。然而，大模型的预训练门槛高，需要大算力支持，这对于个人开发者或中小公司来说难以承担。因此，如何基于已有的大模型挖掘出所需要的知识，成为大多数人参与大模型应用的路径。其中，提示学习（Prompt Learning）在这一过程中扮演着重要角色。

Prompt作为表达，包含本意、文本和解意三个要素。本意通过文本传达，对方依据自身经验和知识解读文本，完成表达过程。与大模型对话中的表达 在与大模型对话时，需明确任务出发点，考虑大模型特点，任务理解深度也会影响输出结果。

双脑思维模式是一种将人类智慧与AI大模型的预测能力相结合的工作方式。该模式强调人机协作，即人类负责理解任务、拆解流程、选择思路，而AI则负责生成内容和提供解决方案。这种模式的核心在于构建精准的提示词（prompt），以引导AI提供最有价值的输出。

大模型时代基金投顾AI应用以盈米基金且慢AI小顾为代表，通过技术选型、多轮测试确定通义千问大模型，与业务深度融合提升服务效率，未来将拓宽融合边界并探索更多业务场景。具体如下：大模型在金融领域应用背景金融业数字化、智能化程度高，是大模型技术落地的绝佳领域。

EMNLP23:大模型时代的数据标注—FreeAL

FreeAL是浙江大学与网易伏羲合作发表于EMNLP23的工作，旨在探索大模型时代无需人工标注的主动学习框架，通过大小模型协同实现低成本、高性能的数据标注方案。其核心结论包括：数据标注仍重要，大模型可替代人工标注但需小模型辅助，弱监督与主动学习仍有价值，且开源了代码（GitHub - Justherozen/FreeAL）。

赛事基本信息赛事名称：国际语义评测大会SemEval-2021（International Workshop on Semantic Evaluation 2021）影响力：根据Google Scholar的数据，发表在SemEval的文章在Computational Linguistics领域的影响力仅次于ACL/EMNLP/NAACL三大会和最大的期刊TACL，位于NLP会议、期刊中的第五位。

大模型学习基础篇(一)

大模型（Large Language Model， LLM）是参数量达亿级或千亿级、基于Transformer架构的深度学习模型，通过海量数据训练获得强大的语言理解和生成能力，可适应多种下游任务。

在部署时，为了降低模型体积和提高推理速度，可以采用剪枝、量化和知识蒸馏等技术。剪枝通过移除对模型性能影响较小的权重来减少模型参数量，量化则将模型权重和激活值从高精度转换为低精度以减少内存占用和计算量，知识蒸馏则通过让一个小模型学习一个大模型的输出或中间表示来压缩模型并保持性能。

认知篇：构建大模型知识体系大语言模型应用基础需掌握大模型的基本概念、参数特性（如模型规模对性能的影响）及不同场景下的模型选择依据（如文本生成选GPT系列，多模态任务选Flamingo）。同时需了解大模型发展历程，包括从早期统计模型到Transformer架构的演进。

工具调用能力训练与使用 训练方法基础优化：修改System Prompt：明确工具使用规则和示例。刷工具调用数据：通过SFT（Supervised Fine-Tuning）在任务数据上微调模型。进阶优化：结合RL（强化学习）：如Search-R1框架，通过奖励模型优化工具选择策略。

一文解锁 Deepseek大模型使用精髓（基础篇）DeepSeek作为一款迅速崛起的人工智能应用，凭借其免费且强大的模型DeepSeek R1，在全球范围内赢得了广泛关注和用户喜爱。本文将从DeepSeek的基础使用出发，为大家详细介绍如何高效地使用这一工具。

为什么要有大模型部署框架 在探讨大模型部署框架之前，我们首先需要理解为什么需要这样的框架。尽管市面上存在多种大模型推理框架，如TensorRT、OpenVINO等，它们在不同平台、硬件和模式下各有优势，但业界尚未出现一款各方面都远超其他产品的推理框架。