什么才是AI产品经理
如果你看过创新者的窘境，你应该知道，产品才是企业竞争的本质。对于新的革命性技术，传统的做法是愚蠢的。 大的企业会因为路径依赖而错失新的商业机会，大的企业做的越好，反倒越容易失败。因为他的价值体系是为了传统的需求而建立的。他的架构让它无法聚焦小的需求和革命性技术。像诺基亚的CEO说的：“我们并没有做错什么，但不知为什么，我们输了。” ...
AI声乐教师的产品思考
音频生成和音频理解是两个完全反向的领域。音频生成是生成式AI，音频理解是判别式AI。它们的逻辑是相反的。 ...
如何构建一个唱歌模型
事实上，我并没有成功的做出一个AI音频模型，以上只是我作为一名连续创业者的思考和尝试，供大家思考。我一直在关注Idoubi的开发成果和产品哲学，他有一个AI音乐播放器产品Melodisco我很喜欢，但是据他所述，AI生成的曲风单调，并且他没有自己的音乐模型，仅从产品体验层面无法赶超Suno / Udio 这些模型厂，而且目前的好的音频模型全部是闭源的，让很多创业公司望而却步。 作为音乐爱好者，我不禁思考实现音频模型的难度，我想知道基于一个LLM模型去蒸馏一个音频模型的可行性。以下是一些思考的内容，供大家参考。 音频生成模型研究开源模型GPT-SOVITSGPT-SoVITS是花儿不哭大佬研发的低成本AI音色克隆软件,我仔细的看了大佬的训练方式，只能说在算法上做到了极致，将训练成本降到了很低的地步，非常适合个人使用。它的AI...
大模型相关面试题 1
应用是AI非常重要的发展方向，了解底层原理才能做出好的产品。大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。 以下是一些从各种地方搜罗的常见的大模型面试问题以及建议的回答方式： 1、请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如 GPT 系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行训练和推理。 2、谈谈你对 Transformer 模型的理解，以及它在自然语言处理中的应用。Transformer 模型是一种基于自注意力机制的神经网络结构，它通过多头自注意力和编码器-解码器结构，有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。在自然语言处理中，Transformer 广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务，并取得了显著的性能提升。 3、你如何评估大模型的性能？有哪些常用的评估指标？评估大模型性能时，我们通常会考虑多个方面，包括准确率、召回率、F1...
大模型的微调流程
首先，大模型微调（Fine-tuning）应该是指在预训练好的模型基础上，针对特定任务或领域的数据进行进一步训练，使模型适应新的任务。那流程大致包括几个步骤呢？1 确定任务和目标：首先需要明确微调的任务是什么，比如文本分类、问答系统等，以及希望模型达到什么样的效果。2 准备数据：收集和整理与任务相关的数据集，可能需要标注数据，然后划分训练集、验证集和测试集。3 数据预处理：将数据转换成模型可以接受的格式，比如tokenization、添加特殊标记（如[CLS]、[SEP]）等。4 选择预训练模型：根据任务选择合适的预训练模型，如BERT、GPT、T5等。5 调整模型结构：可能需要在预训练模型的基础上添加一些任务特定的层，比如分类任务加一个全连接层。 6 设置训练参数：确定学习率、批次大小、训练轮数（epochs）、优化器（如AdamW）、权重衰减、学习率调度等超参数。7 训练过程：在训练数据上进行微调，同时监控验证集的损失和指标，防止过拟合。8 评估与验证：使用测试集评估模型性能，分析结果，可能需要调整超参数或数据。9...
Transformer多头自注意力机制
解释多头注意力机制（Multi-Head Attention）需把握五个核心维度： 基本结构：并行注意力头的设计与融合 数学表达：Q/K/V矩阵变换与注意力计算 核心优势：多视角特征捕捉与模型表征能力 参数控制：头数选择与维度分割策略 工程实现：矩阵并行计算与内存优化 首先，多头注意力是Transformer架构的核心组件，允许模型同时关注不同位置的信息，从多个子空间捕获不同的特征。关键点包括：分头处理、线性变换、缩放点积注意力、多头融合以及残差连接和归一化。 接下来，可以从基本结构、数学表达、核心优势、应用场景这四个维度切入，这样结构清晰，容易让面试官理解。然后，结合真实项目案例。比如，在智能客服项目中优化意图识别模块，使用多头注意力机制。需要分点说明问题背景、解决方案的具体步骤，比如分头策略、参数配置、融合方式、训练技巧以及效果验证。这里要具体，用数据和实际结果来支撑。...
