以任务分层路由为核心,简单请求走小模型,复杂推理才调用大模型,再配合量化、蒸馏、投机解码与KV缓存优化,在质量阈值内压低单位成本。
用LangChain或LlamaIndex约十行代码即可：加载文档、切块、用嵌入模型写入Chroma等向量库，再检索top-k片段拼入提示词交给大模型生成。生产环境还需补充重排序与评估。
以任务分层路由为核心,简单请求走小模型,复杂推理才调用大模型,再配合量化、蒸馏、投机解码与KV缓存优化,在质量阈值内压低单位成本。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
20+ 位数据分析师
5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
引入jnd指标过滤噪音。
原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
每日预测点
数据完整率
历史指标
国家数据源
确定关注区间与模型偏好
实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
大规模预训练通常设为 0，因为数据量巨大且基本单轮训练，dropout 只会拖慢收敛、浪费算力，GPT-3 之后的主流 LLM 多不使用。微调时可设 0.05-0.1，小数据多 epoch 场景可取 0.1-0.3，具体依据验证集表现来调整。
RAG先将文档切块并经Embedding存入向量库，查询时检索Top-K相关片段并重排序，再拼入提示词，使模型基于外部证据生成答案，缓解知识滞后与幻觉问题。
联邦学习通过本地训练和梯度聚合减少原始数据暴露，但仍面临模型逆向攻击、投毒攻击和成员推理等隐私风险，需结合差分隐私和安全多方计算才能提供形式化保证。
国产AI芯片在推理场景已具备商用能力，头部厂商如海思昇腾、寒武纪在INT8精度下可达数百TOPS算力，能效比接近国际主流水平，但在高精度浮点运算、软件生态成熟度和大规模部署验证上仍有差距，适合特定垂直场景而非通用替代。
稀疏MoE通过top-k路由仅激活部分专家，使每token计算量(FLOPs)远低于同参数量密集模型，训练与推理吞吐更优；但全部参数仍需驻留显存，且存在通信开销、负载不均与路由不稳定问题，故效率优势取决于硬件与部署条件。
知识图谱为智能问答提供结构化语义知识库，通过实体关系推理实现精准答案定位，支持多跳推理和语义消歧，将自然语言问题映射到图谱查询路径，结合深度学习模型增强答案生成的准确性和可解释性，是知识驱动问答系统的核心基础设施。