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DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek 团队于 2025 年发布的 R1 推理大模型升级版,虽定位为“小版本试升级”,但表现远超预期。其在数学推理(AIME 测试准确率提升至 87.5%)、编程能力(接近 OpenAI o3 水平,可生成 1000+ 行无 bug 代码)、长文本处理(支持 128K tokens)及写作质量等方面均有显著提升。此外,新增 Function Calling 和 JSON 输出功能,便于开发者集成。用户可通过 Ollama 本地部署或访问 https://chat.deepseek.com/ 在线体验满血版。
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本文深入探讨了从GPT3到ChatGPT及DeepSeek等大模型中微调技术的关键作用。微调(Fine-tuning)是在预训练模型基础上,通过特定任务数据调整参数以优化性能的技术。文中对比了全参数微调与参数高效微调(如LoRA、Adapter),并介绍了模型蒸馏和强化学习在AI优化中的角色。通过实例解析,如“厨师学川菜”,生动说明了微调的原理与优势。此外,还提供了云平台(如百炼、Hugging Face Space)上的微调实践指南,帮助开发者快速上手。未来,随着算力提升和新技术发展,微调将更高效、广泛应用于各类场景。
MCP(Model Context Protocol)是由Anthropic提出的协议,旨在标准化大模型与外部数据源和工具的通信方式。其核心架构包括MCP Client(客户端)和MCP Server(服务端),通过标准化接口实现解耦,支持不同LLM无缝调用工具。相比传统方法,MCP简化了Prompt工程,减少定制代码,提升复用性。实际场景中,如天气查询或支付处理,MCP可智能调用对应工具,优化用户体验。MCP的核心价值在于标准化通信、统一工具描述及动态兼容性,成为大模型与外部服务的智能桥梁。
本文探讨了Prompt工程中的隐私与安全问题,重点分析了“奶奶漏洞”及更广泛的Prompt攻击现象,特别是Prompt注入的原理与防御手段。Prompt注入通过构造恶意输入突破模型限制,使LLM执行非预期操作。文章介绍了直接注入和间接注入类型,并提供了多种防御方案,如输入过滤、强化系统指令、接入第三方校验库及多模型协作防御。此外,还讨论了Prompt逆向工程及其正负影响,以及恶意MCP服务投毒的实际案例,如GitHub Copilot漏洞。最后提出了动态权限控制和持续安全监测等解决策略。