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「Agent 模型训练」找到 26 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…否合理、Action是否正确调用 对比级 RL/DPO训练 同一状态下，优/劣响应的偏好对 关键决策：是否对"中间步骤"打标签——Agent任务建议细粒度，纯对话任务可粗粒度 三、上下文建模：状态追踪机制 结构化状态表示：将历史工具返回、中间结论编码为模型易解析的格式（JSON/XML嵌入Prompt） 位置敏感设计：关键信息（如最新Observation）放在Prompt尾部，利用位置偏置 截断策略：超长上下文时，保留摘要而非简单截断——需同步训练摘要模块 四、质量验证：动…
匹配追问：场景切入 假设你的客服机器人要回答用户关于公司最新产品的售后问题，但模型训练数据里没有这款产品。你怎么让机器人既能知道产品细节，又能保证回答准确、不瞎编？ 层层追问 大模型直接回答容易产生幻觉，这个你怎么看？……如果给它外挂一个知识库呢，具体怎么结合？……那检索回来的信息怎么跟问题拼在一起，流程上每一步怎么做？ 直球架构 请解释RAG的核心架构和工作流程，包括检索器和生成器如何协同。相比纯参数化模型，它解决了哪些关键问题？在什么场景下RAG有绝对优势，举例说明它的优点和局限。
学习内容与项目面试，在同一条路上。