想了解AI?这篇文章让你一步到位!
AI基础百科
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AI知识框架

在我们的生活中,人工智能(AI)就像是一个隐形的超级英雄,默默地帮助我们完成各种任务。它可以帮助我们找到最快的路线,推荐我们可能喜欢的电影,甚至帮助医生诊断疾病。那么,这个超级英雄是如何工作的呢?它的超能力来自哪里呢?接下来,我们将一一揭开AI的神秘面纱。

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机器学习: 机器学习就像是AI的大脑,它可以让AI从数据中学习和成长。就像我们从书本中学习知识一样,机器学习算法可以从大量的数据中找到规律,然后用这些规律来预测未知的数据。比如,Netflix的推荐系统就是通过机器学习,根据你过去看过的电影,来推荐你可能喜欢的新电影。

深度学习: 深度学习是机器学习的一个分支,它试图模拟人脑的工作方式。就像我们的大脑可以从一张图片中识别出我们的朋友,深度学习可以让AI从复杂的数据中找到有用的信息。比如,Facebook的人脸识别功能就是通过深度学习,让AI可以从一张照片中识别出你的朋友。

计算机视觉: 计算机视觉就像是AI的眼睛,它可以让AI看到和理解世界。就像我们可以从一张照片中识别出山、海、天空,计算机视觉可以让AI识别图像中的对象。比如,无人驾驶汽车就是通过计算机视觉,让AI可以看到路上的车辆、行人和交通信号,然后做出决策。

自然语言处理: 自然语言处理(NLP)就像是AI的耳朵和嘴巴,它可以让AI听懂和说出人类的语言。就像我们可以理解别人的话,然后用我们的语言回答,NLP可以让AI理解和生成人类的语言。比如,当你对你的手机说“明天的天气怎么样”,你的手机就可以通过NLP理解你的问题,然后用人类的语言给你回答。

以上就是AI的超能力来源,每个超能力都有其独特的用途和应用。它们共同构成了AI的超级英雄装备,让AI能够帮助我们解决各种问题。

AI行业框架结构

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在数字创作的世界中,AI生成内容正在成为一种新的趋势。从硅谷的创新公司到全球的科技巨头,都在这个领域中投入大量的资源。那么,这种神奇的技术是如何工作的呢?它的基础是什么呢?接下来,我们将一一揭开AI生成内容的神秘面纱。

硬件底层: 硬件底层就像是AI的心脏,它提供了AI运行所需的计算能力。这包括各种高性能的处理器,如NVIDIA的GPU和Google的TPU,它们可以快速处理大量的数据和复杂的计算。

云计算框架平台: 云计算框架平台就像是AI的骨骼,它为AI提供了运行的环境和资源。通过云计算,AI可以在云端运行,处理和存储大量的数据,而不需要在本地设备上消耗大量的资源。比如,Amazon Web Services和Google Cloud Platform就提供了这样的云计算服务。

大语言模型: 大语言模型就像是AI的大脑,它让AI可以理解和生成人类的语言。通过大语言模型,AI可以写出文章,生成对话,甚至创作诗歌和故事。比如,OpenAI的GPT-3就是一个强大的大语言模型。

应用层: 应用层就像是AI的手和脚,它让AI可以与外界交互,完成各种任务。这包括各种应用程序和服务,如自动写作工具,设计助手,音乐创作软件等。比如,ChatGPT就是一个基于大语言模型的应用,它

最近大火的GPT就属于一种大语言模型,其构建在Transformer算法架构上,具有自注意力机制。GPT模型属于一种大规模预训练模型,gpt的出现扩宽了openai的商业化路径,因为这一类型的模型,可通过“大模型预训练+微调”适配于绝大多数的AI产业下游各行业的客户的应用需求。而Transformer算法结构则是奠定了生成式AI领域的游戏规则。

各模态AIGC代表产品

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AI领域专业名词科普

通用人工智能 (AGI):  AGI 是指一个可执行任何人类智力任务的人工智 能,它可在多种不同领域展示类似人类的认知能力。GPT-4:  GPT-4  是 GPT 系列的一个更高级版本,与其前身相比,它 的模型更大,性能更强。
奇点 ( Singularity): 奇点是理论上的一个未来时点,届时人工智能的 进步会导致社会发生快速、无法控制的和革命性的变化,有可能会超越 人类的理解。预训练 (Pre-training):  预训练是在大型数据集上训练深度学习模型 的初始阶段,通常是无监督的。
Al 安全: A l 安全是对构建安全运行并符合人类价值观的 Al 系统的研究 和实践,确保它们造福于人类而不造成伤害。微调 (Fine-tuning): 微调是针对特定任务调整预训练模型的过程, 方法是在与该任务相关的标记数据上对其进行训练,从而改进其性 能。
对齐问题 (Alignment Problem) : 对齐问题是设计 Al 系统的挑战, 该Al 系统需理解并根据人类的意图、价值观和目标采取行动,而不是 针对非计划的目标进行优化。零样本学习(Zero-shot  Learning:): 零样本学习是一种机器学习方 法,其中模型可以做出预测或完成任务,而无需针对该任务的数据进 行显式训练。
OpenAl:  OpenAl 是一个 Al 研究组织,专注于开发造福于所有人的通 用人工智能(AGI)。小样本学习 (Few-shot Learning):   小样本学习是一种机器学习方 法,其中模型可以通过从少量标记示例中学习来快速适应新任务。
深度学习 (Deep  Learning) : 深度学习是机器学习的一个子领域,它 使用人工神经网络来模拟复杂的模式并根据输入数据做出预测或决策。词元 ( Token) : 词元是一个文本单位,例如单词或子词,它是语言
模型的输入。
人工神经网络 (Artificial Neural Network)  : 人工神经网络是一种受 人脑结构和功能启发的计算模型,由称为神经元的互连节点组成,这些 节点处理和传输信息。分词器 (Tokenizer):  分词器是一种将文本分解为单独的词元以供
语言模型处理的工具。
监督学习 (Supervised Learning) : 监督学习是一种机器学习方法,
其中模型在包含输入输出对的数据集上进行训练,学习根据新的输入预 测输出。
上下文窗口(Context  Window):  上下文窗口是语言模型在单个过程 中可处理的最大词元数,决定了它在输入数据中捕获上下文的能力。
无监督学习 (Unsupervised Learning) : 无监督学习是一种机器学习
方法,其中模型在没有明确输出标签的情况下学习输入数据中的模式和 结构,通常通过聚类或降维等方法。
提示 (Prompt) : 提示是提供给语言模型以生成响应或完成特定任
务的输入文本。
从人类反馈中强化学习 (RLHF): RLHF 是一种将强化学习与人类反馈相 结合的方法,允许Al 模型学习并适应人类的偏好和价值观。提示工程 ( Prompt  Engineering)  : 提示工程是设计有效提示以从 语言模型中引出所需响应、提高其实用性和可靠性的过程。
自然语言处理(NLP): NLP 是Al 的一个子领域,专注于使计算机能够理 解、解释和生成人类语言。ChatGPT : ChatGPT 是 OpenAl  基于 GPT  架构开发的对话式 Al 模 型,旨在生成基于文本的对话中类似人类的反应。
大型语言模型 (Large Language Model)  : 大型语言模型是在大量文 本数据上训练的Al 模型,能够理解和生成类似人类的文本。InstructGPT: InstructGPT 是 OpenAI  开发的 Al 模型,旨在遵循提
示中给出的指令,使其能够生成更加针对特定任务的、准确的响应。
变形金刚(Transformer): Transformer 是一种专为序列到序列任务而设 计的深度学习架构,以其自注意力机制而闻名,有助于捕获数据中的远 程依赖关系OpenAl  API:  OpenAl  API 是 OpenAl  提供的一项应用程序接口服 务,它允许开发人员访问和利用他们的 Al 模型,例如 ChatGPT,  用 于开发各种应用程序。
注意力机制 (Attention Mechanism) : 神经网络中的注意力机制使模
型能够权衡不同输入元素相对于彼此的重要性,可以提高它们捕捉上下 文的能力。
DALL-E: DALL-E 是 OpenAI  开发的一种人工智能模型,它可以由文
本描述生成图像,它将自然语言理解与图像生成能力相结合。
自注意力 ( Self-attention):自注意力是 transformer   中使用的一种注 意力机制,它允许模型将一个序列自身的不同位置建立关联。LaMDA:  LaMDA 是 Google  开发的对话式 Al 模型,旨在参与开放 领域的对话,针对广泛的主题理解并生成响应。
BERT( Bidirectional Encoder Representations from Transformers)  :BERT是 Google为自然语言理解任务开发的基于 transformer 预训练模型,它可以针对特定应用进行微调。Midjourney:  Midjourney 是 Midjourney 实验室开发的一款 Al 应用, 它可以由文本描述生成图像。
GPT (生成式预训练模型): GPT 是 OpenAI  开发的一系列 Al 模型, 专为自然语言处理任务而设计,它能够生成连贯的、上下文相关的文 本。Stable  Diffusion: Stable Diffusion 是 Al 初创公司 Stability Al 开发 的一款Al 应用,它可以由文本描述生成图像。
GPT-3.5:  GPT-3.5 是 GPT 系列的一个中间版本,它弥补了 GPT-3 和 GPT-4 在模型大小和能力上的差距。扩散模型 (Diffusion Model): 扩散模型是指一类潜变量模型,是用 变分估计训练的马尔可夫链,可用于图像生成等任务。
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