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AI的基本运行逻辑是什么?

回答

AI 的基本运行逻辑主要体现在以下两个方面:

  1. 在自然语言处理(NLU)方面,传统的语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成的产物,其运作逻辑规律都是可观测的,具有 if-else 式的逻辑性。而大模型则是凭借海量的数据,在向量空间中学习知识的关联性从而形成的,其运作逻辑难以观测,已然脱离了 if-else 的层面。
  2. 在视频制作方面,例如在制作片头时,需要先确定镜头想法,如视线聚焦到中心的圆形细胞并保持固定以方便后续画面转场,可能会对单张 AI 图生视频进行分图层处理,并叠加多个画面来丰富画面。

此外,在 AI 监管方面,需要确定一系列支持监管一致性和监管者的功能,如建立中央监测和评估框架,收集相关数据,支持监管者进行内部监测和评估等,以实现创新的监管方式。监测和评估需要集中进行,以确定整体框架是否符合目标,是否以支持创新、清晰、适度、适应性强、值得信赖和协作的方式运行,并建立反馈回路以衡量框架的有效性。

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参考资料

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

在深入了解了AI的运作原理,并盘了众多当前市面上AI的落地产品之后,我们不妨重新回到最开始的问题。此次AI大模型究竟引发了怎样的变革?在思考这个问题之前,我想先分享下去年刚接触大模型时,困扰我的一个问题。即大模型与当下的智能语音技能的NLU存在什么差异?此前,我也曾涉足过一些语音产品的设计逻辑,知道语音技能链路其实就是把声音转为ASR,再对文本进行NLU理解,然后映射到对应的语音技能表中,最后让程序依据相应的语音技能指令完成逻辑。乍看起来,大模型能实现的,通过语音技能似乎也能达成,那我们引入大模型的意义在哪里呢?抱着这样的疑问,我尝试去理解了大模型的原理。当我在初步理解大模型的原理之后,我发现二者还是存在本质性的差别的。差别在于,后者的语音技能NLU仅是通过一系列规则、分词策略等训练而成的产物。而且NLU的运作逻辑规律都是可观测的,具有if-else式的逻辑性。而大模型,则是凭借海量的数据,在向量空间中学习知识的关联性从而形成的,其运作逻辑难以观测,已然脱离了if-else的层面。

快来围观!8分钟AI视频制作《冷湖案例》

首先,我的镜头想法是:需要视线聚焦到中心的圆形细胞,并保持固定,方便后续画面的转场。由于单张AI图生视频的动效太简单了,我分了几个图层进行处理。具体的拆解过程我做了一张思路图,分享给你们↓*左图:AI图生原视频右图:拆分处理后接下来我又再叠加了几个画面来丰富画面~右图在左图的基础上加了一点细节

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

to implement the pro-innovation approach that we have outlined.These functions have beeninformed by our discussions with industry,research organisations,and regulators following thepublication of the AI policy paper.Box 3.1:Functions required to support implementation of the frameworkMonitoring,assessment andfeedback118Activities• Develop and maintain a central monitoring and evaluation(M&E)framework to assesscross-economy and sector-specific impacts of the new regime.• Ensure appropriate data is gathered from relevant sources – for example,fromindustry,regulators,government and civil society – and considered as part of theoverall assessment of the effectiveness of the framework.• Support and equip regulators to undertake internal M&E and find ways to supportregulators’ contributions to the central M&E function.• Monitor the regime’s overall effectiveness including the extent to which it isproportionate and supporting innovation.• Provide advice to ministers on issues that may need to be addressed to improve theregime,including where additional intervention may be required to ensure that theframework remains effective as the capability of AI and the state of the art develops.See Box 3.3.A pro-innovation approach to AI regulationRationaleThis function is at the heart of our iterative approach.We need to know whether theframework is working – for example,whether it is able to respond to and mitigateprioritised risks and whether the framework is actively supporting innovation – and weneed the ability to spot issues quickly so we can adapt the framework in response.M&E needs to be undertaken centrally to determine whether the regime as a whole isdelivering against our objectives.M&E will assess whether our regime is operating in away that is pro-innovation,clear,proportionate,adaptable,trustworthy and collaborative.Our engagement with industry,regulators,and civil society has shown us the importanceof establishing a feedback loop to measure the effectiveness of the framework.We willensure mechanisms are in place to gather evidence and insights to inform policy design.Support coherent implementation of the principlesActivities

其他人在问
ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容: 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: 1. Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 另外,在 Coze 官方教程中,搭建好第一个 AI Bot 后,配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用: 1. 专利审查方面:AI 技术通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书:这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用,其格式固定,核心技术是法条/判例的引用,是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小,未达到大量取代人工的预期,但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域,为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
网页翻译AI
以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件): ,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 此外,XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点,能提供沉浸式阅读和写作体验,支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容,如 Twitter、Discord 等,提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器,下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面,操作方便,还内置了 GPT 的聊天功能,可以随时提问。相关链接:
2024-09-19
用AI搭建网站
以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法: AI 搭建网站的工具: 1. Zyro 网址: 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址: 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法: 1. 明确目标和需求:确定您的网站目标,如个人博客、商业网站、在线商店等,并明确功能需求。 2. 考虑预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择符合您技术水平的工具,确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源,如教程、社区论坛等,帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具,您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
国内ai制作ppt的最好软件
在国内,AI 辅助制作 PPT 的软件中,爱设计 PPT 表现出色,是值得推荐的选择。 爱设计 PPT 不仅代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平,还在不断进步,为用户提供越来越好的体验。它的成功有以下原因: 1. 拥有实力强大的团队,技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力,能持续推动产品创新和进步。 2. 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇,具备前瞻性的市场洞察力和快速的执行能力。 3. 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位,反映了用户的高度认可。 对于经常需要制作 PPT 的人,无论是商务人士、教育工作者还是学生,爱设计 PPT 都能大大提高制作效率,保证高质量输出。随着 AI 技术的不断进步,爱设计 PPT 有望在未来带来更多惊喜的功能和性能提升,继续引领 AI 辅助 PPT 制作领域的发展。
2024-09-18
AI的算法逻辑是什么
AI 的算法逻辑是一个复杂而广泛的概念。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,其按照一套明确定义的程序即算法来对数字进行运算。现代计算机虽比 19 世纪的原始计算机模型先进得多,但仍遵循相同的受控计算理念。若知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就能编写出程序让计算机按想法做事。 但有些任务无法明确编程,比如根据照片判断一个人的年龄。我们能做是因为见过很多不同年龄的人,但无法明确大脑具体通过哪些步骤完成,所以也无法编写明确程序让计算机完成。这类任务正是人工智能感兴趣的。
2024-09-08
ai基本运行逻辑
AI 的基本运行逻辑包括以下方面: 大模型与语音技能 NLU 的差异:语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成,运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式逻辑性;大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 工作流中的应用: 代码相关:让大模型写代码,可将其输出的代码片段再输入回去让其检查准确性和结构规范性,若有两个 Agent 分别负责 Coding 和 Code Review,效果更佳。 工具利用:如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容,基于检索结果总结分析并给出结论,其他工具为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 任务规划:Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程运行,例如先识别姿势,再利用相关模型合成新图像,最后进行语音合成输出等。
2024-09-07
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
我想要一个机器人的人设和回复逻辑,这个机器人要像人类更接近真人的对话方式,能够更好地理解和回应各种日常对话场景,包括玩笑、调侃和口水话。这样可以大大提高对话的自然度和真实感。
以下是关于机器人人设和回复逻辑的相关内容: 首先,Bot 的提示(人设与回复逻辑)是一种自然语言指令,告诉大语言模型(LLM)执行任务。编写提示词是搭建 Bot 的第一步,为 Bot 设定身份和目标,提示编写得越清晰明确,Bot 的回复越符合预期。 例如,“Coze 直聘”中的职业助手 Bot 人设是一个专业的职业助手,能够根据用户输入信息为用户精准提供匹配的职位推荐。 “安仔”这个社群运营机器人,基于其作用,目前版本的人设是更专注于 AI 相关的知识回答和服务,以满足初学者的需求,尽量不回答其他无关问题。为提升用户体验,还可以加入一些功能,如长期记忆(总结聊天对话内容用于更好响应用户消息)和设计更加美观的 Bot 开场白。 总之,要让机器人像人类更接近真人的对话方式,能够更好地理解和回应各种日常对话场景,包括玩笑、调侃和口水话,以提高对话的自然度和真实感,需要清晰明确地设定人设和回复逻辑,并不断优化完善。
2024-08-25
AI逻辑
以下是关于 AI 逻辑和如何判断一张图片是否由 AI 生成的相关内容: AI 逻辑 在当下的 AI 产品中,大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”,在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时,其写法就是 Prompt,您可以相信 AI 的智商,无论怎么写它都能理解,但仅供参考,您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址,如 https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ,AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。但由于 AI 的特性,它并不总能返回合适的结果。处理方法有很多,比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow(这个后面讲)。 如何判断一张图片是否 AI 生成的 从本质上分析,人类的绘画创作是一个线性发展的过程,通常先学习线稿表达、再理解色彩搭配、随后加入光影表现等高级技巧,一步一个脚印地创作。初级人类画手可能在形体把握上不准确,但会认真刻画每一笔,笔触生硬但完整。天才除外,普通人很少能在掌握线条之前就大胆使用光影和色彩。 而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图的,这个过程不是线性的创作过程,而是计算猜测并筛选的螺旋迸进过程。这导致 AI 作画经常在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节,比如线条还没整好,色彩却很完美;前后景透视有问题,但光影却很好。这种情况不太符合人类的创作逻辑。 有意思的是,有人提问说人类初学阶段也有画得不对的情况,会不会被误鉴为 AI 画的。
2024-08-23
有哪些按逻辑整理文本内容的工具
以下是一些按逻辑整理文本内容的工具: 1. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述生成序列图等,辅助创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,能创建多种架构图,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费开源,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,这些工具并非都是基于 AI 的。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否支持特定建模语言、与开发工具集成、偏好在线或桌面应用等。 此外,大型语言模型在总结文本方面也有应用,如 Chat GPT 可用于总结文章。 常见的文章润色 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发,可多方面辅助写作。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能。 这些工具涵盖了文章润色的多个环节,可根据自身需求选择使用。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-17
stable diffusion可以用macbook 13来运行吗?配置够吗
Stable Diffusion(简称“SD”)的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统: 显卡:必须是 NVIDIA(俗称 N 卡)。 专用 GPU 内存:4GB 勉强可以跑动 SD,出图时间较长;6GB 出一张图时间为 20 50 秒,大部分功能可用;8GB 5 20 秒出一张图,所有功能基本开放。 电脑运行内存:8GB 以上。 电脑系统:Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统,可以查看以下视频进行一键安装:https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够,还需根据上述标准进行对照检查。
2024-09-16
请推荐一款适合在本地电脑上下载运行的供审计人员使用大模型,运用AI提升审计效率,请我们一步一步认真思考
在考虑适合审计人员使用的本地AI大模型时,我们需要认真思考几个关键点:模型的功能性、易用性、与现有审计流程的集成能力以及对审计效率的实际提升。以下是几款可能适合审计人员使用的AI工具的推荐: 1. AI Audit for Cash:普华永道开发的AI Audit for Cash工具,专注于现金审计的自动化,能够高效执行包括现金余额、银行存款余额调节表等关键测试,显著提升审计质量和效率。 2. Deloitte Auvenir:德勤推出的Auvenir平台,提供生态性解决方案,帮助中小型会计师事务所提升审计数字化程度,打破资源和能力限制,革新审计服务模式。 3. Deloitte Cobalt:德勤的Cobalt平台,使用人工智能技术进行全面的智能风险感知,适用于企业持续经营判断及业务发展等更广泛的领域。 4. Deloitte iCredit:德勤的智能信贷风险监测平台,深度融合了金融行业特别是大型商业银行的信贷资产审计经验,结合人工智能技术,实现从抽样到全量信贷扫描的转变,聚焦高风险客群,提早预警风险信息。 5. IT审计工具:利用IT审计技术,如VBA、SQL、Python等编程语言,开发自动化工具,可以大幅提升审计效率,特别是在处理大量重复操作或复杂计算时。 选择适合的AI工具时,审计人员应考虑以下因素: 功能性:工具是否能满足审计过程中的具体需求。 集成性:工具是否能与现有的审计软件和流程无缝集成。 用户友好性:工具是否易于学习和使用,以减少培训时间和成本。 数据安全和隐私:确保工具符合数据保护法规和标准。 成本效益:考虑工具的总体成本,包括购买、维护和升级费用。 审计人员在选择AI工具时,应进行充分的市场调研和产品测试,以确保所选工具能够真正提升审计工作的效率和质量。
2024-07-04
0基础中老年学习者必须知道的AI基本概念和知识 是哪几个
对于 0 基础的中老年学习者,以下是必须知道的 AI 基本概念和知识: 一、Python 基础 1. 基本语法:包括变量命名、缩进等规则。 2. 数据类型:如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 3. 控制流:条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 4. 函数:定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。 5. 模块和包:导入模块,使用包来扩展程序功能。 6. 面向对象编程(OOP):类和对象的定义与实例化,属性和方法的定义与调用。 二、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 2. 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 三、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 3. 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 四、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:了解其基本概念。 五、评估和调优 1. 性能评估:知道如何评估模型性能,如交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 六、文件操作 1. 文件读写:学习打开文件、读取文件内容和写入文件。 2. 文件与路径操作:理解如何处理文件路径,列举目录下的文件。 七、异常处理 1. 理解异常:了解什么是异常以及在 Python 中的工作方式。 2. 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序错误。
2024-09-13
如何了解AI的基本概念,是否有词条清单
以下是帮助您了解 AI 基本概念的一些途径和内容: 阅读相关资料:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的主要分支和它们之间的联系。 浏览入门文章:这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 学习数学基础:包括统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 了解算法和模型:监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 掌握评估和调优知识:如性能评估(包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。同时,AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习。
2024-09-12
大模型的基本工作原理
大模型的基本工作原理如下: 1. 对于 LLm(大语言模型),在回复时是一个字一个字地推理生成内容,就像输入法的输入联想逻辑。会根据输入的字推测下一个字,最初仅根据单个字推测存在不确定性,后来通过加入上下文来帮助模型理解下一个字。但大模型的学习数据规模海量,每次计算若带入全量数据,算力无法承受。 2. 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例,在 Transformer 中,由 attention 层对其加入更多信息补充,如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等,有些不重要的信息会被忽视。层与层之间,哪些信息补充、保留、传递,由模型自主学习。最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 3. 这些层就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,像我们阅读理解时对输入内容消化吸收记忆,记住的不是点状知识,而是网状经验。 4. 词向量方面,大模型通过海量文档学习,把三维世界中的“词元”转化为 latent space 中的“意象”,如“杨柳”在 latent space 中的表达可能是。这种转换解决了将学习资料转化为 latent space 中的词向量的问题,提高了运算效率,并能表示词汇间的语义关系。 5. 自注意力机制解决了第二个问题,在机器训练中加入若干 attention 层,每个层都会对输入信息进行学习、理解和记忆。 总结起来,大模型以词向量和 Transformer 的模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的关系网存储,接受输入时通过向量空间中的一系列匹配进行输出。
2024-09-06
ai的历史,基本术语,重要人物,方法和原理灯等
以下是关于 AI 的相关知识: AI 的历史: 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。 基本术语: 您可以通过特定链接(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu )了解。 重要人物: 相关信息可参考(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd )。 方法和原理: 详情见(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl )。 对于新手学习 AI,建议: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台按自己节奏学习,如 Coursera、edX、Udacity 等,特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
2024-08-21