机器学习是人工智能的一个子领域,其核心是让计算机通过对数据的学习来提高性能,即让机器从大量数据中找出隐藏的模式或规律,以用于预测新的未知数据。
深度学习是机器学习的一个子领域,它模拟人脑工作方式创建人工神经网络来处理数据,因包含多个处理层而被称为“深度学习”,能学习和表示大量复杂模式,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。
大语言模型是深度学习的分支,是一类具有大量参数的“深度学习”模型。
人工智能是一种目标,旨在让机器展现智慧。
综上所述,机器学习是人工智能的手段之一,深度学习是机器学习的进阶,大语言模型则是深度学习的一个具体应用方向。
人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)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。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。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:
人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)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。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。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:
LLM大家都已经再熟知不过了,为了承上启下,这里针对LLM再做一些简单的概念以及自认为一些关键内涵的回顾。从概念分类角度上看,大语言模型是深度学习的分支。其中:机器学习是人工智能(AI)的一个子领域,它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中,我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务,而是提供大量的数据,让机器通过数据找出隐藏的模式或规律,然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学习是机器学习的一个子领域,它尝试模拟人脑的工作方式,创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层,因此被称为“深度”学习。深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式,这使它们在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。