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AI基础名词和知识

回答

以下是关于 AI 基础名词和知识的介绍:

Python 相关

  • 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。
  • 继承和多态:了解类之间的继承关系及多态的实现。
  • 异常处理:包括理解异常的概念及在 Python 中的工作方式,学会使用 try 和 except 语句处理错误。
  • 文件操作:掌握文件的读写,以及文件路径的处理和目录下文件的列举。

AI 背景知识

  • 基础理论:明晰人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。
  • 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。

数学基础

  • 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:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。

算法和模型

  • 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。
  • 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。
  • 强化学习:了解其基本概念。

评估和调优

  • 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。
  • 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。

对于新手学习 AI,建议:

  • 了解 AI 基本概念:阅读相关资料熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。
  • 开始 AI 学习之旅:在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习,可获取证书。
  • 选择感兴趣的模块深入学习:根据自身兴趣选择特定领域(如图像、音乐、视频等)深入钻研。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。强化学习:简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估:了解如何评估模型性能,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。神经网络基础

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。

问:新手如何学习 AI?

学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。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。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。1.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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

其他人在问
有没有可以帮我做作品集的ai工具?
以下为您介绍一些可以帮助制作作品集的 AI 工具: 1. GPT4、WPS AI 和 chatPPT:可以用于制作 PPT 类型的作品集。例如,在制作 PPT 时,大纲内容、排版、动画等都可以借助这些工具完成。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到众多用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结、技能、成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多相关工具,您还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/79 。 需要注意的是,AI 工具生成的内容可能需要您进一步甄别和调整,以满足您的具体需求。
2024-11-12
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,它研究如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI 的理解,对于不具备理工科背景的文科生来说可能较困难,可将其当成一个黑箱,只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 在实际应用中,有些任务无法明确编程让计算机完成,比如根据照片判断一个人的年龄,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具包括 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-11-12
如何使用ai帮助我写作
利用 AI 帮助写作可以参考以下步骤和方法: 1. 确定写作主题:明确您的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成写作的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写初稿:可以利用 AI 写作工具草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。 6. 优化内容:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。也可以要求它以不同风格创建多个草稿,使事物更生动,或者添加例子,以激发您做得更好。 7. 帮助完成任务:AI 可以做您没有时间做的事情,像实习生一样使用它写邮件,创建销售模板,提供商业计划的下一步等。 8. 数据分析(若涉及):如果写作内容涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查写作的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保写作的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代您的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时,应保持批判性思维,并确保写作的质量和学术诚信。 目前,一些较好的写作工具包括: 最佳免费选项: 付费选项:带有插件的4.0/ChatGPT 此外,GPT4 仍然是功能最强的人工智能写作工具,您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来访问。Claude 是紧随其后的第二名,也提供了有限的免费选项。这些工具也被直接集成到常见的办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2024-11-12
为什么AI那么厉害
AI 之所以厉害,原因主要包括以下几点: 1. 具有非凡的潜力,能够在众多领域得到应用,如改善社会和经济,其影响力可与电力和互联网相媲美,能推动增长并创造就业机会。 2. 可支持人们完成现有工作,提高劳动力效率和工作场所安全性。 3. 是人类研究世界的有力工具,能帮助解决基础科学面临的瓶颈,例如在生物领域能快速计算蛋白质的折叠结构。 4. 不断发展和创新,如 GPT4 的升级,能为用户提供更多帮助。但同时也存在耗能等问题。
2024-11-12
国内有哪些AI出海产品
国内的 AI 出海产品有 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 在图像类 AI 产品方面,国内有可灵和通义万相。可灵由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高;通义万相是阿里旗下的工具,在中文理解和处理方面表现出色,用户可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,且目前免费,但在某些方面存在局限性。 在 PPT 类 AI 产品方面,国内推荐爱设计 PPT,其背后有强大的团队,能敏锐把握市场机遇,已确立市场领先地位,能提高制作效率并保证高质量输出。
2024-11-12
0基础怎么快速学会做AI
对于 0 基础学习 AI,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,您还可以参考以下具体的学习活动: 1. 参加“AI 编程共学”活动,例如: 10 月 28 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨”,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始的“0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南”,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始的“0 基础学做 AI 拍立得:Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用”,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始的“0 基础做小游戏分享:猪猪🐷撞南墙”,回放链接:。 2. 对于技术纯小白,您可以: 从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。
2024-11-12
Aigc 常见名词解释
以下是一些 AIGC 常见名词的解释: AIGC:AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多,包括语言文字类(如 OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM)、语音声音类(如 Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits)、图片美术类(如早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion)。 SD:是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT:是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence)。 AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。 此外,还有一些相对较难的名词解释: NAI: 咒语:prompts,关键词 施法/吟唱/t2i:Text2Image 魔杖:t2i/i2i 参数 i2i:Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint:i2i 一种 maskredraw,可以局部重绘 ti/emb/炼丹:Train 中的文本反转,一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金:hypernetwork,超网络 炸炉:指训练过程中过度拟合,但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹:指完全没有训练成功 美学/ext:aesthetic_embeddings,emb 一种,特性是训练飞快,但在生产图片时实时计算。 db/梦展:DreamBooth,目前一种性价比高(可以在极少步数内完成训练)的微调方式,但要求过高 ds:DeepSpeed,微软开发的训练方式,移动不需要的组件到内存来降低显存占用,可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb:一般指 Bitsandbyte,一种 8 比特算法,能极大降低 vram 占用,使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题,目前/预计未来在 win 不可用
2024-11-08
Ai名词解释
以下是关于 AI 的一些名词解释和相关信息: 名词解释: AI:人工智能(Artificial Intelligence) AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence),能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系,然后根据目的再处理,包括认知、理解、生成等部分 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,耗费资金多 机器学习:是人工智能的一个分支,是以机器学习为手段,解决人工智能中的部分问题,涉及多门学科 推理:指利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,也叫预测或推断 训练:通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型,通过大量标记过的数据来训练相应的系统,使其能够适应特定的功能 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未详细说明具体应用)
2024-10-29
AI名词解释
以下是关于 AI 的一些名词解释、相关概念及应用场景: 名词解释: AI:人工智能(Artificial Intelligence) AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence),能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),即让电脑处理和理解人类语言 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模大,耗费资金多 机器学习:是人工智能的一个分支,是实现人工智能的途径之一,涉及多门学科,近 30 多年已发展为多领域科际集成。 推理:指利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,也叫预测或推断。 训练:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。 自然语言:自然语言(NLP)的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系,然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言,是人工智能和语言学领域的分支学科,包括认知、理解、生成等部分。 应用场景: 医疗保健:医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未详细说明具体应用)
2024-10-29
AI 常见名词 有哪些
以下是一些 AI 常见名词: chatGPT:由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI:人工智能(Artificial Intelligence)。 AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence),能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),即让电脑处理和理解人类语言。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模大,耗费资金多。 机器学习:人工智能的一个分支,是实现人工智能的途径之一,涉及多门学科,近 30 多年已发展为多领域科际集成。 自然语言:是人工智能和语言学领域的分支学科,包括认知、理解、生成等部分。 推理:利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,也叫预测或推断。 训练:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。 以下是一些 AI 绘画常用的画面光线提示词: 情绪照明(mood lighting) 柔和的照明/柔光(Soft illuminaotion/ soft lights) 荧光灯(fluorescent lighting) 微光/晨光(rays of shimmering light/ morning light) 黄昏射线(Crepuscular Ray) 外太空观(outer space view) 电影灯光/戏剧灯光(cinematic lighting/ Dramatic lighting) 双性照明(bisexual lighting) 伦勃朗照明(Rembrandt Lighting) 分体照明(Split Lighting) 前照灯(front lighting) 背光照明(Back lighting) 干净的背景趋势(clean background trending) 边缘灯(rim lights) 全局照明(global illuminations) 霓虹灯冷光(neon cold lighting) 强光(hard lighting) 自上而下的光(god rays) 荧光(glowing light) 闪耀效果(sparkle) 模糊的(blurry) 镜头光晕(lens flare) 过曝(overexposure) 光线追踪(ray tracing)
2024-10-07
ai 各种名词的关系图
以下是 AI 相关名词的关系和解释: 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI)是一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习是一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 深度学习是一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT 是一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)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。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AGI 是通用人工智能(Artificial General Intelligence),能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP 是自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型,数据规模很大,需要大量资金投入。
2024-09-18
必须知道的最常用的名词解释比如GPU、AGI等等、列举出来按照重点排序
以下是按照重点排序的一些常用名词解释: 1. 算力:字面意思是计算能力,可简单理解为 GPU,即电脑里的显卡,购买云服务时,服务商也是购买显卡“租”给用户使用。一张显卡除了 GPU 外,显存也是重要参数。 2. GPU:图形处理器,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. CPU:中央处理器,作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。 4. 显存:也被叫做帧缓存,作用是存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据,如同计算机的内存,是用来存储要处理图形信息的部件。
2024-09-13
从0到1学习大模型知识
以下是从 0 到 1 学习大模型知识的相关内容: 什么是大模型: 通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型如何运作: 打个比方,“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话,在 transformer 中,会由 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,这些补充信息会作为输入给到下一个 attention 层,最终哪些信息补充、保留、传递由模型自主学习。层与层之间就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,大模型以词向量和 transformer 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匹配进行输出。这个过程像人脑阅读学习,记忆的不是逐字逐句,而是按相关性、重要程度结合历史经验,比如看到红色会觉得代表温暖、强烈。 大模型的整体架构: 从整体分层角度,大模型架构可分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑、数据支持,如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:分为静态的知识库和动态的三方数据集,不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包括 LLm(largelanguagemodel,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等,训练数据与 llm 不同,用图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2024-11-12
我想了解一下关于模型微调的知识
以下是关于模型微调的知识: 介绍:微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练,微调通过训练更多示例改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后,无需在提示中提供示例,可节省成本并降低延迟。在高层次上,微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调:微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据,无需从头开始。 微调的概念和意义:在人工智能领域,通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调,通过在特定领域数据上训练,优化所有层参数,提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发:除了调用 ChatGPT 之外,还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中,程序读取结构化数据,如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数(如温度 Temperature 等)来让 ChatGPT 保持稳定输出。
2024-11-12
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面: 生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型)。 生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。GPT3.5 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-11
搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库,但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好,复杂企业级知识库场景可能需要专业团队,收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。 此外,还有一些相关工具和方法: 用通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS,下载地址:https://obsproject.com/ Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块:https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
飞书和notion,在搭建个人知识库方面,各自的优点和缺点是什么
飞书在搭建个人知识库方面的优点: 可以方便地分类和整理知识,例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播,能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点: 随着知识库中信息增多,如果分类不合理,很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落,每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点: 是功能强大的知识管理和项目管理工具,可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高,接近关系型数据库,适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面,页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点:暂未提及。 此外,Notion 在创建知识库并上传文本内容方面,有特定的操作步骤,如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权,还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例
以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例: 教学:帮助学生做好组会准备,使用了 Claude + Gamma.app,Claude 能节省绝大部分时间。 医疗:蛋白质结构预测和蛋白质合成,用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研:用特定 prompt ,2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研:用 ChatGPT 做调研。 医疗:健康生物制药的研究,AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外,为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 应像人类一样学习,例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践,AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ,有以下建议: 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具,探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。
2024-11-07
AI基础
以下是关于 AI 基础的相关内容: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、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、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、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:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、书籍推荐 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz):让您系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 七、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 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),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2024-10-31
AI基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、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、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、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:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: 根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,如图像、音乐、视频等。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。
2024-10-30
怎么用ai学习电子基础基础知识
以下是关于如何用 AI 学习电子基础知识的建议: 1. 从编程语言入手:可以选择 Python 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用相关工具和平台:例如利用 ChatGPT 等 AI 生成工具,体验其应用场景。也可以探索一些专门的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),以及在电子领域的应用案例。 4. 参与实践项目:参加相关的竞赛或活动,尝试利用 AI 技术解决电子方面的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注权威媒体和学者,了解 AI 技术在电子领域的最新进展,思考其对未来的影响。 同时,您可以参考以下资源: 阅读「」部分,熟悉相关术语和基础概念。 学习「」中的课程。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29