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神经网络的简单理解

Answer

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型,用于分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型。

对于不同类型的数据有专门优化的神经网络,如分析图像时常用卷积神经网络,其模仿人脑处理视觉信息的方式。

在 2017 年推出 Transformer 之前,理解文本常用循环神经网络。而 Transformer 完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性,在处理每个词时会注意输入序列里所有其他的词,并给予不同的注意力权重以捕获依赖关系和相关性,且具有自注意力机制和位置编码(因语言顺序很重要)。

神经网络由大量人工神经元联结进行计算,大多数情况下能在外界信息基础上改变内部结构,是一种自适应系统,具备学习功能。它是一种非线性统计性数据建模工具,通常通过基于数学统计学类型的学习方法得以优化,也是数学统计学方法的实际应用,能通过统计学方法让人 工神经网络具有类似人的简单决定和判断能力,这种方法比正式的逻辑学推理演算更具优势。

神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。

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References

解析 Transformer 模型:理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型

如果你想在机器学习,特别是自然语言处理方面与时俱进,你至少要对Transformer有一点了解。所以在这篇文章中,我们将讨论它们是什么,它们是如何工作的以及为什么它们如此有影响力。Transformer是一种神经网络结构。简单地说,神经网络是分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型的一种非常有效的模型。针对不同类型的数据有专门优化过的的神经网络。例如,在分析图像时,我们通常会使用卷积神经网络。大体来说,它们模仿了人脑处理视觉信息的方式。卷积神经网络,图片来自Renanar2,wikiccommons大约从2012年开始,我们已经用CNN相当成功地解决了视觉问题,比如识别照片中的物体,识别人脸,手写数字识别。但在很长一段时间里,语言任务(翻译、文本摘要、文本生成、命名实体识别等)都没有较好的方法。这很不幸,因为语言是我们人类交流的主要方式。在2017年推出Transformer之前,我们使用深度学习来理解文本的方法是使用一种称为循环神经网络(RNN)的模型,它看起来像这样:循环神经网络,图片来自fdeloche,Wikimedia

AIGC常见名词解释(字典篇)

[title]AIGC常见名词解释(字典篇)[heading1] 神经网络是什么?[content]人工神经网络(英语:Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN)或类神经网络,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,通俗地讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(Learning Method)得以优化,所以也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间,另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法,人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力),这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。参考

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)

神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7)生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8)LLM——大语言模型。对于生成式AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的BERT模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类;3、技术里程碑——2017年6月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT含义:Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。LTSM(长短期记忆网络)是RNN的改良版本——但也没有解决传统RNN无法并行计算的问题。这时Transformer踏着七彩祥云出现了,在处理每个词的时候,会注意输入序列里所有其他的词,给予每个词不一样的注意力权重,从而捕获依赖关系和相关性。Transformer有自注意力机制和位置编码(语言的顺序很重要)序列:按照特定顺序排列的元素位置编码:包含位置向量和词向量

Others are asking
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类?
AI 的研究可以分为多个不同的分类,并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中: 非监督学习:最著名的是聚类,只需提供大量数据,让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习:在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B,在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习:根据输出好坏给予奖励或惩罚,利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励,但需要大量数据。 生成对抗网络:由生成器和判别器构成,两者不断训练和竞争,提高生成真实数据的能力,广泛应用于多种领域。 此外,从技术和应用的角度来看: 知识图谱:在搜索等场景中展示关键信息,如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面,NLG 可作为全新场景讨论,生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类,分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化,LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径,与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者,还需要了解 AI 的背景知识,包括基础理论、历史发展、数学基础(统计学、线性代数、概率论),掌握算法和模型(监督学习、无监督学习、强化学习),学会评估和调优(性能评估、模型调优),以及神经网络基础(网络结构、激活函数)等。
2025-02-12
什么是深度神经网络
深度神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发。一般来说,深度神经网络可分为以下几类: 1. 前馈神经网络:这是实际应用中最常见的类型。第一层是输入,最后一层是输出。若有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 2. 循环网络:在其连接图中有定向循环,可能具有复杂动态,训练较难,但更具生物真实性。 深度神经网络具有以下特点和应用: 1. 可以计算一系列改变样本相似性的变换,几乎能应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 2. 能够用于模拟大脑工作方式、了解并行计算风格以及解决实际问题。 在其发展过程中,如感知机的出现推动了机器学习的问世,展示了其对简单形状分类的学习能力。神经网络本质上是多层感知机,早期只有输出层,而典型应用如分辨手写数字。 同时,在深度神经网络的研究中,还涉及到如深度玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等相关内容。但使用反向传播等方法存在需要有标签的训练数据、学习时间不理想、可能陷入局部最小等问题。
2025-02-03
如何学习对抗神经网络
以下是关于学习对抗神经网络的相关内容: 图像生成方面:Google 有一个 AI 入门课程,介绍扩散模型,课程地址为 https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541,相关视频学习可参考 https://youtu.be/J0AuVBxzui0 。扩散模型是 Google Cloud 上许多先进图像生成模型和工具的基础,课程会介绍其背后理论及在 Vertex AI 上的训练和部署。图像生成领域有多种方法,如变分自动编码器将图像编码为压缩形式再解码回原始大小;生成对抗模型(GAN)让两个神经网络相互对抗,一个生成图像,一个鉴别真伪;自回归模型将图像视为一系列像素来生成。 主要人工智能技术概览:生成对抗网络是一种深度学习模型,由生成器和判别器构成。生成器生成虚拟数据,判别器判断数据真假,二者不断训练竞争以提高生成器生成真实数据的能力,广泛应用于图像、声音、文本等领域。 进化史:生成对抗网络(GAN)是深度学习领域的重要里程碑,诞生于 2014 年,可帮助神经网络用更少数据学习,生成更多合成图像,用于识别和创建更好的神经网络。GAN 由两个神经网络玩猫捉老鼠的游戏,一个创造假图像,一个判断真假。它有助于创建图像和现实世界的软件模拟。
2025-01-26
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍: 1. 《这就是 ChatGPT》:作者被称为“在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史,对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献: Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外,您还可以参考“三本神经科学书籍”,原文地址:https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者:
2025-01-14
卷积神经网络模型原理
卷积神经网络(CNN)通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中,卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像,并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大,特征图尺寸越小,但过大步长会损失部分图像特征。此外,池化层作用于产生的特征图上,能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体,同时减少模型对图像的内存需求,其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。
2024-12-19
神经网络
神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发,是一种特定的算法,能应用于从输入到输出空间复杂映射的各类机器学习问题。 神经网络的发展历程如下: 早期,康奈尔航天实验室的 Mark I 感知机是第一台感知机的硬件,罗森布拉特用定制硬件的方法实现了感知机的想法,展示出它可对简单形状进行正确分类,自此机器学习问世。 神经网络本质上是多层感知机,在早期只有一层输出层。例如分辨手写数字时,输入是图像像素,有 10 个输出神经元,分别对应 10 个可能的数字,权值最高的和被视为正确输出。 神经网络的架构主要分为三类: 前馈神经网络:这是实际应用中最常见的类型。第一层是输入,最后一层是输出。若有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 循环网络:在连接图中有定向循环,可按箭头回到起始点。其动态复杂,训练难度大,但更具生物真实性。 Geoffrey Hinton 对神经网络的发展做出了重要贡献。早在 80 年代初期,他和同事开展研究时,因电脑性能限制成果有限,且当时 AI 主流研究方向不同,处境艰难。但他们坚持下来,到 2004 年创立了 Neural Computation and Adaptive Perception 项目。随着时间推移和计算机能力发展,神经网络更加快速、灵活、高效和可扩展。 神经网络可用于解决分类和回归等问题,在多个输出值的函数或具有多个类别的分类任务中,多输出函数能用位于同一层的多个感知机来学习。
2024-11-01
如何理解Deepseek认知启发式的设计理念
DeepSeek 认知启发式的设计理念主要包括以下几个方面: 1. 将 Agent 封装成 Prompt,并将 Prompt 储存在文件中,以保证最低成本的人人可用,同时减轻调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 参照大模型的 temperature 设计了阈值系统,但可能形式大于实质,后续可能根据反馈修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而非 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不太稳定)。 此外,DeepSeek 具有以下特点: AI 特性定位:支持多模态理解,包括文本/代码/数学公式混合输入;具备动态上下文,即对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口);具有任务适应性,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 在提示词系统方面: 基础指令框架包括四要素模板、格式控制语法等。格式控制语法中,强制结构使用```包裹格式要求,占位符标记用{{}}标注需填充内容,优先级符号中>表示关键要求,!表示禁止项。 进阶控制技巧包含思维链引导、知识库调用、多模态输出。思维链引导中有分步标记法和苏格拉底式追问;知识库调用中有领域限定指令和文献引用模式。 HiDeepSeek 是为解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题而设计的工具,其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,在技术层面通过特别规则实现,例如要求 AI 思考像人类一样自然。它能帮助用户更好地理解和使用 AI,让 AI 成为更好的助手。
2025-02-11
扣子工作流上传图片并让AI理解图片内容
扣子工作流可以实现上传图片并让 AI 理解图片内容。具体步骤如下: 1. 上传输入图片:将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用。 2. 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息:通过封装的图片理解大模型和图片 OCR 等插件来实现。 3. 场景提示词优化/图像风格化处理。 4. 返回文本/图像结果。 在搭建工作流时,主要关注以下几个步骤: 1. 点击工作流后面的“➕”来添加一个工作流。 2. 点击创建工作流。 3. 给工作流起名字和描述,名字只能用字母、数字和下划线,描述清晰以便区分。 4. 初始化的工作流:左边有各种可用的插件和搭建 Agent 的工具,可通过点击加号或直接拖拽使用。插件一般有对应的参数说明,初始化后会生成开始模块和结束模块,且只能以开始模块启动,结束模块终结工作流。 此外,扣子平台具有以下特点和功能: 1. 集成了丰富的插件工具,包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型,支持内置插件和自定义插件。 2. 提供简单易用的知识库功能来管理和存储数据,支持多种格式的数据上传,包括文本格式、表格格式,也支持本地文件和在线网页内容及 API JSON 数据的上传。 3. 具有持久化的记忆能力,可记住用户对话的重要参数或内容。 4. 工作流功能灵活,可通过拖拉拽的方式搭建处理逻辑复杂且稳定性要求高的任务流。
2025-02-10
长文本理解能里较强的AI
以下是一些长文本理解能力较强的 AI 模型: 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B32k:这是第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好地处理最多 32K 长度的上下文。在实际使用中,如果上下文长度基本在 8K 以内,推荐使用 ChatGLM26B;如果需要处理超过 8K 的上下文长度,推荐使用 ChatGLM26B32K。此外,还有 ChatGLM26B32kint4 版本,它是 ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 2. 通义千问的 Qwen2.51M:推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速。首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息。其开源平台包括 Huggingface(https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.51MDemo)和 Modelscope(https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.51MDemo)。
2025-02-09
从行业角度怎么理解AI行业
从行业角度理解 AI 行业可以从以下几个方面来看: 1. 领军人物与公司:以 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼为例,了解其为人处事态度和原则,以及宏伟构想,有助于洞悉 AI 行业的理念趋势。 2. 行业渗透率:AI 对各行业的渗透呈现出不同的生态位。如智能驾驶和具身智能行业对 AI 技术需求紧密且伴生性强,处于第一梯队;营销、游戏、影视和智能硬件行业处于第二梯队,通过 AI 技术实现生产降本增效和行业升级;教育和医疗基础行业处于第三梯队,在政策支持下积极拥抱 AI 技术,但对安全可控性有更高要求。行业的数据基础和用户需求是影响 AI 技术渗透和变革力的关键因素。 3. 创投情况:2024 年,AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加,但事件数同比下降,马太效应明显,资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头,AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有所增长。同时,政府积极推进 AI 原生行业发展,出台政策吸引人才和企业,国家队频繁出手投资体现政策支持。
2025-02-09
请给我整理一套怎么才能学习和使用AI的方法,列举几个例子是怎么能快速的理解ai的发展历史及原理
以下是一套学习和使用 AI 的方法,以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径: 一、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,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,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),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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 神经网络基础 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-02-07
视频理解大模型技术
以下是关于视频理解大模型技术的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-06
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别,原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面: 1. 在 App Store 排名上,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面,DeepSeek 没有市场部和市场投放,完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面,DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1,但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面,DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上,DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。 6. 在回答用户问题时,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,以提升最终回答的质量,而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面:DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型,但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如,DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略,使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
请简单评价你和deepseek的差距
DeepSeek 与其他相关模型存在多方面的差异和特点: 1. 训练成本方面:DeepSeek 的训练成本远高于传闻,总计约 13 亿美元,且定价低于实际成本,导致高额亏损。 2. 竞争优势方面:以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 发展模式方面:DeepSeek 有点像 2022 年之前的 OpenAI 和 DeepMind,具有非营利性学术研究机构的特点。它没有像很多中国 AI 公司那样注重产品运营、营销和推出各种开发者项目,目前似乎不打算做生意。 4. 技术突破方面:DeepSeek 发布的 V3 以低成本实现了高性能,成为其发展的里程碑。与 OpenAI 相比,DeepSeek 致力于用低成本资源实现高效,达到里程碑的时间更短,且训练与推理并重。
2025-02-08
我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案,我应该如何开始,我没做过扣子的智能体,只是在豆包简单做过
如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案,可以参考以下步骤: 1. 明确智能体的名称和简介:例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”,简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群:目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案,解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能: 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面: 设计工作流,包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库,收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对,确保准确性和专业性。 5. 商业化场景: 可以为个人创业者提供文案支持,帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务,提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是,在医疗等严肃领域,为了保证回答的准确性,应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。
2025-02-07
在哪个网站可以部署deepseek更简单,无需代码,
以下是一些可以部署 DeepSeek 且相对简单、无需代码的网站: 1. 网址:https://www.deepseek.com/zh 。DeepSeek 很方便,国内能访问,网页登录很便捷,目前完全免费。点击开始对话,左边选择代码助手即可。 2. 网址:https://www.cursor.com/ 。使用 Cursor 可以不用下载上一步中的 Pycharm,通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型 Claude3.5sonnet、GPT4o 等语言模型。
2025-02-06
如何用最简单的方法,训练一个自有数据的大模型
训练自有数据的大模型可以通过以下步骤实现: 1. 了解大模型的概念: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,能够进行文本生成、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、使用过程,包括找学校(需要大量 GPU 等计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(进行微调)、搬砖(推导)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行分词并形成词汇表。 2. 基础训练步骤: 进入厚德云模型训练数据集,如 https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 创建数据集:在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。可以上传包含图片+标签的 zip 文件,也可单独上传照片,但建议提前打包。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,上传后等待一段时间确认创建,返回上一个页面等待上传成功并可点击详情检查,能预览数据集的图片及对应的标签。 Lora 训练:点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。选择数据集,触发词可有可无,模型效果预览提示词随机抽取数据集里的标签填入。训练参数可调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数,按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需消耗的算力,等待训练完成,会显示每一轮的预览图,鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有生图,点击可自动跳转到使用此 lora 生图的界面,点击下方下载按钮可自动下载到本地。 3. 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署,根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的预训练模型 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,训练自有数据的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-01-24