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能向我解释ChatGPT的基本原理吗

回答

ChatGPT 的基本原理如下:

  1. 数据获取:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。
  2. 训练神经网络:通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成,操作基本是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。
  3. 生成文本:能够从“提示”开始,然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词,和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复以生成任意长的下文,此过程称为自回归生成。
  4. 训练目的:训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接龙的方式来训练模型,学习提问和回答的通用规律,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答,这种能力也叫做泛化。
  5. 模型特点:ChatGPT 被称为生成模型,与搜索引擎不同,它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点,可能混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,导致缺乏及时性和准确性。

ChatGPT 中的 GPT 是 Generative Pre-Training Transformer,即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。

ChatGPT 的成功表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算,只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。

当我们人类生成语言时,许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终(至少在它可以使用外部工具之前),仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

ChatGPT 是在做什么,为什么它有效?

ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始,然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见,ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成,尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单,基本上是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”(没有任何循环等)。但是,这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本,这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言,而且“说的话”是“遵循其提示”的,利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”(或对应于正确的计算),因为(例如,没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”)它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是,最终(至少在它可以使用外部工具之前),ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是,其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的,这表明了一些至少在科学上非常重要的事情:人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色,结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢?它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时,许多方面的工作似乎是相当相似的,这似乎是非常可能的。

直播一期:知识库及 GPT 基础介绍

具体来说就是给他任意⻓的上文,他会用自己的模型去生成下一个词那他是怎么回答那些⻓内容的呢?答案是把它自己生成的下一个词,和之前的上文组合成新的上文,再让它生成下一个词,不断重复就可以生成任意⻓的下文。该过程也叫做自回归生成。上文:我爱下文:香菜?中国?原神?每一次的回答就像掷骰子或抽卡,训练模型可以让答案更接近用户想要的答案(当然提示词的撰写也非常重要,后面的直播会说到)[heading2]🌐大型模型的训练方式[heading3]Chat GPT 🙅🏻‍♀️搜索引擎[content]难道说要把所有的提问回答组合都给chat GPT t来做单字接⻰吗?其实不需要训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接⻰的方式来训练模型。不仅仅是为了让模型记住某个提问和回答,数据库已经将所有信息都记忆好了,直接搜索就可以得到回答非要训练单字接⻰,为的就是让模型学习提问和回答的通用规律。以便在遇到没记忆过的提问时,也能利用所学的规律生成用户想要的回答,这种举一反三的目的也叫做泛化。学习材料的作用只是调整模型,以得到通用模型,为的是能处理未被数据库记忆的情况因此chat GPT也被称为生成模型,生成模型与搜索引擎非常不同,搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息,但生成语言模型可以创造不存在的文本。

YoYo:小白 AI 初识知识点扫盲

它为什么叫做ChatGPT呢?先说GPT:Generative Pre-Training Transformer;Generative生成式,Pre-Training预训练。Transformer转换器示意图ChatGPT实质功能:本质是「单字接龙」,长文由单字接龙的回归所生成GPT作为大脑,也就是模型是需要训练的。训练方式是通过材料学习,不断的形成模型。eg.未学习前,胡乱生成,学习后,概率抽样生成,可以对比小朋友学习前后训练的目的不是记忆,是学习,“提问和回答的通用规律”学习后的模型,可以实现举一反三Chat Gpt并不是搜索引擎的升级版,材料学习作业时调整模型,生成模型;可以给出没有记忆中的内容,这也是出现“幻觉”的原因,对现实不存在的东西,出现合乎规律的捏造,通过提前训练才能生成想要的问答,这样的训练是为了让它学会「能举一反三的规律」缺点是可能混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,也是缺乏及时性,准确性的原因

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以下是关于注册、安装、订阅 ChatGPT 的详细内容: 引言: ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型,是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。目前 ChatGPT 官网有两个版本,一个是 GPT3.5(免费),一个是 GPT4。GPT3.5 智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多,限制更少,但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 安卓系统安装、订阅 GPT4 教程: 1. 首先,在注册 ChatGPT 账号之前,先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证。 2. 目前订阅 PLUS 版本,安卓手机可以使用谷歌支付。具体步骤如下: 打开谷歌商店。 点击“付款和订阅”。 点击“付款方式”。 点击“添加信用卡或借记卡”。 填写信用卡信息,填写后点击保存卡,付款方式就会出现绑定的信用卡。 打开 ChatGPT 手机应用,选择谷歌账号登录。 选择相应账号后,点击打开外部应用。 成功登录 ChatGPT,点 Continue 继续。 点击顶部 get plus 按钮。 点击订阅按钮。 此时会跳出谷歌支付的界面,确定订阅即可。如日后想要取消订阅,可到谷歌商店的账号管理,付款和订阅里面取消。 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程: 1. 支付宝购买礼品卡: 来到支付宝首页,在左上角位置选择美国城市,如纽约,在底部位置选择“大牌礼卡低至 9 折”。 选择 App Store。 第一次购买需要绑定美区 ID,按指示绑定即可,绑定后输入要充值的美金金额(在手机端订阅 GPT4 一个月)。 直接用支付宝支付。 根据当天汇率,实际支付的人民币金额会有所不同。 完成付款后点击订单列表。 复制礼品卡号码。 2. 充值到美区 ID: 来到 App Store,点击右上角的人形头像,点击兑换充值卡或代码。 点击手动输入兑换码。 粘贴礼品卡号码,点击兑换。 成功充值到美区 ID 账号。 3. 到 ChatGPT 订阅 Plus: 打开 ChatGPT,用谷歌邮箱登录后点击最上方的 Get Plus。 点击 Upgrade to Plus。 之后会弹出苹果支付页面,确认订阅后每个月将会在美区 ID 账户里扣款,所以如果想保持订阅,每个月需确保账户有足够金额。 如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅即可。
2024-11-22
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以下是注册 ChatGPT 的详细步骤: 1. 访问官方网站:打开浏览器,输入。如有账号直接登录,没有的话点击“注册”。 2. 继续使用 Google 登录。 3. 跳转到 OpenAI 的网页,填写您的名字跟出生日期(要确保年龄在 18 岁以上),点击 Agree(同意)。 4. 点击“好的,开始吧”进入 ChatGPT 主页面,即可免费使用 ChatGPT 3.5 了。 另外,如果您还没有谷歌账号,注册谷歌账号的步骤如下: 1. 电脑打开谷歌网站:https://accounts.google.com/,点击创建账号。 2. 选择个人用途。 3. 填写姓名(避免中文、拼音,尽量用英文名字,姓可以不填)。 4. 填写年龄性别(最好大于 18 岁)。 5. 填写账号名称。 6. 设置密码(大小写字母+数字)。 7. 手机短信验证,有一定概率跳到接收短信验证,这里填国内的号码就可以,填写验证码。 8. 填写辅助邮箱(可用国内邮箱)。 9. 确认账户信息,点击下一步。 10. 拉到最底部,点我同意。 11. 点击确认开启个性化设置后即可完成注册。 注册 ChatGPT 账号时: 1. 打开 ChatGPT 的官网,官网网站:https://chat.openai.com/,点击注册按钮。 2. 点击用 Google 账号登录。 3. 输入刚注册的谷歌邮箱,点击下一步。 4. 输入密码,点击下一步。 5. 确认用谷歌账号作为 ChatGPT 账号登录。 6. 然后会跳转到 OpenAI 的网页,填写名字跟出生日期(要确保年龄在 18 岁以上),点击 Agr。 7. 然后就完成注册啦。
2024-11-21
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2024-11-20
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2024-11-20
现在全球chatgpt发展到什么程度
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款具有重要影响力的 AI 产品。 其成功具有多方面原因: 1. 开创性:作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一,在全球掀起了 AI 革命,为技术发展指明方向。 2. 用户体验:界面简洁直观,交互流畅自然,降低了普通人使用 AI 的门槛。 3. 技术实力:背后的 GPT 系列模型性能和能力领先,在语言理解和内容生成方面表现出色。 然而,ChatGPT 也存在一些局限性: 1. 市场竞争:随着 AI 技术发展,已不再是市场上唯一的顶级选择,其他产品在特定领域可能超越它。 2. 国内使用:国内用户可能因网络连接问题面临连接不稳定、响应延迟等困扰。 对于 ChatGPT 的定义,在 OpenAI 的官网中,2022 年宣发时称其为一种模型,而在帮助页面中称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 从反馈学习方面,例如 ChatGPT 通过人类反馈的强化学习(RLHF)来调整模型,使其成为通用的聊天机器人。 总的来说,在海外或拥有稳定国际网络连接的情况下,ChatGPT 是一个极佳选择,其强大功能和优秀用户体验使其成为 AI 对话领域的标杆产品。但国内用户可能需考虑本地化替代方案以获得更好体验。
2024-11-20
. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践,了解物与物 之间近距离通信的过程。 第7课 电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时,人们只需拿身份证在检票机上刷一下,便能顺利通过检票 闸机,进出火车站。在这个过程中,正是 RFID 技术在发挥作用。 揭秘射频识别技术 本课将关注以下问题: 1. RFID 系统的工作流程是怎样的? RFID 是一种物品标识和自动识别技术,本质上是一种无线通信技术, 无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成(图 7
射频识别(RFID)技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术,无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是:读卡器发射特定频率的无线电波,当电子标签进入有效工作区域时,产生感应电流,从而获得能量被激活,并向读卡器发送自身编码等信息,读卡器接收并解码后,将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括:乘坐火车时的身份证检票,物流领域的货物追踪管理,图书馆的图书借还管理,超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时,能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中,货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互,实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为:读卡器发射无线电波,激活电子标签,电子标签向读卡器发送信息,读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。
2024-10-21
解释ai概念
AI 是某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它的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。 从不同角度来看: 作为目标,是让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI)的目标是让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习是让机器自动从资料中找到公式。 深度学习是更厉害的手段,类似神经网络且具有非常大量参数的函数。 大语言模型是具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 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,其技术可用于多种应用。 需要注意的是,因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2024-11-20
可以解释论文中词汇的ai工具有什么?
以下是一些可以解释论文中词汇的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下 AI 工具在论文写作的其他方面也有帮助: 1. 文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 选择工具时应结合具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 常受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-11-14
什么ai工具可以解释论文中的数学公式?
在解释论文中的数学公式方面,以下是一些相关的 AI 工具: 1. LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 2. Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 此外,在论文写作领域,还有其他一些常用的 AI 工具和平台,可为您提供多方面的辅助: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。 Quillbot:一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-11
能解释论文中的数学公式的ai工具?
在论文写作领域,以下是一些能够辅助解释论文中数学公式的 AI 工具: 1. LaTeX:虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。 2. Overleaf:一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 需要注意的是,这些工具在使用时,您需要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-10
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
人们质疑AI,说比核武器还具破坏性。你怎么看,请解释
对于人们质疑 AI 比核武器还具破坏性这一观点,不同的专家和相关人士有不同的看法。 巴菲特认为 AI 的发展让他感到紧张,认为其有做好事或坏事的潜力,就像核技术一样,“精灵”已被放出。 奥特曼表示人工智能虽会带来巨大好处,但也存在坏处,比如可能被卷入左右两派的纷争,若不小心还可能导致军备竞赛式的激增。 杨立昆不太认同 AI 可能带来灾难性后果,认为 AI 系统不太可能成为威胁人类的物种,但指出 AI 武器化存在风险,且随着其在人机交互中的介入,这种威胁会增加。同时,人们面对新技术革命往往会本能地产生恐惧。 总之,AI 的影响具有复杂性和多面性,需要综合看待其带来的好处和潜在风险。
2024-10-30