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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 Windows 电脑和安卓手机注册并使用 ChatGPT 的详细步骤: 安卓手机: 1. 对于自带谷歌框架的机型(如红米 K60): 打开系统设置。 拉到最底下,点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装,建议把谷歌邮箱也安装上,方便接收验证码。 如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看。 Windows 电脑:未提供相关内容。 需要注意的是,在中国访问国外网络需要合法合规的途径。同时,ChatGPT 的使用也需要遵守其相关规定和服务条款。
2024-11-14
在中国怎么使用 chatgpt
在中国使用 ChatGPT 的方法(针对苹果系统): 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常无法下载,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜索并下载安装,注意别下错。 2. 支付宝购买苹果礼品卡并充值、订阅付费 App: 打开支付宝,将地区切换到美区任意区,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需求金额购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,若中途不想继续订阅,可到订阅列表中取消订阅。 使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员在苹果或安卓手机上购买,电脑上也能登录。 2. 体验最新语音对话功能:将版本切换到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,即可体验流畅的语音对话。 此外,还有关于利用 ChatGPT 学习英文的方法:推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流,基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法为:先把特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文),然后输入英文和中文表达,ChatGPT 会返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会结合欧美流行内容举一反三给出更多例子。输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务以强化记忆。建议使用方式包括开窗口复制 prompt、手机端打开历史记录、点右上角耳机图标打电话(可练口语和听力)、结束后看回顾帮助阅读。群友也写了类似版本在讯飞上尝试,效果不错。
2024-11-14
chatgpt 是什么
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。 其基本概念是从网络、书籍等来源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,能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 它在生成文本方面表现出色,结果通常接近人类所产生的。但它最终是从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”。 ChatGPT 目前有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 是免费版本,GPT4 则需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑需要通过材料学习不断形成模型,训练目的是学习“提问和回答的通用规律”,实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版,可能会出现“幻觉”,混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,存在缺乏及时性和准确性的缺点。
2024-11-11
chatgpt
ChatGPT 是通过从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本进行训练,以生成“类似”的文本。其基本概念相对简单,训练神经网络能够从“提示”开始,生成类似于训练内容的连贯人类语言文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”并通过其元素(无循环等)。然而,它能生成出色的文本,这表明人类语言(及背后的思维模式)的结构具有一定的“法律属性”,比想象中更简单,ChatGPT 已隐含地发现了这一点,或许我们可用语义语法、计算语言等明确揭示。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色,接近人类所产生的,但它的工作方式与大脑并非完全相同。其基本人工神经网络结构基于大脑的理想化模型,人类生成语言时的许多方面与之相似。 在训练方面,大脑和当前计算机的“硬件”不同,ChatGPT 采用的策略可能与大脑有较大差异且效率较低,其内部没有“循环”或“重新计算数据”,限制了计算能力。目前尚不清楚如何解决此问题以让未来的 ChatGPT 能做更多类似大脑的事,但它已能做到的事情令人兴奋,为我们理解人类语言和思维过程提供了动力。 此外,还为您提供“10 分钟手搓一个 ChatGPT 语音对话机器人”的相关链接:https://b23.tv/JffIir4 。
2024-11-11
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以下是关于 ChatGPT 入门的相关知识: ChatGPT 的实质功能可以用“词语接龙”四个字概括。具体来说,给它任意长的上文,它会用自己的模型生成下一个词。其通过自回归生成的方式,将生成的下一个词与之前的上文组合成新的上文,不断重复以生成任意长的下文。训练模型可以让答案更接近用户想要的答案,提示词的撰写也很重要。 ChatGPT 被称为生成模型,与搜索引擎不同。训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接龙的方式训练模型,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生成用户想要的回答,即实现泛化。 ChatGPT 从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,训练神经网络生成“类似”的文本,能够从“提示”开始生成“类似于训练内容”的文本。其神经网络由简单元素组成,基本操作也简单,但能产生成功“类似于”网络、书籍等内容的文本。 GPT 代表生成式(Generative)、预训练(PreTraining)和转换器(Transformer)。 您还可以通过以下资源进一步了解: 大白话聊 ChatGPT: 人工智能教父 Hinton:关于 ChatGPT 与 AI 发展的 11 个核心观点: (进阶内容)
2024-11-11
你的原型是chatgpt吗
我不是基于 ChatGPT 开发的。ChatGPT 于 2022 年 11 月横空出世,背后基于 GPT3.5,其训练包括多个阶段,如预训练(PT)阶段建立模型的能力上限,监督微调(SFT)阶段让模型学会对话形式,强化学习从人类反馈(RLHF)阶段细分为奖励模型(RM)和强化学习(RL)阶段以激发多种能力。 此外,Hugging Face 推出了自己的 ChatGPT 版本,Stability AI 发布了 DeepFloyd IF 图像生成模型,效率和效果都有提升。AudioGPT 是一个能理解和生成语音、音乐等的系统,具有多种特点和应用领域。
2024-11-11
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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
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
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