Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

概念学习的方法

Answer

学习概念的方法通常是通过示例进行学习。以下为您介绍一些相关示例和学习途径：

  1. 提示词示例：
    • 文本概括：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC
    • 信息提取：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96
    • 问答：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E9%97%AE%E7%AD%94
    • 文本分类：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB
    • 对话：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E5%AF%B9%E8%AF%9D
    • 代码生成：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90
    • 推理：https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E6%8E%A8%E7%90%86
  2. 强化学习概念：对于新学习一个基础的内容，先从概念入手。
  3. 新手学习 AI 方法：
    • 了解 AI 基本概念：建议阅读「从这里启程」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。
    • 开始 AI 学习之旅：在「入门：AI 学习路径」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并获得证书。
    • 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），可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。
    • 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库有很多实践后的作品、文章分享。
    • 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

提示词示例

在上一节中，我们介绍并给出了如何赋能大语言模型的基本示例。在本节中，我们会提供更多示例，介绍如何使用提示词来完成不同的任务，并介绍其中涉及的重要概念。通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行学习。下面，我们将通过示例介绍说明如何使用精细的提示词来执行不同类型的任务。主题：[文本概括](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%A6%82%E6%8B%AC)[信息提取](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8F%90%E5%8F%96)[问答](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E9%97%AE%E7%AD%94)[文本分类](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB)[对话](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E5%AF%B9%E8%AF%9D)[代码生成](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%94%9F%E6%88%90)[推理](https://www.promptingguide.ai/zh/introduction/examples#%E6%8E%A8%E7%90%86)

入门指南：强化学习

概念对于新学习一个基础的内容，我们先从概念入手。

问：新手如何学习 AI？

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。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。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。我建议你一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。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你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。体验AI产品：与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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。通过与这些AI产品的对话，你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对AI潜力的认识。

Others are asking
我应该具备哪些知识才能应用的AI呢？主要想使用AI开一家一人公司。学习AI比较快速的方法有哪些呢
要应用 AI 开一家一人公司，您可以从以下方面学习相关知识： 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。 6. Python 编程： 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 函数： 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们在 Python 中工作的方式。 模块和包： 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程（OOP）： 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 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。 学习 AI 比较快速的方法包括： 1. 参加线上或线下的短期培训课程，有专业老师指导和答疑。 2. 阅读相关的权威书籍和教程，系统学习知识体系。 3. 实践项目，通过实际操作加深对知识的理解和应用能力。 4. 加入学习社区或论坛，与其他学习者交流经验和心得。
2024-12-23
可不可以提供一个本地化的大模型方法，让我建立这个合规法律的知识库
以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。
2024-12-18
请给我一份李继刚的结构化的prompt方法论
李继刚的结构化的 prompt 方法论如下： 如何写好 Prompt：结构化 结构化：对信息进行组织，使其遵循特定的模式和规则，从而方便有效理解信息。 语法：支持 Markdown 语法、YAML 语法，甚至纯文本手动敲空格和回车都可以。 结构：结构中的信息可根据自己需要进行增减，常用模块包括： Role：<name>，指定角色会让 GPT 聚焦在对应领域进行信息输出。 Profile author/version/description：Credit 和迭代版本记录。 Goals：一句话描述 Prompt 目标，让 GPT Attention 聚焦起来。 Constrains：描述限制条件，帮 GPT 进行剪枝，减少不必要分支的计算。 Skills：描述技能项，强化对应领域的信息权重。 Workflow：重点中的重点，希望 Prompt 按什么方式来对话和输出。 Initialization：冷启动时的对白，强调需注意重点。 示例 贡献者：李继刚，Sailor，田彬玏，Kyle😜，小七姐等群友。 李继刚的。 每个角色都有版本迭代，标注版本号，争取每个都更新到最新的版本。 李继刚写了上百个这种 Prompt，有具体场景需求可评论留言，作者可帮忙写定制的，也可自己用这种结构化的方式写。 使用方法：开一个 new chat，点代码块右上角的复制，发送到 chat 聊天框即可，里面的描述可按自己需求修改。 思路来源：云中江树的框架： 方法论总结： 建议用文心一言/讯飞星火等国内大模型试试，有这些 prompt 的加持，效果不错。
2024-12-17
我想学习python，但我从没有学习过任何编程语言。如果按专业学习类的书去自学，我觉得很无聊，而且也不好理解。最主要的是学习时间太长。你可以帮我制定一个，利用AI快速学习python的方法吗？
以下是为您制定的利用 AI 快速学习 Python 的方法： 首先，您需要了解 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等规则）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句 if、循环语句 for 和 while 控制程序执行流程）、函数（定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间）、模块和包（学会导入标准库或第三方库、安装和使用包扩展功能）、面向对象编程（了解类和对象的定义与实例化、属性和方法的定义与调用、继承和多态）、异常处理（理解异常的概念和工作方式、使用 try 和 except 语句处理错误）以及文件操作（学会文件读写、处理文件与路径）。 您可以参考以下课程内容进行学习： 1. “和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第二节：Python 基础语法与文本处理，45 分钟。教学内容包括 Python 基础语法、数据类型、控制结构、文本处理基础、字符串操作方法、文件读写操作。实践实验包括中文文本的基本处理，如统计字符数、词语数、句子数，讨论中文编码问题及解决方法。教学目标是掌握 Python 基本语法和结构，能够进行简单文本数据处理。 第三节：利用 Python 进行自然语言处理（NLP），45 分钟。教学内容包括自然语言处理的概念和重要性、Python 中的 NLP 库、分词原理举例、介绍结巴分词等工具、用 Jieba 进行课文分词。实践实验包括中文分词与词频分析，统计词频并找出高频词汇，讨论词频分析在语言教学中的应用。教学目标是掌握使用 Python 进行基本的 NLP 操作，理解 NLP 技术在语言研究和教学中的应用。 在学习过程中，您可以借助 AI 工具辅助理解和解决问题，例如通过智能问答获取对概念的解释，或者让 AI 为您生成示例代码帮助理解。祝您学习顺利！
2024-12-16
AI辅助科学教学的方法
以下是关于 AI 辅助科学教学的一些方法： 1. 利用语言模型人工智能生成代表科学学习路径的标记序列或证明，例如向其提供有效的序列并让其填充新序列的中间部分。 2. 根据不同的科学课程特点和学习目标，有针对性地运用 AI 工具。比如在编程课程中严格控制学生使用生成型人工智能创建代码，先让学生学会手写编码；在健康课程中，对学生使用生成型人工智能开发应用程序的限制可能较少。 3. 在科学课上，使用人工智能生成的跳跃切割进行视频编辑可以节省时间，让学生将重心放在科学内容上。 此外，AI 还可以在以下方面辅助科学教学： 1. 智能辅助工具：利用类似 Grammarly 的工具进行科学写作和语法纠错，改进表达能力。 2. 自适应学习系统：如使用 Khan Academy 这样结合 AI 技术的平台，为学生提供个性化的学习路径和练习题。 3. 智能题库和作业辅助：利用像 Photomath 这样通过图像识别和数学推理技术提供科学问题解答和解题步骤的工具。 4. 虚拟教学助手：例如使用 Socratic 为学生解答科学问题、提供教学视频和答疑服务。 需要注意的是，在使用 AI 辅助教学时，应结合传统学习方法，仔细甄别 AI 生成的内容。
2024-12-16
新手学习AI方法
以下是为新手提供的学习 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-15