直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

chatGPT是基于什么深度学习的方法?

回答

ChatGPT 是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称 LLM)的对话机器人。它基于深度学习的方法,其中深度学习是机器学习的一个子领域,简单理解就是采用像深度神经网络这样有深度的层次结构进行机器学习,其主要特点是具有更多的神经元,层次更多、连接方式更复杂,需要更庞大的计算能力加以支持,能够自动提取特征。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习: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:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)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。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习: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:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)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。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

YoYo:小白 AI 初识知识点扫盲

简单理解就是采用像深度神经网络这样有深度的层次结构进行机器学习的方法,是机器学习的一个子领域。主要特点是,更多的神经元,层次更多、连接方式更复杂,需要更庞大的计算能力加以支持,能够自动提取特征。

其他人在问
怎么使用Chatgpt
以下是使用 ChatGPT 的方法: 1. 英文学习老师制作的 GPT 工作流: 先把特定的 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子帮助理解和记忆。输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个任务强化记忆。 建议使用方式:开一个窗口,复制 prompt;手机端打开历史记录;点右上角耳机图标,开始打电话,既能练口语又能练听力;结束后看回顾帮助阅读。 2. 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程: 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App:打开支付,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买,建议先买 20 刀。具体步骤为支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o: 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购买的,电脑上能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 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。
2024-12-19
agi和chatgpt哪个更智能
AGI(通用人工智能)和 ChatGPT 难以简单地比较谁更智能。 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。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。 AGI 被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。OpenAI 最新开发的 GPT4 模型在各种领域和任务中表现出卓越的能力,被认为可以被合理地视为 AGI 系统的早期(但仍不完整)版本。它可以完成涉及数学、编程、视觉、医学、法律、心理学等新颖而困难的任务,且表现与人类水平非常接近,远超先前的模型如 ChatGPT。 然而,不能简单地说 AGI 就比 ChatGPT 更智能,因为 AGI 是一个更广泛的概念,而 ChatGPT 是基于语言模型的具体应用。它们在不同的方面和场景中展现出不同的能力和特点。
2024-12-19
如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词
以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议: 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词: 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程,直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤: 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。 不断重复上述步骤,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示,需要注意: 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物,保持原始提示词的意图,优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景,确保指定关键特征,如性别和种族,且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述,进行谨慎的修改,用通用描述替代,不泄露其身份信息,除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室,用对其风格的描述替代名称,或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标,并推断出能生成满意图像的内容。
2024-12-19
如何安装chatgpt
以下是在安卓系统上安装 ChatGPT 的步骤: 1. 打开系统自带的谷歌服务框架: 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,平时接收验证码比较方便。 注意:这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。经过各种方法测试,找到路径如下:在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 4. 体验 ChatGPT: 如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 5. 订阅 GPT4 Plus 版本: 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡。 然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。
2024-12-17
chatGPT 如何使用
以下是关于 ChatGPT 的使用方法: 1. 英文学习使用: 把特定的 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会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 个任务强化记忆。 建议使用方式:开一个窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 2. 苹果系统安装、订阅 ChatGPT 4o: 在 AppleStore 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。最终在 AppleStore 搜索下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买,建议先买 20 刀。然后支付宝购买礼品卡,在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o: 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的,电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 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。
2024-12-16
ChatGPT与Sora 是不是只有苹果手机或苹果电脑才能注册与登入?
ChatGPT 注册与登录: 苹果系统: 中国区正常无法在 AppleStore 下载 ChatGPT,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 最终在 AppleStore 搜到 ChatGPT 下载安装,注意别下错。 打开支付宝,地区切换到美区任意区,购买【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要金额购买(建议先买 20 刀),然后在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想继续订阅可到订阅列表中取消。 会员不管在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 注册美区 ID 详细步骤: 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面:https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面,此时美区 ID 已注册但未激活,切换到手机操作。 6. 打开 App Store,点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下,点击退出登录,先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 手动输入美区 ID,会收到短信进行双重验证。 10. 之后完成美区的 ID 登录。 11. 随便找个软件下载,会弹出提示,点击“检查”进行激活。 12. 点击同意,进入下一页填写美国地址。 13. 若付款方式中没有“无”或“none”选项,输入街道地址和电话。 14. 至此,通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID,可用于下载例如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 关于 Sora 的注册与登录相关信息未提及。
2024-12-16
机械学习和深度学习的关系
机械学习和深度学习的关系如下: 机器学习是指机器自动从资料中找一个公式,而深度学习是一种机器学习技能。深度学习基于类神经网络,具有非常大量参数的函数。在 AI 的范畴中,机器学习和深度学习都属于实现让机器展现智慧这一目标的方法和技术。
2024-12-19
chatGPT是基于什么深度学习的方法?
ChatGPT 是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称 LLM)的对话机器人。它基于深度学习的方法,其中深度学习是机器学习的一个子领域,简单理解就是采用像深度神经网络这样有深度的层次结构进行机器学习。其主要特点是具有更多的神经元,层次更多、连接方式更复杂,需要更庞大的计算能力加以支持,能够自动提取特征。
2024-12-08
AI是怎样进行深度学习的
AI 的深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法。神经网络具有很多层,所以称为“深度”。 深度学习中的神经网络可以用于多种学习方式,包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习所使用的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似的组。 强化学习是从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似于训练小狗。 2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制来处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。Transformer 比循环神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-04
深度学习
深度学习是一个源于新方法和策略的领域,旨在克服梯度消失问题以生成深层非线性特征层次,从而能够训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明,结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流以训练深层结构,此后人们对深度学习的兴趣日益增长。 深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关,还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动以做出准确预测,自 2013 年以来其使用量迅速增长,与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 在分层特征学习中,提取多层非线性特征并传递给分类器进行预测。由于无法从几层中学习复杂特性,所以叠加深层次非线性特征。研究表明,人脑在视觉皮层接收信息的过程与分层特征学习类似。虽然分层特征学习在深度学习之前就已存在,但面临梯度消失问题,导致性能较差。 Geoffrey Hinton 是将深度学习从边缘课题变成 Google 等网络巨头仰赖的核心技术的关键人物。早在高中时期,他就对大脑工作原理像全息图一样的观点着迷,并在后续求学和研究中不断探索神经网络,经过三十多年努力,深度学习成为热门课题。如今,Hinton 及其团队在互联网上大有名气,他为 Google 工作,使用深度学习技术改进语音识别、图像标记等在线工具,其他团队成员也在相关领域发挥重要作用。在剑桥大学学习期间,Hinton 关注科学家尚未真正理解的大脑神经细胞间复杂的相互联系以及学习计算方式。
2024-11-30
深度强化学习
深度强化学习是强化学习与深度学习技术相结合的领域。 其起源于 20 世纪 90 年代,特点是通过试错学习最优行为策略,以最大化累积奖励。 技术方面,起初基于策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA 是典型代表。随着深度学习兴起,深度神经网络与强化学习融合,产生了深度强化学习,如 AlphaGo 和 DQN 等就是显著成果。 深度强化学习的优势在于允许 Agent 在未知环境中自主探索和学习,无需人工明确指导,能够处理高维状态空间和连续动作空间,在游戏、机器人控制等领域有广泛应用潜力。 然而,深度强化学习也面临诸多挑战,包括漫长的训练周期、低下的采样效率以及稳定性问题,尤其在应用于复杂多变的真实世界环境时。 在实现上,如 DQN 是通过将神经网络和 Qlearning 结合,用函数而不是 Q 表来表示动作价值,利用均方误差设计 Loss Function,像 Qlearning 一样利用四元组进行训练。
2024-11-30
数智技术与教学何以深度融合,从事实性知识学习,程序性知识学习,动机性参与三个角度说明
数智技术与教学的深度融合可以从以下三个角度进行说明: 事实性知识学习方面:数智技术能够以丰富多样的形式呈现事实性知识,如通过多媒体资源(如动画、视频、交互式图表等),使抽象的知识变得更加直观和生动,有助于学生更好地理解和记忆。同时,在线学习平台和教育软件可以提供大量的事实性知识资源,方便学生随时查阅和学习。 程序性知识学习方面:利用智能辅导系统和虚拟实验室等工具,为学生提供实践和练习的机会,帮助他们熟练掌握解决问题的步骤和方法。数智技术还能实时反馈学生的操作过程和结果,让他们及时发现错误并进行纠正,从而提高程序性知识的学习效果。 动机性参与方面:借助游戏化元素和社交学习平台,增加学习的趣味性和互动性,激发学生的学习兴趣和积极性。个性化的学习推荐和自适应学习系统能够根据学生的特点和需求提供定制化的学习内容,增强学生的学习动力和参与度。 总之,数智技术在事实性知识学习、程序性知识学习和动机性参与这三个角度都能发挥重要作用,促进教学的深度融合和优化。
2024-11-30
如何系统学习AI知识
以下是系统学习 AI 知识的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台体验: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. 基础知识学习: 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. 实践项目参与: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。 对于新手学习 AI,还可以: 1. 了解基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块(如图像、音乐、视频等)深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 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。
2024-12-20
AI绘画这么厉害了,那儿童还有必要学习素描课吗
即便 AI 绘画很厉害,儿童仍有必要学习素描课。手绘素描笔记有助于建立突触连接,将信息从短期记忆转化为长期记忆,让人成为更好的概念思考者。例如,在科学观察中,学生通过手绘能更好地学会观察,这个过程不可被替代。就学习而言,掌握新技能时应先进行动手、动脑、技术最小化的学习,不应一开始就依赖 AI。比如在记笔记时,手写比打字能让学生记住更多信息。此外,在一些课程设计中,如离谱村的 AI 课,通过巧妙的环节设置和老师的引导,能让孩子更好地学习和发挥想象。
2024-12-20
如何从零学习
以下是从零学习 AI 的步骤和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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,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,通过实践巩固知识,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,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。 如果您想系统学习 Stable Diffusion 的提示词,可以参考以下步骤: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分(主题词、修饰词、反面词等)。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。
2024-12-20
学习AI
新手学习 AI 可以参考以下步骤: 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具。 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。 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。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。
2024-12-20
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容: 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。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,同时掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,可尝试使用各种产品创作作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 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。 此外,还有以下具体的课程推荐: 【野菩萨】课程:预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程,可参与 video battle,每期冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程:包括特定的机器学习云框架,如了解更多详情。深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
好长时间没接触AI了,大概有三四个月没学习了,你能快速指引我吗
以下是为您提供的快速指引,帮助您重新学习 AI: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,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。 希望以上指引对您有所帮助,祝您在 AI 学习中取得进步!
2024-12-19
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
小白怎么最快掌握Ai,了解学习Ai的使用方法
以下是小白最快掌握 AI 并了解学习其使用方法的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 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。 6. 对于想要了解 AI 生成图像和生成视频的朋友: 多看教程,多实践,通过学习教程和反复实践,快速掌握 AI 工具的使用方法。 积极参与社群交流,加入相关社群,向有经验的朋友请教,获取宝贵经验和建议。 保持好奇心和探索精神,不断学习和探索新技术,在这个领域中保持竞争力。 7. 体验具体的 AI 工具: 例如使用“豆包”,其优点包括不需要翻墙,可以捏好给别人用,可以扩展聊天 AI 的基础能力(搜索、作图、文档等)。可通过网址 https://www.coze.cn/home 或直接在 APP 中搜索“豆包”进行使用,注册可用手机号、抖音号或飞书号,大约需要 5 分钟。在使用过程中不断优化和深入学习。
2024-12-13