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人工智能会带来什么影响

Answer

人工智能会带来多方面的影响,主要包括以下几点:

  1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括工作的变化,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢。
  2. 社会服务和福利:在获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利方面,如医疗保健服务、社会保障福利等,使用人工智能系统可能会对人们的生计产生重大影响,也可能侵犯基本权利。
  3. 应用场景不断扩展:
    • 交通领域:用于自动驾驶、交通管理等,提高交通安全性和效率,缓解交通拥堵。
    • 物流配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,还包括无人机送货。
    • 其他领域:在教育中提供个性化学习体验,在农业中分析农田数据提高农作物产量和质量,在娱乐中开发虚拟现实和增强现实体验,在能源中优化能源使用提高效率等。

总之,人工智能如同其他技术一样,既有积极影响也有负面影响,我们需要努力发挥其优势,减少危害,以实现其对社会的最大价值。

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References

文章:Sam Altman|智能时代

正如我们所看到的其他技术一样,人工智能也会带来一些负面影响,我们需要现在就开始努力,最大限度地发挥人工智能的利益,同时最大限度地减少其危害。例如,我们预计这项技术在未来几年内会对劳动力市场产生重大影响(好的和坏的),但大多数工作的变化速度会比大多数人想象的要慢,我也不担心我们会缺乏事情可做(即使它们今天看起来不像"真正的工作")。人们天生就有创造和彼此有用的欲望,而人工智能将使我们的能力前所未有地得到放大。作为一个社会,我们将重新进入一个不断扩张的世界,我们可以再次专注于玩正和游戏。我们今天从事的许多工作,在几百年前的人看来都是微不足道的浪费时间,但没有人回望过去,希望自己成为一名点灯人。如果一个点灯人能够看到今天的世界,他会认为周围的繁荣是难以想象的。如果我们能够提前一百年看到今天,我们周围的繁荣也会让人难以想象。

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(58)另一个值得特别考虑的,使用人工智能系统的领域,是获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利,这是人们充分参与社会或提高生活水平所必需的。特别是,申请或接受公共机关提供的基本公共援助福利和服务,即医疗保健服务、社会保障福利、在生育、疾病、工伤事故、依赖或年老和失业情况下提供的社会保护以及社会和住房援助的自然人,通常依赖于这些福利和服务,相对于负有权责的机关来说处于弱势地位。如果机关使用人工智能系统来决定是否应给予、拒绝、减少、取消或收回这些福利和服务,包括受益人是否合法享有这些福利或服务,这些系统可能会对人们的生计产生重大影响,并可能侵犯他们的基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权,因此应被列为高风险系统。尽管如此,本条例不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法,因为更广泛地使用合规和安全的人工智能系统将使公共行政部门受益,前提是这些系统不会给法人和自然人带来高风险。此外,用于评估自然人的信用分数或信用度的人工智能系统应被归类为高风险人工智能系统,因为它们决定了这些人获得金融资源或住房、电力和电信服务等基本服务的机会。用于此目的的人工智能系统可能会导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式,例如基于种族或民族血统、性别、残疾、年龄、性取向的歧视,或造成新形式的歧视性影响。然而,根据本条例,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统不应视为高风险系统。此外,用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统也会对人们的生活产生重大影响,如果设计

问:请问 AI 有哪些应用场景?

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货,将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据,提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用,提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展,未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手: 1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。 3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。 5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。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,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面: 1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢,人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大:能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大,社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习:是一种有效的算法,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强,将随着规模而变得更好,对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理:人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表用户执行特定任务。 5. 资源分配:获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制:控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时,在教育方面,孩子将拥有虚拟导师,能够提供个性化教学,类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域,带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序(即算法)进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机做事。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,因无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面: 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的映射,一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2025-02-16
AI带来的新工作岗位
以下是关于 AI 带来的新工作岗位的相关信息: 2023 年,AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位的任务构成,其中重复性高的任务容易被替代,而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 随着生成式人工智能技术的发展,在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出惊人的能力,这威胁到了一些技术岗位的存在,如系统管理员、数字营销文案撰写等。但同时也为能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇,例如云架构师、网络架构师和企业架构师等职位,因为这些工作不仅需要技术知识,更需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的能力。 此外,OpenAI COO 提到 AI 可能创造新工作机会。
2025-02-18
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、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、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 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,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
ai能给我们带来什么
AI 能为我们带来多方面的影响和改变: 1. 在科学问题解决方面,例如在自动定理证明中,通过训练语言模型人工智能生成代表路径的标记序列,帮助在不追踪整个可能性图的情况下找到解决问题的路径。 2. 在生物和医疗保健市场中,AI 有助于将昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的服务转化为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”,带来巨大收益。 3. 在技术变革方面,AI 大模型的出现脱离了传统互联网基于 ifelse 的最底层逻辑,重塑了互联网,其变革量级可能与移动互联网处于同一级别,甚至可能达到与蒸汽机出现同量级。 4. 在语音技能方面,大模型与通过规则和分词策略训练而成的语音技能 NLU 存在本质差别,大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性,运作逻辑难以观测。
2025-02-06
ai能给我带来什么,我又要怎么使用ai
AI 能为您带来诸多好处,使用方法也多种多样: 英语学习: 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 借助语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音。 使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习内容和练习。 与智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和模拟对话。 数学学习: 运用自适应学习系统如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获取问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手如 Socratic 获得数学问题解答、教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的学习课程和实践项目。 在做事方面: 写东西:可以草拟各种初稿,如博客文章、论文等,通过优化提示能获得更好的写作效果,还能让写作更出色,完成一些没时间做的任务,如写邮件、创建销售模板等,也能帮助自己从困难挑战中解脱出来。 在编程方面: 我们习惯用命令式编程让 AI 执行具体任务,但这种方式浪费了其潜力。 对话式编程鼓励与 AI 深度互动,讨论需求,能带来更多创意和优化可能。 AI 能从想法到实现全程协助,但初学者使用时要谨慎,不能过度依赖,应将其作为学习工具。
2024-12-16
AI给普通人的生活可以带来什么
AI 能给普通人的生活带来诸多改变和便利,主要体现在以下几个方面: 1. 个性化服务:如 Character.ai 让每个人都能拥有像钢铁侠中 Javis 一样的深度个性化超级智能助手,帮助完成各种任务,成为生活中不可或缺的一部分。授课教师、游戏玩家、情感伴侣等各种服务都可被 AI 重构。 2. 创新产品类别:生成式 AI 会成为创始人构建具有定义性产品类别的重要平台,像 iPhone 改变我们与技术的日常互动方式一样,生成式 AI 也将改变日常生活。 3. 增强现有产品:AI 不仅能创造新的产品类别,还能对现有产品进行超级增强,改善消费者体验并使其更易于扩展。 4. 治疗与辅导:会有更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例,如 AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师,让个人和职业发展更经济便捷,用户只需打开应用程序就能提问或对话。
2024-08-26
AI对生活方式带来的变化具体有哪些
AI 对生活方式带来了诸多变化,主要体现在以下几个方面: 1. 个性化服务:如 Character.ai 让每个人都能拥有像钢铁侠中的 Javis 一样的人工智能助手,帮助完成各种任务,成为生活中不可或缺的一部分。授课教师、游戏玩家、情感伴侣等一切服务都可以被 AI 重构。 2. 创新产品平台:生成式 AI 成为创始人构建具有定义性产品类别的重要平台,如同 iPhone 革命性地改变了我们与技术的日常互动方式,生成式 AI 也将改变我们的日常生活。 3. 现有产品增强:AI 不仅创造新的产品类别,还对现有产品进行超级增强,改善消费者体验并使其更易于扩展。 4. 学习与陪伴:新一代的人工智能技术对于学习和陪伴带来了革命性的改变,不再是冰冷、无感情的机械,而是像一个永远耐心、永远积极的老师与伙伴。例如在《围棋》节目中,AI 将这一特质与爷爷和孙子一起下棋的温馨日常生活场景结合,传递爱。
2024-08-12
AI对经济影响研究
AI 对经济的影响主要体现在以下几个方面: 1. AI 模型的智能水平大致等于用于训练和运行它的资源的对数,这些资源主要包括训练计算量、数据和推理计算量。只要投入足够资金,就能获得连续且可预测的收益,这一扩展定律在多个数量级上都相当准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍,价格下降导致使用量大幅增加。例如从 2023 年初的 GPT4 到 2024 年中期的 GPT4o,每个令牌的价格在该时间段内下降了约 150 倍。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质,因此看不出在不久的将来会停止对 AI 进行指数级投入的理由。 此外,如果上述观察继续成立,对社会的影响将是重大的。现在已经开始推出人工智能代理,它们最终将感觉像虚拟同事。以软件工程师代理为例,它最终能够完成大部分一名顶尖公司、工作几年的软件工程师在两三天内可以做的任务,但需要大量人类的监督和引导,且在某些方面表现出色,某些方面糟糕。想象拥有大量这样的虚拟同事存在于每一个知识工作领域。从某种程度上来说,AI 在经济上可能会像晶体管一样,是一项重大的科学发现,能很好地实现规模效应,并渗透到经济的几乎各个角落。 需要注意的是,世界不会一夜之间改变,短期内生活的大部分会与往常相同,2025 年人们的生活方式与 2024 年不会有太大差别。人们依然会相爱,组建家庭,在网上吵架,去大自然中远足等等。
2025-02-19
deepseek的产生对AI行业的影响
DeepSeek 的产生对 AI 行业具有多方面的影响: 1. 华尔街分析师的反应: DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑。 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. 实际使用体验: 在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 3. 训练成本方面: 训练成本远高于传闻的 600 万美元,总计约 13 亿美元。 定价低于实际成本,导致高额亏损。 MixtureofExpert 方法降低计算需求,但大规模内存使用可能反而增加总成本。 4. 竞争格局影响: 以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超。 DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。
2025-02-17
有10个数据如何分析其中9个数据对另外一个数据的影响因子大小
在面对有 10 个数据,需要分析其中 9 个数据对另外一个数据的影响因子大小时,通常可以采用以下几种方法: 1. 线性回归分析:建立线性回归模型,将这 9 个数据作为自变量,另一个数据作为因变量,通过回归系数来评估影响因子的大小。 2. 相关性分析:计算这 9 个数据与目标数据之间的相关系数,相关系数的大小和正负可以反映影响的程度和方向。 3. 逐步回归分析:通过逐步引入和剔除变量的方式,确定对目标数据有显著影响的变量及其影响因子。 需要注意的是,在进行分析之前,要确保数据的质量和合理性,并且根据数据的特点和分析目的选择合适的方法。
2025-02-08
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师,以下是对这个论文题目的一些优化建议: “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用,并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何?
2025-01-08
模型微调对模型的影响和价值
模型微调对模型具有重要的影响和价值,主要体现在以下几个方面: 1. 提高结果质量:能够获得比即时设计更高质量的结果。 2. 增加训练示例:可以训练比提示中更多的例子,从而改进小样本学习,在大量任务中取得更好的效果。 3. 节省 Token 和成本:由于更短的提示而节省了 Token,对模型进行微调后,不再需要在提示中提供示例,能够节省成本并实现更低延迟的请求。 4. 提高模型效率:通过专门化模型,可以使用更小的模型,并且由于只对输入输出对进行训练,舍弃示例或指令,进一步改善延迟和成本。 5. 适应特定领域:针对特定领域进行微调,优化所有层的参数,提高模型在该领域的专业性。 目前,微调适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。参数规模角度,大模型的微调分成全量微调 FFT(Full Fine Tuning)和 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning)两条技术路线,从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。而通过微调,可以在现有模型基础上,更经济、高效地适应新的应用领域,节省成本并加快模型部署和应用速度。
2025-01-06
模型微调对模型的影响和价值
模型微调对模型具有重要的影响和价值,主要体现在以下几个方面: 1. 提高结果质量:能够获得比即时设计更高质量的结果。 2. 增加训练示例:可以训练比提示中更多的例子,从而改进小样本学习,在大量任务中取得更好的效果。 3. 节省 Token 和成本:由于更短的提示而节省了 Token,对模型进行微调后,不再需要在提示中提供示例,能够节省成本并实现更低延迟的请求。 4. 提高模型效率:通过专门化模型,可以使用更小的模型,并且由于只对输入输出对进行训练,能够舍弃示例或指令,进一步改善延迟和成本。 5. 适应特定领域:针对特定领域进行微调,优化所有层的参数,提高模型在该领域的专业性,例如在法律或医学等领域表现更佳。 目前,微调适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。从参数规模的角度,大模型的微调分成两条技术路线:全量微调 FFT(Full Fine Tuning)和 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning),从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续 LLM 的训练过程,把通用工具打磨成精密仪器。微调有两大好处:一是提高模型在特定任务中的性能,能够输入更多示例;二是提高模型效率,实现更低的延迟和更低的成本。 通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。而微调可以在现有模型基础上,更经济、高效地适应新的应用领域,节省成本并加快模型部署和应用速度。
2025-01-06