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吴恩达系列课程

Answer

以下是关于吴恩达系列课程的相关信息:

  • 面向开发者的 LLM 入门课程:
    • 地址:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers
    • 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。
  • 提示工程指南:
    • 地址:https://www.promptingguide.ai/zh
    • 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。
  • LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发:
    • 地址:https://www.langchain.asia
    • 简介:Langchain 的中文文档,由两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。
  • LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔:

吴恩达讲 Prompt 相关课程:

  • 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词,并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。
    • 原版网址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
    • B 站版本:【合集·AI Course-哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB
    • 翻译版本:来自 twitter 博主歸藏
    • 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/
    • 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。
    • 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7
    • OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html
    • 纯文字版本:

2023 年 8 月 24 日历史更新(归档):

  • 吴恩达最新的《微调大语言模型》短课程上线,课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。
  • 基于大语言模型的 AI Agents(第一部分)》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了 Agent 的智能化进程。
  • 一图胜千言中添加了一张图片,来自 X 上@cristobal_dev 的分享《构建 AI 应用程序的 5 个基本部分》,用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 Multi-Agent 之间的关系。
  • 周伯文:下一代大模型 OS,工具和语言缺一不可》,周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人,也是前京东集团高级副总裁,他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法:AI 未来将融合语言与工具智能,实现人工智能在复杂场景下的应用。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

面向开发者的LLM入门课程:地址:[https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers](https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers)简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,主要包括:吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版,吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版,吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。提示工程指南:地址:[https://www.promptingguide.ai/zh](https://www.promptingguide.ai/zh)简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。LangChain🦜️🔗中文网,跟着LangChain一起学LLM/GPT开发:地址:[https://www.langchain.asia](https://www.langchain.asia/)简介:Langchain的中文文档,由是两个在LLM创业者维护,希望帮助到从刚进入AI应用开发的朋友们。LLMs九层妖塔:地址:[https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower](https://github.com/km1994/LLMsNineStoryDemonTower)简介:ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、MiniGPT-4、FastChat、LLaMA、gpt4all等实战与经验。

目录:吴恩达讲Prompt

谷歌/百度AI部门负责人吴恩达和OpenAI合作推出了免费的Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教你书写AI提示词,并且最后会教你利用GPT开发一个AI聊天机器人。原版网址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/B站版本:【合集·AI Course-哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0https://b23.tv/lKSnMbB翻译版本:[来自twitter博主歸藏](https://twitter.com/op7418?s=21&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2-g)推荐直接使用Jupyter版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/吴恩达和Open AI合作的提示工程课程一共9集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7OpenAI开源了教程:https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html纯文字版本:

2023 年历史更新(归档)

吴恩达最新的《[微调大语言模型](https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/)》短课程上线了,课程内容包括了:了解何时对LLM应用微调、准备数据以进行微调、根据你自己的数据训练和评估LLM;《[基于大语言模型的AI Agents(第一部分)](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvukQ7xWHr1qo2grGFYIbrO)》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了Agent的智能化进程。期待接下来的系列分享,让我们进一步探索AI Agents的最新技术边界;在[一图胜千言](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)中添加了上文中提及的一张图片,来自X上@cristobal_dev的分享《[构建AI应用程序的5个基本部分](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuWfsOBoS3LMpgvUeYx1yf)》,用一张清晰、具有美感的图片展示了Models、Prompt Templates、Chains、Agent和Multi-Agent之间的关系;《[周伯文:下一代大模型OS,工具和语言缺一不可](https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuOSP7QYszqbidiJyRtx04)》,周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人,也是前京东集团高级副总裁,他在GAIR 2023论坛上发表了自己对未来的一个看法:AI未来将融合语言与工具智能,实现人工智能在复杂场景下的应用;

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吴恩达的视频课程链接
以下是吴恩达相关视频课程的链接: 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出的免费 Prompt Engineering(提示工程师)课程: 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本: 【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本: 2023 年 11 月 9 日推出的新课程《》,一共 31 集,可在 B 站观看学习。
2025-01-07
我在哪里能看到吴恩达的大模型通识课?
以下是一些可以看到吴恩达大模型通识课的途径: 1. 中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,地址: 2. 目录:吴恩达讲 Prompt,地址:https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki ; 3. 2023 年 8 月 24 日,吴恩达最新的《》短课程上线。
2024-12-30
吴恩达
吴恩达(Andrew Ng)是人工智能领域的知名科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著: 曾在斯坦福大学任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain)。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及,是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者,如 TensorFlow 和 Caffe。 他致力于普及人工智能教育,在斯坦福大学和 Coursera 教授的机器学习课程广受欢迎,吸引全球数百万学生参与。其教学和研究工作对人工智能领域发展影响深远。 在相关研究中,吴恩达逐渐意识到利用大量训练数据与快速计算能力的重要性,其想法在一些论文中得到支持。他参与的分散式代码研发,以及在相关领域的成果,为行业发展带来积极影响。 在机器学习课程方面,完成吴恩达的 Coursera 机器学习课程可能会激发对神经网络和深度学习的兴趣。
2024-12-13
吴恩达关于使用hugging face 、langchain 创建自己应用的教程
以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源: 1. 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版,吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版,吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南: 地址: 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: 地址: 简介:Langchain 的中文文档,由是两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章: 地址: 简介:这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的,旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序,并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序,使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要,并显示摘要。
2024-08-19
吴恩达 prompt
吴恩达(Andrew Ng)是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者,他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献,并且是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。以下是关于他的一些信息: 1. 学术背景:吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授,并领导了谷歌的大脑项目(Google Brain)。此外,他还曾担任百度公司首席科学家,并领导百度研究院。 2. 研究领域:吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名,他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者,包括 TensorFlow 和 Caffe。 3. 教育贡献:除了在学术界和工业界的贡献,吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一,吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作,吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。 总的来说,吴恩达在人工智能领域的研究和教育贡献使他成为该领域的重要人物之一。
2024-06-04
吴恩达是谁?
吴恩达(Andrew Ng)是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献,并且是在线教育平台Coursera的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授,并领导了谷歌的大脑项目(Google Brain)。此外,他还曾担任百度公司首席科学家,并领导百度研究院。 吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名,他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者,包括TensorFlow和Caffe。 除了在学术界和工业界的贡献,吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和Coursera上最受欢迎的在线课程之一,吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作,吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。
2024-04-16
AI课程推荐一下
以下为您推荐一门 AI 课程——野菩萨的 AIGC 资深课: 这门课程由工信部下属单位人民邮电出版社开设,是市面上值得推荐的课程之一,也是全网技术更新最快的课程。 课程内容丰富,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,包括预习周课程、基础操作课、核心范式课程、SD WebUi 体系课程、ChatGPT 体系课程、ComfyUI 与 AI 动画课程、应对 SORA 的视听语言课程等。 预习周课程:包含 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。 免费课程机会:您可以参与 video battle,获胜者有机会免费获得课程。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。 无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。 扫码添加菩萨老师助理,可了解更多课程信息。 希望这门课程能对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上不断进步!
2025-01-16
我想为公司员工培训下AI基础入门使用技巧,帮我写一个课程大纲
以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲: 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台(Coursera、edX、Udacity)课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人(ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等) 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求,帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。
2025-01-16
waytoai 有哪些新人入门课程
以下是为新人推荐的入门课程: 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】:由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,适合 AI 初学者和进阶者。扫码添加菩萨老师助理可了解更多信息。 2. 微软的《》课程,课程列表待更新。 3. 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 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,也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣模块深入学习:如掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,在知识库分享实践作品。 体验 AI 产品:如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人。
2025-01-15
AI Agents的课程在哪里呢
以下是关于 AI Agents 课程的相关信息: 1. 在 AI 课程目录下新增了《》。 2. 同步更新到 1.8 版本,该图表由 E2b 团队制作。 3. 翻译了《》这篇文章,由 OpenAI 开发者关系负责人 Logan Kilpatrick 所写,介绍 Agents 是什么,这个领域的发展趋势,以及大量这种早期技术在实践中的精彩示例。 此外,如果您是新手学习 AI,还可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:首先,建议阅读「」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。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 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,您可以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),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。 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。 5. 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,您可以获得对 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。 在通往 AGI 之路知识库中,还有关于 AI 相关技术与应用的介绍及活动分享: 1. AI agent 的介绍:大语言模型衍生出 AI agent,治理进阶可用此方式,如 GPTS、code、千帆百炼等,建议先吃透 prompt 再学习 AI agent,cost 平台有丰富教程和比赛,社区小伙伴参与能获奖。 2. AI 会话相关内容:通过关键词学设进行 AI 会话学习,如每日选词丢入稳定扩散模型,积累了大量提示词,建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 3. AI 视频相关词汇:收集了通过词汇控制 AI 视频的相关词典,如环绕、过曝、缩放等,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 4. AI 相关活动:包括 prompt battle、AI 神经大赛等,如 prompt battle 在每周六和周日晚上进行,有多种玩法,还有早晨的 PB 活动。
2025-01-13
我是一个0基础的学生,我想系统学习一下,有什么课程阿妈
对于 0 基础想要系统学习 AI 的学生,以下是一些课程建议: 1. 如果您学习提示词有具体小目标,如 AI 写作优化、职场提升效率等,且需求不高,可不选贵的深度学习提示词课程,可考虑针对目标的 AI 课,如 AI 写作、AI 编程、AI 办公效率优化等,提示词作为其中一部分学习。若为变现而学,先思考自身能力和资源优势及变现路径,如个人客订提示词、提示词工具封装等,若有清晰方案,可深度学习提示词,还能结识同行。此外,自学能力强,能通过阅读和观察模仿掌握提示词,可不付费学,但要多交流。若自学能力不足且有清晰学习目的,建议选靠谱课程系统化学习。 2. 对于入门强化学习,如果概率论和线性代数基础薄弱,可先看相关课程学习,周末一天可搞定。若机器学习无基础,可先看吴恩达课程,再看李宏毅课程作为补充,若单纯入门强化学习,看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可,约 25 小时。学完可跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习,看前五章,约 10 小时。之后可看 B 站王树森课程的前几节学习基础知识点,约 5 小时。最后可看《动手学强化学习》开源书的 DQN 部分,约十几小时。 3. 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,第一阶段迈出第一步,看书听课进社区。感受是要系统性学习,打好基础,一开始就系统看书听课。比如 May 在初期走了弯路,在 B 站看介绍 ChatGPT 原理的分享,消费可以,系统学习要找高质量内容。May 加入 AI 社区 waytoAGI 后,发现这是宝藏社区,可按新手指引入门,如 。
2025-01-13
有没有一种可以根据我的教学大纲生成一个课程海报的工具
以下为您介绍几种可以根据教学大纲生成课程海报的工具及相关操作: 1. COZE 应用: 访问地址:https://www.coze.cn/s/iDsBwYLF/ 功能包括生成教案、趣味课堂、课后作业、教案 PPT、作业批改等。 教案 PPT 内容基于前面生成的教学大纲,可能需要手动进行少许内容修正。 下载 PPT 可能需要充值。 2. 在线生图定制主题海报: 操作步骤: 选择模型,如例图 4 选择儿童>皮克斯。 输入画面描述,按主体+氛围+视角+画质的顺序输入关键词,可使用自选关键词,并用括号强调关键词。 选择画面大小,制作主题海报可选择 9:16 的宣传海报比例和 17283072 的分辨率。 进行其他设置,增加作图数量可一次性生成多幅图片方便挑选。 优化海报可使用可画(https://www.canva.cn/?displaycomoption=true)在线编辑。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-08
什么网站能将一个故事生成一系列有关故事的图片
以下是一些能够将故事生成一系列图片的网站和相关方法: 1. 扣子:通过自带的图像工作流,将 LLM 生成的故事内容传入,使用提示词优化节点和文生图节点生成配图。可以同时处理多个段落内容以节约时间,并考虑内容连续性生成连续的图片。同时要注意数据来源和格式,以及每步执行所需的数据格式适配。 2. MJ(Midjourney):先构思或利用 ChatGPT 描述适合画绘本的故事场景,如《Lily 的奇妙之旅》,分为多个场景并用包含环境、人物、动作的话描述。生成场景图片时,使用特定的 prompt 包含场景和风格等描述,为使人物和熊有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。还可使用抠图工具处理得到所需的场景图像。 此外,Sora 也有生成涉及一系列事件故事的能力,但可能还不够完美。
2024-12-04
怎么监督AI被动的做出一系列违法的事情
监督 AI 被动做出违法事情可从以下方面考虑: 1. 对于高风险人工智能系统,在入市前的设计应保证能实施人为干预。增加人为监督的原因包括: AI 可能做出涉及道德和伦理问题的决策,如侵犯个人隐私、存在不公平偏见和歧视等,人类监督可预防相关道德风险。 若 AI 产生错误决策甚至违法行为,因 AI 无法承担法律责任,责任由人类承担,所以需要人类监督以确保其行为合法。 AI 不能完全理解人类社会,在人类监督下能正确处理复杂的人类社会问题。 高风险的人工智能系统往往需要更高程度的人为监督,以降低其对个人、环境和社会的损害,确保其运行符合人类社会的价值观和道德观。 AI 系统决策过程不透明,人类监督可要求其提供更多透明度和可解释性,便于理解和质疑决策。 人为监督能促进 AI 的普及与发展,帮助建立公众信任,提高社会接受度。 2. 像 OpenAI 这样的公司,无论如何重新设计产品以减少不当行为,未来的模型仍可能因足够聪明而难以被控制。若在确保模型安全性方面做得过度,可能削弱产品功能。 3. 对于监管,OpenAI 的 Altman 虽将自己定位为监管拥护者,但也面临一些指责,如被认为玩弄监管程序以阻碍小型初创企业发展并给自己带来优势。不过他原则上赞同由国际机构监督 AI 的想法,但对一些拟议规则持有不同意见。OpenAI 拒绝相关批评,认为通过分析用户反应才能使未来产品符合道德规范。
2024-11-13
开源大模型ChatGLM 系列有哪些版本
ChatGLM 系列的开源版本包括: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新设计的 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略,在 10B 以下的基础模型中性能较强。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力,能处理最多 32K 长度的上下文。
2024-11-04
ChatGLM3 及相关系列产品有哪些
2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中,智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。 智谱清言的特点包括:在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体更擅长专业能力,但代码能力还有优化空间,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 其适合的应用场景相对广泛,根据 SuperCLUE 测评结果,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错,在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。
2024-11-04
帮我找这篇文章《AI Agent系列:系统性学习大脑模块》
以下是关于《AI Agent 系列:系统性学习大脑模块》的相关内容: 大脑模块(Brain)是 AI Agent 智能行为的核心,是一个高度集成的系统,负责处理信息、做出决策和规划行动。通常基于大型语言模型(如 Llama 或 GPT),在海量文本数据上训练,赋予强大的自然语言理解和生成能力。 其不仅包含丰富的语言知识(词法、句法、语义学和语用学),还融入广泛的常识知识,能做出符合现实世界的合理决策。此外,还集成特定领域专业知识,能在专业领域执行复杂任务。 具备记忆能力,可存储和检索过去的观察、思考和行动序列,对处理连续任务和解决复杂问题至关重要。还具备推理能力,能基于证据和逻辑决策,并通过规划能力将复杂任务分解为可管理的子任务,制定相应行动计划。 计划反思机制使 Agent 能评估和完善策略,适应变化环境,支持任务泛化,根据指令完成新任务。上下文学习能力让其从给定示例快速学习适应新任务,持续学习机制避免灾难性遗忘,保持知识更新累积。 接收感知模块处理信息后,会访问存储系统,检索知识并提取信息,帮助制定计划、推理和做明智决策。还能记录 Agent 过去的观察、思考和行动,以不同形式存储,不断更新常识和专业知识库。基于大型语言模型的 AI Agent 具备出色概括和迁移能力,适应新奇或陌生场景。以下是大脑模块中对不同能力的关注点。
2024-08-23
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,yi系列的模型厂商和团队背景,ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息: 厂商和团队背景: 通义千问:由阿里开发,接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM):由智谱 AI 开发,相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型:由百川智能开发,网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本: 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token,各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价,具体收费标准不同,需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等,收费标准不一,不做统一赘述。
2024-08-20