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如何学习好人工智能

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以下是关于如何学习好人工智能的建议:

一、了解 AI 基本概念

首先,建议阅读「从这里启程」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。同时,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。

二、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。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。同时,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。

六、中学生学习 AI 的特别建议

  1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。

  2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 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 可以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。

总之,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的发展做好准备。

七、在医疗保健领域的 AI 学习

为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于 AI 来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。

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References

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。

问:中学生如何开始学习 AI,有哪些好用的工具或者平台?

我总结了以下中学生学习AI的建议:1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习,这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具,体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的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相关的实践项目可以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。总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习AI知识和技能,为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

毫无疑问,AI将不可逆转地改变我们如何预防和治疗疾病。医生将把文档工作交给AI书记员;初级医疗服务提供者将依赖聊天机器人进行分诊;几乎无穷无尽的预测蛋白结构库将极大地加速药物开发。然而,为了真正改变这些领域,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。这是一个几乎不可替代的过程:例如,医学住院医生通过聆听和观察高水平的外科医生所获取的大部分信息,是任何教科书中都没有明确写出来的。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于AI来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。通过研究成千上万个标记过的数据点(“正确”和“错误”的例子)——当前的先进神经网络架构能够弄清楚什么使一个选择比另一个选择更好。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。例如,雌激素和睾酮只有细微的差别,但它们对人类健康的影响截然不同。

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人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
人工智能的场景应用
人工智能(AI)的应用场景广泛,涵盖以下多个领域: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 此外,AI 绘画在以下场景也有应用: 广告设计:快速生成创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发:创建游戏场景、角色形象,提高开发效率。 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计:帮助构想建筑外观和内部布局。
2025-01-23
能帮生成一个人工智能行业分析的PPT
以下是为您生成的人工智能行业分析的 PPT 相关内容: 一、AI 辅助的 PPT 工具 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 二、Gamma 的用法 将 Claude 的答案放到 Google Docs 中并导入 Gamma app 可自动转成初始版只有文字没有图片的 PPT,可给 Gamma app 发送指令进行美化。 三、Claude 和 Gamma 的组合使用 1. 用 Claude 解决不会使用学术网站条件搜索的问题。 如让其搜索营销领域权威期刊、特定期刊中关于 ChatGPT 的最新论文并筛选等。 2. 用 Claude 和 Gamma 达到以下目的: 快速寻找符合条件的论文。 提取精炼论文中某部分信息。 找到适合的 PPT 制作工具并学会使用。 希望以上内容对您制作人工智能行业分析的 PPT 有所帮助。
2025-01-21
我想学习人工智能知识,从哪里开始呢?
对于新手学习人工智能,建议您从以下几个方面入手: 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,您将找到一系列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),您可以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,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。 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自己的成就。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。
2025-01-21
人工智能行业分析
以下是关于 AI 行业分析的相关内容: 50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为 在过去的一年里,人工智能是无所不在的主题,短时间内突破界限并重新定义多个行业。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,仅排名前 50 位的人工智能工具就产生了超过 240 亿次的访问量,月均访问量增长了 2.363 亿次。其中,ChatGPT 占据了 140 亿流量,覆盖所分析流量的 60%。 研究方法 使用 SEMrush 工具,从列出 AI 工具的各种目录中抓取数据来研究 3000 多种 AI 工具,从中分离出访问量最大的 50 个工具,这些工具反映了研究期间(2022 年 9 月至 2023 年 8 月)人工智能行业 80%以上的流量。本研究旨在深入研究人工智能行业的行为,分析流量模式、人口统计、趋势和消费者行为。 过去 12 个月的流量增长 过去 12 个月里,人工智能行业是最重要的技术发展之一。在研究起始的 2022 年 9 月,分析的工具产生了 2.418 亿次访问。在研究期间,所有 50 个工具的总流量增长了 10.7 倍。2023 年 8 月,这些工具产生了 28 亿次访问量。从研究开始一个月到结束,流量增加了 26 亿,相当于在 12 个月内平均每月访问量增加 2.363 亿次。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,2023 年 5 月达到峰值约 41 亿,之后行业流量回落 12 亿。整个期间的平均流量为每月 20 亿,最近 6 个月每月平均流量为 33 亿。 流量来源、设备、性别 流量渠道方面,80.53%的用户直接访问,有机搜索占 11.40%,推荐占 6.73%,有机社交仅带来 1.02%的流量,付费搜索和其他内容贡献最小。 设备使用方面,63.20%的用户通过移动设备访问,36.80%的用户通过桌面访问,凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。 性别方面,男性用户占 69.5%,女性用户占 30.5%,存在显著的性别差距。
2025-01-21
人工智能的主要分支都有哪些
人工智能的主要分支包括: 1. 自然语言处理(NLP):涵盖自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG),要求机器准确理解和生成人类语言,是人工智能领域中不可或缺的重要分支。 2. 机器学习:是实现人工智能的途径之一,近 30 多年已发展为多领域科际集成,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 3. 推理:利用训练好的模型,使用新数据推理出各种结论,也称为预测或推断。 4. 训练:通过大数据训练出复杂的神经网络模型,使其能够适应特定功能。 此外,“人工智能”的概念自 1956 年提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法不断扩展,如今已应用于不同领域。
2025-01-21
前沿ai学习网站
以下是一些前沿的 AI 学习网站: 1. WaytoAGI:这是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。平台提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外,社区还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 在没有任何推广的情况下,WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。其目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过的公司/产品包括阿里云,通义千问,淘宝,智谱,支付宝,豆包,火山引擎,marscode,coze,堆友,即梦,可灵,MiniMax 海螺 AI,阶跃星辰,百度,Kimi,吐司,liblib,华硕,美团,美的,360,伊利,魔搭,央视频,Civitai,Openart,Tripo3D,青椒云等。 3. 「通往 AGI 之路」的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2025-01-23
我想学习AI视频创作流程
以下是 AI 视频创作的一般流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,在一些具体的创作案例中,比如“AI 离谱社黄师傅”的工作流程中,有以下要点: 创作思路基于深度文化挖掘、自然风光和历史遗迹展示、故事性和情感连接等关键概念和创新方法,旨在通过人工智能技术全面展示中国各省份的文化和旅游魅力。 任务划分方面,制片人搭建整体框架,图像创意者提供有冲击力的图像画面,视频制作者熟悉并运用视频工具,编剧构思故事和创作台词文本,还有配音和配乐等工作。 在 AI 春晚采访问题中提到,脚本创作由 GPT 完成但需要大量人工干预,图像生成由 MJ 完成也需要人工调词,人工比例在 70%以上。
2025-01-23
Python机器学习基础教程
很抱歉,目前知识库中没有关于“Python 机器学习基础教程”的具体内容。但我可以为您提供一个大致的指导方向。 首先,学习 Python 机器学习需要掌握 Python 编程语言的基础知识,包括数据类型、控制结构、函数等。 其次,了解常见的机器学习概念和算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类等。 然后,学习使用相关的 Python 库,如 Scikitlearn,它提供了丰富的机器学习工具和函数。 您可以通过在线课程、书籍、官方文档等多种资源来深入学习 Python 机器学习。
2025-01-23
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,建议如下: 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自己的作品。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 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自己的成就。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。
2025-01-23
我是一个AI小白,想系统学习AI,实现的目标是成为AI领域小能手,如果能用于变现则更好,我需要从什么开始学习,周期大概是多少?适合做哪些变现的项目呢
对于您这样的 AI 小白,想要系统学习 AI 并实现成为领域小能手甚至变现的目标,以下是一些建议: 1. 学习模式:可以采用输入→模仿→自发创造的模式。先广泛输入知识,然后进行模仿,最后尝试自发创造。 2. 学习内容:去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。但要注意,一些旧的学习材料可能已经不适用。 3. 时间安排:学习时间不必每天依次进行,可以在有空的时候学习。 4. 学习状态:保持良好的学习状态,有意愿和动力去学。 5. 费用方面:学习资源大多是免费开源的。 新手学习 AI 可以这样做: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,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,也可通过在线教育平台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,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。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 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。 学习周期因人而异,取决于您的学习时间投入、学习效率和理解能力等因素。 关于变现项目,比如可以尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等,但要注意项目可能存在的不确定性。
2025-01-23
大模型学习之路
大模型的学习之路包括以下几个重要方面: 什么是大模型: 通俗来讲,大模型是通过输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU更合适,只有购买得起大量GPU的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解Token之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 Token: Token被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。 大模型的运作原理: 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例,在transformer中,会由attention层对这句话加入更多信息来补充,最终层与层之间,哪些信息需要补充、保留、传递,均由模型自主学习完成。这些层就好像人在阅读文章时的连贯性注意力的过程,大模型以词向量和transformer的模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储,并在接受输入时,通过向量空间中的一系列匹配进行输出。 大模型的构建过程: 1. 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人,让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈,对于AI模型就是收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:像为孩子整理资料,AI研究人员也需要清理和组织收集到的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员需要设计AI模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,如使用Transformer架构。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,AI模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-01-23