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神经网络与大脑实际工作的原理区别

Answer

神经网络与大脑实际工作的原理存在以下区别：

  1. 神经网络本质上是运行在多层面上的软件，由人工建立的一层层互相连接的神经元模型组成，模仿大脑处理复杂问题，如视觉和语言等。它可以自行学习与工作，不需要人为提示或参与控制。
  2. 早期由于电脑处理能力不足，神经网络的发展受限。而大脑则具有强大的天然处理能力。
  3. 神经网络的计算风格受神经元及其适应性连接启发，与传统的序列计算不同。
  4. 对于循环网络，其连接图中存在定向循环，动态复杂，更具生物真实性。
  5. ChatGPT 是通过获取大量人类创作的文本样本进行训练，生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成，基本操作简单，从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”，但不像大脑那样具有全面和复杂的功能。

总之，神经网络是对大脑的一种模拟，但与大脑真实的工作方式仍存在诸多差异。

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References

Geoffrey Hinton 是这个人，一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术

他不知道所有的答案，但在他的努力之下已经取得了进展。“我非常兴奋，我们改进了神经网络，而这是一个比较接近大脑真实工作的方式。”他很高兴的说到。在Hinton的世界里，神经网络本质上就像一个运行在多层面上的软件。他和他的伙伴建立了一层层互相连接的人工神经元模型，模仿大脑的行为，处理视觉和语言等复杂问题。这些人工神经网络可以收集信息，也可以对其做出反应。它们能对事物的外形和声音做出解释。它们对语言的理解也在进步。它们可以自行学习与工作，而不需要人为提示或者参与控制。这些正是它们与传统的学习机器的区别。随着时间的推移，计算机能力的发展，神经网络也更加快速，灵活，高效，得到了很好的扩展。因为这一切已经酝酿了30年了。从非主流到核心技术早在80年代初期，当Hinton和他的同事们刚开始这项研究时，那时的电脑还不够快，不足以处理有关神经网络的这些庞大的数据，他们取得的成就是有限的。而当时AI普遍的研究方向也与他们相反，都在试图寻找捷径，直接模拟出行为，而不是试图通过模仿大脑的运作来实现。在这样艰难的环境下，Hinton和LeCun仍旧坚持了下来。就算到了2004，学术界对他们的研究仍未提起兴趣。而这时距离他们首次提出“反向传播”算法已经过了20年。这个算法是他们神经网络研究的垫脚石。但也就在这一年，靠着少量的来自Canadian Institute for Advanced Research（CIFAR）以及LeCun和Bengio的资金支持，Hinton创立了Neural Computation and Adaptive Perception（NCAP，神经计算和自适应感知）项目。该项目邀请了来自计算机科学，生物，电子工程，神经科学，物理学和心理学等领域的专家参与。

入门 | 机器学习研究者必知的八个神经网络架构

神经网络是机器学习文献中的一类模型。例如，如果你参加了Coursera的机器学习课程，很可能会学到神经网络。神经网络是一套特定的算法，它彻底改变了机器学习领域。他们受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络已经被证实效果很好。神经网络本身是一般的函数逼近，这就是为什么它们几乎可以应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。以下是说服你学习神经计算的三个理由：了解大脑是如何工作的：它非常大且很复杂，一旦破坏就会脑死亡，所以我们需要使用计算机模拟。了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格：这种风格与序列计算截然不同。使用受大脑启发的新颖学习算法来解决实际问题：即使不是大脑的实际工作方式，学习算法也非常有用。在完成吴恩达的Coursera机器学习课程后，我开始对神经网络和深度学习产生兴趣，因此寻找最好的网上资源来了解这个主题，并找到了Geoffrey Hinton的机器学习神经网络课程。如果你正在做深度学习的工程或想要踏入深度学习/机器学习的领域，你应该参加这个课程。Geoffrey Hinton毫无疑问是深度学习领域的教父，在课程中给出了非凡的见解。在这篇博客文章中，我想分享我认为任何机器学习研究人员都应该熟悉的八个神经网络架构，以促进他们的工作。一般来说，这些架构可分为三类：1.前馈神经网络这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为「深度」神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2.循环网络循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。

ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？

ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是，其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的事情：人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色，结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢？它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的，这似乎是非常可能的。

Others are asking
SVM与神经网络的区别是啥
SVM（支持向量机）和神经网络在以下方面存在区别： 1. 原理和模型结构： SVM 基于寻找能够最大化分类间隔的超平面来进行分类或回归任务。 神经网络则是通过构建多层神经元组成的网络结构，通过神经元之间的连接权重和激活函数来学习数据的特征和模式。 2. 数据处理能力： SVM 在处理小样本、高维度数据时表现较好。 神经网络通常更适合处理大规模数据。 3. 模型复杂度： SVM 相对较简单，参数较少。 神经网络结构复杂，参数众多。 4. 对特征工程的依赖： SVM 对特征工程的依赖程度较高。 神经网络能够自动从数据中学习特征。 5. 应用场景： 在图像识别、语音识别、机器翻译等领域，神经网络占据主导地位。 SVM 在一些特定的小数据集或特定问题上仍有应用。
2025-02-26
SVM与前馈神经网络的区别是什么
SVM（支持向量机）和前馈神经网络在以下方面存在区别： 数据处理方式：SVM 主要基于特征工程，而前馈神经网络可以自动从大量数据中学习特征。 模型结构：SVM 是一种线性分类器的扩展，具有相对简单的结构；前馈神经网络具有更复杂的多层结构。 应用场景：在图像识别、语音识别、语音合成、机器翻译等领域，早期常使用 SVM 结合特征工程，而现在神经网络逐渐占据主导地位。例如，图像识别中，早期由特征工程和少量机器学习（如 SVM）组成，后来通过使用更大数据集和在卷积神经网络结构空间中搜索，发现了更强大的视觉特征；语音识别中，以前涉及大量预处理和传统模型，现在几乎只需要神经网络；语音合成中，历史上采用各种拼接技术，现在 SOTA 类型的大型卷积网络可直接产生原始音频信号输出；机器翻译中，之前常采用基于短语的统计方法，而神经网络正迅速占领统治地位。
2025-02-26
前馈神经网络、循环网络、对称连接网络区别是什么，当前大语言模型属于前面说的哪种网络架构，为什么这种网络架构流行
前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。
2025-02-25
神经网络从架构上有哪几种类型，当前流行的大语言模型用哪种类型神经网络，为什么这种神经网络架构更为流行
神经网络从架构上主要有以下几种类型： 1. 马尔科夫链：用于文本生成。 2. 循环神经网络（RNN）：可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络（LSTMs）：在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer：当今最流行的模型大多基于此架构，包括流行的大型语言模型，如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型，如 GPT3、ChatGPT 等，多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于：它更擅长自然语言生成任务，能够根据用户输入生成相应的内容。同时，Transformer 架构具有延长的注意力广度，能够更好地处理长序列数据，提高模型的性能和表现。
2025-02-25
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
人工智能构建第二大脑
以下是关于人工智能构建第二大脑的相关内容： 信息到智慧的进化是一个动态、渐进的过程，不仅需要外部信息输入，还需内部认知加工。随着人工智能技术发展，这一进程极大加速和优化。AI 能帮助更快收集处理信息、构建知识体系，甚至模拟人类决策过程。 信息、知识、智慧是人类认知和决策的三个层次，相互联系作用。在 AI 时代，有更多工具和方法加速从信息到智慧的进化，构建高效知识管理体系。 从信息到知识：Forte 强调“外部大脑”概念，利用数字工具和系统存储思考、想法和信息，释放认知负担，专注创意和高阶思考。可使用数字笔记工具记录，通过分类、标签或链接关联零散信息形成知识网络，对信息深加工提炼知识。 从知识到智慧：智慧形成不仅需知识积累，更要深刻理解和应用。Forte 提倡复盘和整合，复盘指定期回顾笔记和想法加深理解发现新联系，整合指将新理解和旧知识融合形成更全面深入见解。通过不断复盘和整合，将知识内化为理解和智慧，可能涉及跨领域知识融合、问题解决策略创新或对复杂系统深刻洞察。 AI 时代的信息到智慧进化：这一进化过程加速，AI 和机器学习技术可处理分析大量信息，识别模式联系，通过智能推荐等功能提高从信息到知识转化效率，辅助决策分析等应用模拟扩展人类智慧。结合《打造第二大脑》理论和 AI 技术发展，人类知识管理和智慧发展处于全新充满可能的时代，个人和组织通过高效信息管理可提升生产力创造力，形成独到智慧见解。在信息泛滥时代，引入 DIKW 模型和 CODE 信息管理法则可提供更深刻理解和实践指导。 此外，构建外脑的核心是思维方式与执行方法，虽核心不是工具，但好工具能提升效率。在智能时代，处理语言与数据效率指数级提升，影响软件工具使用、设计及对知识管理与传播的认知方式。
2025-01-11
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
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
目前所有的大模型基于的原理是什么
目前所有的大模型基于的原理主要包括以下方面： 1. 大语言模型技术的本质导致其输出结果具有不可预测性，且静态的训练数据使大模型掌握的知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息。 2. 大模型的底层原理通常是基于数学概率的文字预测，类似于文字接龙。 3. 大模型的参数方面，例如经常听到的几百亿几千亿的参数，其实是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。当有大量神经元时，会出现群体智能即智能涌现的效果。 4. 大语言模型的工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 5. Transformer 架构是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容。 6. 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。
2025-02-25
在办公领域，Deepseek如何进行效率提升，请详细进行原理及操作阐述，我要做成培训课程
以下是关于 DeepSeek 在办公领域提升效率的原理及操作阐述： 原理方面： 1. 强化学习和联网搜索能力改变信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。 2. 利用“专家混合”和“多头潜在注意力”技术，展现了高效的算力利用。 3. 其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 操作方面： 1. 飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息，如批量转换文风、快速回复消息，甚至利用 AI 生成文案，操作简单、便捷，普通人无需编程知识也能轻松使用。 2. 有手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 此外，DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，通俗易懂地介绍了 R1 和 V3 的技术亮点，深入探讨了业界的困惑与 DeepSeek 的解决方案。同时，也有相关文章通过虚构故事结合真实案例，讲述 AI 在日常工作中的效率提升作用，如分析意图、生成任务说明，并拆分复杂任务成结构化内容，强调最终成果需人工审核、拼接，并以人类主导全流程。
2025-02-25
RAG的原理是啥
RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，其原理如下： 对于大语言模型（LLM），RAG 的作用类似于开卷考试对学生的作用。在开卷考试中，学生可借助参考资料查找解答问题的相关信息，重点考察推理能力而非记忆能力。同样，在 RAG 中，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在易于访问和及时更新的外部知识源中，包括参数化知识（模型在训练中学习得到，隐式存储在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。 回顾 LLM 的原理，是将互联网文献材料降维到 latent space 中，并通过 transformer 方式学习其中的“经验”。但固定文献资料可能导致无法回答某些问题，RAG 的出现解决了这一问题，它允许模型到搜索引擎上搜索问题相关资料，并结合自身知识体系综合回复。 RAG 中的“检索”环节并非简单操作，涉及传统搜索的逻辑，如对输入问题的纠错、补充、拆分，以及对搜索内容的权重逻辑等。例如，对于“中国界世杯夺冠那年的啤酒销量如何”的问题，会先纠错为“中国世界杯夺冠那年的啤酒销量如何”，然后拆分为两个问题进行综合搜索，再将搜索到的资料提供给大模型进行总结性输出。 LLM 需要 RAG 是因为 LLM 存在一些缺点： 1. 无法记住所有知识，尤其是长尾知识，对长尾知识的接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新，微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证，存在黑盒、不可控和幻觉等问题。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大，训练和运行成本高。 而 RAG 具有以下优点： 1. 数据库对数据的存储和更新稳定，不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷，增删改查可解释，不影响原有知识。 3. 数据库内容明确、结构化，结合模型理解能力，降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据，便于管控用户隐私数据，且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型训练成本，新知识存储在数据库即可，无需频繁更新模型。
2025-02-20
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师，但是对AI还没有系统化了解过，请问我该如何开始？如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发？
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、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。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「」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。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。我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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）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。 （2）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 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）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 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）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。 （2）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 （1）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）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
大模型的基本原理
大模型的基本原理如下： 1. 模仿人类大脑结构，表现出人的特征，应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型（Generative Pretrained Transformer）： 生成式（Generative）：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从提示词“How”开始，依次推理计算出“are”“you”等，直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲，大模型通过输入大量语料来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。其训练和使用过程可类比为上学参加工作： 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。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后进行推导（infer），如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时会对其进行数字化，形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习有标签，无监督学习无标签自主发现规律，强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式，LLM 是大语言模型，生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，基于自注意力机制处理序列数据，不依赖 RNN 或 CNN。
2025-02-17
ai修图的原理
AI 修图的原理主要包括以下几个方面： 1. 对于 Stable Diffusion 这类软件，其工作原理类似于学习画画。就像学习梵高的风格，需要大量临摹，而 AI 则通过对成千上万美术风格作品的学习形成大模型，如 Checkpoint。用户要想获得满意的作品，需选择合适的大模型。大模型可在 C 站下载，但需科学上网。 2. ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面，主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。其原理包括 Pixel Space（像素空间）和 Latent Space（潜在空间）。像素空间对应输入图像或随机噪声图像，最终生成的图像也会转换回像素空间。许多操作在潜在空间进行，如通过 KSampler 节点执行采样过程，可通过节点调整潜在空间的操作，如噪声添加、去噪步数等。 3. 扩散过程是从噪声生成图像的过程，通过调度器控制，如 Normal、Karras 等，可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。时间步数也会影响图像生成的精细度和质量。 在实际的 AI 修图过程中，还涉及到提示词编写、对输出图片的二次和多次微调、确定情绪和风格等锚点再发散联想等操作，以获得更符合需求的修图效果。
2025-02-13
r1-1.5b,7b,32b,70b的区别在哪
以下是关于 r11.5b、7b、32b、70b 区别的一些信息： 在模型规模方面，不同规模的模型具有不同的特点和应用场景。 从一些访谈和相关介绍来看： 小型模型（如 1.5b）在某些特定应用中可能已经足够好，并且成本相对较低，但在处理复杂任务和解锁新的有价值应用方面可能有限。 较大的模型（如 7b、70b）通常能够提供更强大的性能和能力，例如在提供良好的法律建议等任务中可能表现更出色。但大模型的成本也相对较高，并非所有应用都能证明其成本的合理性。 以 Qwen 2 为例，不同规模的模型具有不同的性能和处理能力： Qwen20.5B、Qwen21.5B 可处理 32k 上下文。 Qwen27B 可处理 128k 上下文。 像 baichuan7B 这样的 70 亿参数模型，在标准的中文和英文权威 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果，支持中英双语，上下文窗口长度为 4096。 总之，不同规模的模型在性能、成本、适用场景等方面存在差异，需要根据具体需求来选择合适的模型。
2025-02-26
大模型、小模型之间的区别和联系是什么
大模型和小模型的区别与联系如下： 区别： 类型：大模型主要分为大型语言模型和大型多模态模型，前者专注于处理和生成文本信息，后者能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 应用场景：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等；大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 数据需求：大型语言模型主要依赖大量文本数据训练，大型多模态模型则需要多种类型的数据，包括文本、图片、音频等。 功能：小模型通常被设计来完成特定任务，如专门识别猫或狗；大模型像多功能的基础平台，能处理多种不同任务，应用范围广泛，拥有更多通识知识。 联系： 相对比较：小模型是相对于大模型的规模而言较小。 共同作用：在不同场景中发挥各自的优势，共同为解决问题提供支持。 在 AI 绘图模型中，大模型如同主菜或主食，小模型（Lora）如同佐料或调料包，Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制，且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。
2025-02-26
大模型与传统系统的区别
大模型与传统系统存在以下区别： 1. 应用场景：传统的智能问答系统在处理政府政策问答等复杂、语义理解难度大的场景时存在困难，而大模型能学习大量文本数据、捕捉和理解问题的上下文，具有超强的泛化和生成自然语言的能力，为政策问答带来新的可能。 2. 训练方式：大模型通过预训练和微调的方式，减少了对人工标注数据的需求，增加了落地应用的可行性。传统系统可能更多依赖人工标注数据和特定规则。 3. 运作逻辑：传统语音技能的 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。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，脱离了 ifelse 的层面。 4. 数据和参数：大模型的预训练数据非常大，往往来自互联网上的多种来源，且参数众多。而传统系统在数据规模和参数数量上通常相对较小。 5. 任务完成方式：如在 GPT3 中，模型需要根据用户输入的任务描述或详细例子完成任务，而 ChatGPT 只需像和人类对话一样即可完成任务。 6. 安全性：不同的大模型在安全性方面存在差别。
2025-02-25