你好，你是基于哪个大语言模型的人工智能？

那么，如果软件开发的某些部分变得更快、更容易、更便宜，会发生什么情况呢？4年前，OpenAI发布了GPT-3，这是第一个真正意义上的大型语言模型。从那时起，我们就踏上了一段不平凡的旅程。现在，当我说大型语言模型时......我谈论的是其他人所说的人工智能。但我认为这个术语太笼统了。我特指的是使用深度学习和神经网络创建的模型。这些主要是大型语言模型，但也包括视觉和动作模型。它们是基于人类训练数据来理解单词、代码语法、图像和界面操作的模型。我也在谈论所谓的智能体。当我们让大型语言模型表现得像一个智能体时，它可以制定计划和决策，以尝试实现我们设定的目标。我们允许这些代理访问外部工具，如网络搜索、计算器，以及编写和运行代码的能力。以及数据库中存储的长期记忆。我们让他们模仿逻辑思维模式，比如让他们观察他们所知道的东西，计划他们下一步要做的事情，批判他们自己的工作，并一步一步思考。智能体可以决定在任何时候使用什么工具来解决我们给出的问题。这种将工具和逻辑链接在一起的架构使得语言模型比其他模型功能更强大。他们最终能够在我们现有的编程环境中完成相当复杂的任务。除非这里有人一直生活在与世隔绝的地方，否则你们就会知道我们一直在将语言模型和智能体部署到旨在帮助专业开发人员的工具中，例如GitHub Copilot、Cursor和Replit。他们可以读写代码、调试、创建文档和编写测试。一项研究表明，使用Copilot的开发人员完成任务的速度提高了55%，所以我们至少知道这可以加快人们的速度。从个人经验来看，我可以说，使用这些工具后，我会成为一名更优秀的程序员，但我知道人们对这些工具有很多怀疑和争议。也许他们只是在创建更多的垃圾代码和错误，供大家以后处理。

一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7）生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8）LLM——大语言模型。对于生成式AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的BERT模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类；3、技术里程碑——2017年6月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全基于自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

一、视频一主要回答了什么是AI大模型，原理是什么。1、概念：生成式AI生成的内容，叫做AIGC2、概念与关系：相关技术名词1）AI——人工智能2）机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。3）监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4）无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5）强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗。6）深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7）生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8）LLM——大语言模型。对于生成式AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的BERT模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类；3、技术里程碑——2017年6月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型，它完全基于自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。