生成式AI导论Hung

   日期:2024-12-25    作者:guangzhouzhufeng 移动:http://3jjewl.riyuangf.com/mobile/quote/14984.html

生成式AI导论Hung

一.理清基本概念

1.人工智慧:机器展现的智慧?如何理解智慧?每人心中的智慧众说纷纭;人工智慧是目标,不是技术。

2.生成式人工智慧Generative:AI让机器产生复杂(多复杂?----无法穷举),有结构的物件(文章,影响,语音)

比如 :分类(有限选项做选择)不是生成式AI

3.机器学习Machine Learning:让机器自动从资料中寻找一个函式,

寻找上万个参数的过程是机器学习,帮助寻找参数的限制是训练资料,找到函数后输入,看会输出什么是testing,inference 推论

4.类神经网络Neural Network是含义大量参数的函式,和人的大脑无关。

5.面对类神经网络,并且解出参数的过程是深度学习Deep Learning,显然是机器学习的一种

6.Transformer,是ChatGPT使用的类神经网络的一种,含有上亿个参数

※如何阐述MLAIGenerative AIGL的关系??

生成式人工智慧和人工智慧同范畴的概念,都是讲目标

而深度学习、机器学习都是技术,是手段,和目标不同概念。使用技术能达到的目标不止生成式AI一种,也可以达到类似分类的目标。而达到目标的途径也不只有GLML,但是目前绝大多数的生成式AI都是靠DL达成的,因此勉强可以放置在子集中理解。

机器的创造力----产生在训练时期从来没见过的东西

※ChatGPT如何产生创造力??核心----文字接龙,就是语言模型

生成式AI的难点就是难以量化的答案,改成类似文字接龙的 语言模型 便有了有限的答案!!机器要做的就是猜到下个字,接龙什么,变成了分类的问题。

便可:字字字-----文章;像素像素像素-----图片,小单元组成大部分,这样的生成策略是Autoregressive Generation

谷歌翻译,是生成式AI的应用,为什么今日突然爆红?


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