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AI相关概念，一篇全部给你讲清楚

发布日期：2024-07-19 07:25:02 浏览次数： 1660

人工智能：就像电影里的机器人，但它们不是真的人，而是电脑程序，能学习、思考和解决问题，就像人类一样。

人工智能之父：就是最早提出人工智能这个概念的科学家，比如艾伦·图灵，他为人工智能打下了基础。

大模型：就像一个超级大脑，能处理很多信息，学习很多知识，然后做出判断。

生成式人工智能：这种AI能自己创造东西，比如写文章、画画，就像一个有创造力的艺术家。

GAN：全称生成对抗网络，它有两个AI在对抗，一个创造，一个判断，这样不断提高创造的质量。

GPT：一种特别聪明的AI，能写文章、回答问题，就像个知识渊博的助手。

Bert：一种先进的AI技术，能更好地理解语言，帮助机器更准确地读懂文字。

监督学习：就像老师教学生一样，给AI很多例子，告诉它正确的答案，让它学会。

无监督学习：AI自己探索数据，找出规律，不需要老师告诉它答案。

半监督学习：有点像自学，AI用少量的例子学习，然后自己找规律。

增强学习：AI通过尝试和错误来学习，做得好就奖励，做得不好就惩罚。

深度学习：AI有很多层的思考，就像大脑一样，能处理很复杂的问题。

涌现：当AI的各个部分一起工作时，会出现一些意想不到的能力。

代理：AI在虚拟世界里的化身，可以代表我们做决定和行动。

功能可见：AI的决策过程是透明的，我们可以看到它是怎么做决定的。

具身：AI不仅仅是软件，它还可以控制机器人的身体。

范式：就是解决问题的一种方法或模式，大家都按照这个来。

图灵测试：一种测试AI是否像人一样思考的方法，如果人不能区分AI和真人，那它就通过了。

阿西莫夫三定律：科幻作家阿西莫夫提出的机器人三大规则，主要是保护人类。

神经网络：模仿人脑的网络结构，让AI能像大脑一样处理信息。

Transformer结构：一种让AI更好地处理序列数据的技术，比如语言。

Finetune：就是对已经训练好的AI进行微调，让它更适合特定的任务。

ChatGPT：一种聊天机器人，能和人自然对话。

Aigc：人工智能生成内容，AI自己创作文章、音乐等。

GPU：图形处理器，让AI的计算更快。

自然语言处理：让机器理解、生成和处理人类语言的技术。

Prompt提示词工程师：专门设计问题或指令，让AI更好地回答问题的人。

CNN卷积神经网络：一种处理图像数据的AI技术，能识别图片中的物体。

线性回归方程：一种数学模型，用来预测两个变量之间的关系。

LLaMA：一种高效的AI模型，能在保持性能的同时减少计算资源。

Chinchilla：一种大型语言模型，能理解和生成语言。

PaLM：一种多任务、多模态的AI模型，能处理多种类型的任务。

ChatGLM：一种聊天用的AI模型，能进行多语言对话。

Decoder-only：只有解码器的AI模型，用于生成文本。

PyTorch：一种流行的AI编程框架，让开发AI应用更简单。

Alpaca：一种小型但高效的AI模型，适合在资源有限的情况下使用。

In-Context Learning：AI通过上下文信息来学习，而不是单独的样本。

zero-shot：AI在没有训练的情况下，直接处理没见过的任务。

预训练：在大量数据上训练AI，让它学会基本的知识。

Langchain：一种AI技术，让机器更好地理解和使用语言。

人类强化反馈学习（RLHF）：通过人类的反馈来训练AI，提高它的性能。

泛化：AI从学到的知识中抽象出规律，应用到新的情况。

微调：对AI进行小的调整，让它更适合特定的任务。

指令微调：根据指令来调整AI的行为。

思维链：（Chain-of-Thought，CoT）：AI通过一系列的思考步骤来解决问题。

Embedding：把数据转换成AI能理解的形式。

Few-shot：用很少的样本来训练AI。

Prompt-tuning：通过调整提示词来优化AI的表现。

Instruction-tuning：根据指令来调整AI的训练。

上下文学习：AI根据上下文信息来学习和做出决策。

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