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鲸浪科技:ChatGPT 实践应用和大模型技术解析

2023-09-21 12:39:31 200

深度学习是机器学习的分支,大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能(AI)的一个子领域,它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中,我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务,而是提供大量的数据,让机器通过数据找出隐藏的模式或规律,然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学

深度学习是机器学习的分支,大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能(AI)的一个子领域,它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中,我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务,而是提供大量的数据,让机器通过数据找出隐藏的模式或规律,然后用这些规律来预测新的、未知的数据。

深度学习是机器学习的一个子领域,它尝试模拟人脑的工作方式,创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层,因此被称为“深度”学习。深度学习模型能够学习和表示大量复杂的模式,这使它们在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。大语言模型是深度学习的应用之一,尤其在自然语言处理(NLP)领域,这些模型的目标是理解和生成人类语言。为了实现这个目标,模型需要在大量文本数据上进行训练,以学习语言的各种模式和结构。如 ChatGPT,就是一个大语言模型的例子。被训练来理解和生成人类语言,以便进行有效的对话和解答各种问题。

生成式AI是一种能够创造新的内容或预测未来数据的人工智能技术;这种技术包括用于生成文本、图像、音频和视频等各种类型的内容的模型。生成式AI的一个关键特性是,它不仅可以理解和分析数据,还可以创造新的、独特的输出,这些输出是从学习的数据模式中派生出来的。大型通用语言模型可以进行预训练,然后针对特定目标进行微调。训练:训练狗狗为例,可以训练它坐、跑过来、蹲下、保持不动。如果想训练警犬、导盲犬和猎犬,则需要特殊的训练方法。大语言模型的训练也采用与之类似的思路。大型语言模型被训练来解决通用(常见)的语言问题,如文本分类、问答、文档总结和文本生成等。(1)文本分类:大型语言模型可以通过对输入文本进行分析和学习,将其归类到一个或多个预定义的类别中。例如,可以使用大型语言模型来分类电子邮件是否为垃圾邮件,或将推文归类为积极、消极或中立。(2)问答:大型语言模型可以回答用户提出的自然语言问题。例如,可以使用大型语言模型来回答搜索引擎中的用户查询,或者回答智能助手中的用户问题。(3)文档总结:大型语言模型可以自动提取文本中的主要信息,以生成文档摘要或摘录。例如,可以使用大型语言模型来生成新闻文章的概要,或从长篇小说中提取关键情节和事件。(4)文本生成:大型语言模型可以使用先前学习的模式和结构来生成新的文本。例如,可以使用大型语言模型来生成诗歌、短故事、或者以特定主题的文章等。

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