掌握人工智能基础
通用大模型与应用基础
什么是人工智能大模型 ?
由大规模神经网络和海量数据训练而成的深度学习模型。这些模型具有极高的参数量级(通常在数亿到数百亿级别),能够处理复杂的任务,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。大模型通过多层次的神经网络结构,模拟人类大脑的认知和学习过程,从而具备强大的理解、生成和推理能力。
全球主流人工智能通用大模型
GPT-4(OpenAI)
BERT(Google)
T5(Google)
Megatron-Turing NLG(NVIDIA & Microsoft)
DALL-E(OpenAI)
CLIP(OpenAI)
ViT(Vision Transformer,Google)
Flamingo(DeepMind)
Florence(Microsoft)
悟道(清华大学 & 智源研究院)
GShard(Google)
紫东·太初(华为)
预言(Prophet,百度)
ERNIE(百度)
XLNet(Google & CMU)
RoBERTa(Meta AI )
BLOOM(BigScience)
Tianji(阿里巴巴达摩院)
PaLM(Google)
Codex(OpenAI)
悟空(华为)
盘古(华为)
鹏程·大鹏(PCL-GPT3,鹏城实验室)
比邻星(百度)
了解通用大模型和使用
人工智能大模型是现代AI研究和应用的前沿,其强大的计算和学习能力在多个领域带来了革命性的变化。
自然语言处理
大模型在文本生成、语言翻译、情感分析、聊天机器人等方面表现优异。
图像和视频处理
用于图像识别、视频分析和生成,如自动驾驶中的图像识别和视频监控中的异常检测。
语音识别与合成
大模型在语音识别和合成方面具有卓越表现,可用于智能助手和语音翻译系统。
AIGC 生成式人工智能
生成式人工智能作为人工智能技术的重要分支,正在推动着数字化时代的发展,为各行业带来了全新的应用和创新可能性。
内容创作和自动化
可以帮助自动化内容创作过程,生成大量高质量的文本、文章、报告、广告文案等。这对于需要大量内容更新和发布的平台和企业特别有用,比如新闻媒体、内容营销和广告行业。
多模态内容生成
基于用户数据和行为模式,AIGC可以生成个性化的推荐内容,提高用户体验和参与度。这在电商平台、社交媒体和新闻聚合应用中尤为重要。
创意激发和辅助
可以作为创意的辅助工具,为创作者提供灵感和创意启发。通过生成的内容,创作者可以快速获取大量信息和素材,从中获取灵感进行进一步创作。
节省时间和成本
自动化的内容生成可以显著减少人力投入和成本,同时加快内容更新和发布的速度。对于需要频繁更新和大规模内容生产的业务来说,这是一种高效的解决方案。
提示词是人机交互的关键,从自然语言处理到生成内容、自动化任务
提示词工程涉及创建和调整输入提示(prompts)以控制AI模型生成的输出。包括选择适当的关键词、句子结构和上下文信息,以最大限度地提高模型响应的准确性和相关性。
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数据驱动决策
信息统计、分析、决策
基于大数据分析和模式识别生成内容,这些内容可以帮助业务进行数据驱动的决策和市场分析。例如,通过生成的用户评论和反馈,企业可以更好地了解市场需求和用户偏好。
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语音助理
智能专家、客服、咨询
AI聊天机器人通过其智能化的交互能力和24/7的服务性质,在各行各业中发挥着重要作用。它们不仅能够提升工作效率和客户满意度,还能够降低运营成本和增强企业的市场竞争力。
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