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。
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。
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。
