人工智能(AI)是一个广泛的研究领域,类似于物理学,包括各种子领域,如机器学习。机器学习是AI的一个子集,就像热力学是物理学的一个子领域一样。

在机器学习中,还有进一步的划分,如监督学习和无监督学习。监督学习使用标记数据来训练模型,从而可以对新数据进行预测,而无监督学习则识别未标记数据中的模式。

深度学习是机器学习的一种类型,它利用受人类大脑启发的人工神经网络。深度学习模型可以是判别式的,根据标签对数据进行分类,也可以是生成式的,根据训练数据中的模式生成新的数据样本。

大型语言模型(LLMs)是一种特殊的深度学习模型,它们预先在大量文本数据上进行训练,然后针对特定任务进行微调。这使它们在文本生成、摘要和问答等语言相关应用中表现出色。

总之,AI是一个广泛的领域,机器学习是AI的一个子领域,深度学习是机器学习的一种类型,而LLMs是一种具有独特功能的深度学习模型。

机器学习是人工智能的一个子领域,涉及训练计算机程序从数据中学习,并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。机器学习的关键方面包括:

• 输入数据:机器学习模型是在输入数据上进行训练的,这些数据可以是标记的(监督学习)或未标记的(无监督学习)。
• 训练:通过训练过程,模型学习输入数据中的模式和关系。
• 预测:训练好的模型可以对新的未见数据做出预测或决策。

机器学习模型主要有两种类型:

1. 监督学习:这些模型是在标记数据上进行训练的,输入数据与预期输出配对。模型学习将输入映射到输出,然后可以对新数据做出预测。

2. 无监督学习:这些模型是在未标记数据上进行训练的,算法自行发现数据中的模式和分组,而不需要预先确定的标签。

机器学习模型还可以进一步划分为判别式和生成式模型:

• 判别式模型:这些模型学习输入数据与标签之间的关系,可以将新数据点分类到学习的类别中。
• 生成式模型:这些模型学习训练数据中的潜在模式和分布,可以生成与原始数据相似的新样本。

总的来说,机器学习是一种从数据中提取洞见和做出预测的强大工具,是现代人工智能系统的基础组成部分。

深度学习是机器学习的一种类型,它使用人工神经网络从数据中学习。这些神经网络受人类大脑结构和功能的启发,由多层相互连接的节点组成,可以处理和学习复杂的数据模式。

深度学习的关键方面包括:

1. 人工神经网络:深度学习模型是基于人工神经网络构建的,由多层节点和连接组成,模仿人类大脑的结构。

2. 分层学习:深度学习模型可以学习数据的分层表示,底层学习简单特征,上层学习更复杂、抽象的特征。

3. 无监督和半监督学习:深度学习模型可以从标记和未标记的数据中学习,从大型非结构化数据集中提取有意义的模式。

4. 判别式和生成式模型:深度学习可用于构建判别式模型(进行分类)和生成式模型(生成新数据样本)。

5. 应用:深度学习已成功应用于图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等广泛领域。

深度学习的力量在于它能够自动从数据中学习特征,无需手动特征工程。这使深度学习模型具有高度的适应性,能够解决各种领域的复杂问题。

生成式AI模型是深度学习的一个强大子集,可以根据训练数据中学习的模式生成新的内容,如文本、图像甚至视频。这些模型分为两种主要类型:判别式和生成式。

判别式模型学习输入数据与标签之间的关系,只能对现有数据点进行分类。相比之下,生成式模型学习训练数据中的潜在模式,然后可以生成与原始数据相似的全新样本。

一些常见的生成式AI模型包括:

1. 文本到文本模型:如ChatGPT和Google Bard,可根据输入提示生成人类可读的文本。

2. 文本到图像模型:如DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion,可根据文本描述生成图像。

3. 文本到视频模型:如Cogito和Make-A-Video,可根据文本提示生成视频片段。

4. 文本到3D模型:如Shaper,可根据文本输入创建3D资产和游戏对象。

5. 文本到任务模型:这些模型经过训练,可根据文本输入执行特定任务,如总结电子邮件或回答问题。

大型语言模型(LLMs)是深度学习的一个子集,它们预先在大量数据上进行训练,然后针对特定应用进行微调。这使得小型组织也能利用这些模型的强大功能,而无需从头开发自己的模型。

生成式AI与LLMs的关键区别在于,生成式模型可以创造新内容,而LLMs主要用于分类、问答和文本生成等任务。

大型语言模型(LLMs)是深度学习的一个子集,而深度学习又是机器学习的一种类型。LLMs预先在大量数据(通常是文本)上进行训练,以解决常见的语言问题,如文本分类、问答、文档摘要和文本生成。

经过初始预训练后,LLMs可以在较小的特定领域数据集上进行微调,以解决更专业的问题。例如,医院可以使用自己的医疗数据对预训练的LLM进行微调,以提高从X光片和其他检查中的诊断准确性。

这种方法很有益处,因为它允许零售公司、银行和医院等较小的机构利用LLMs强大的功能,而无需从头开发自己的模型,这通常需要大量资源。

LLMs与生成式AI的关键区别在于,LLMs通常是预训练用于解决常见的语言任务,而生成式AI模型是为了生成全新的原创内容,如文本、图像或音频。

总之,LLMs是一种强大的工具,可以针对各种应用进行微调,使其成为那些无法自行开发语言模型的组织的宝贵资产。

在这个简明概述中,我们介绍了人工智能领域的关键概念和关系。我们从AI作为一个广泛研究领域的定义开始,然后深入探讨了机器学习、深度学习和大型语言模型等子领域。

我们探讨了监督学习和无监督学习之间的差异,以及使用深度神经网络进行半监督学习的力量。我们还讨论了判别式和生成式模型之间的区别,以及后者如何创造新的文本、图像和视频内容。

最后,我们强调了大型语言模型(LLMs)的重要性,以及它们如何通过在大量数据上预先训练并针对特定应用进行微调,使较小的组织也能利用强大的AI功能。

这个概述应该为您提供理解人工智能核心组成部分及其与实际应用(如ChatGPT和Google Bard)之间关系的坚实基础。请记住,Google AI课程完整版可免费获取,您可以使用视频时间戳轻松导航回到特定部分。