人工智慧(AI)是一個廣泛的研究領域,類似於物理學,包含多個子領域,如機器學習。機器學習是AI的一個子集,就像熱力學是物理學的一個子領域一樣。

在機器學習中,還有進一步的分類,如監督式學習和非監督式學習。監督式學習使用標記數據來訓練模型,以對新數據做出預測,而非監督式學習則識別未標記數據中的模式。

深度學習是機器學習的一種類型,它利用受人腦啟發的人工神經網絡。深度學習模型可以是判別式的,根據標籤對數據進行分類,也可以是生成式的,根據訓練數據的模式生成新的數據樣本。

大型語言模型(LLMs)是深度學習模型的一種特殊類型,它們預先在大量文本數據上進行訓練,然後針對特定任務進行微調。這使它們在文本生成、摘要和問答等語言相關應用中表現出色。

總之,AI是一個廣泛的領域,機器學習是AI的一個子領域,深度學習是機器學習的一種類型,而LLMs是深度學習模型的一種特殊類型,具有獨特的功能。

機器學習是人工智慧的一個子領域,涉及訓練電腦程序從數據中學習,並在沒有明確編程的情況下做出預測或決策。機器學習的關鍵方面包括:

• 輸入數據:機器學習模型是在輸入數據上進行訓練的,這些數據可以是有標籤的(監督式學習)或無標籤的(非監督式學習)。
• 訓練:模型通過訓練過程學習輸入數據中的模式和關係。
• 預測:經過訓練的模型可以對新的未見數據做出預測或決策。

機器學習模型主要有兩種類型:

1. 監督式學習:這些模型是在有標籤的數據上進行訓練的,輸入數據與預期輸出配對。模型學習將輸入映射到輸出,然後可以對新數據做出預測。

2. 非監督式學習:這些模型是在無標籤的數據上進行訓練的,算法自行發現數據中的模式和分組,而不需要預先設定的標籤。

機器學習模型可以進一步分為判別式和生成式模型:

• 判別式模型:這些模型學習輸入數據與標籤之間的關係,可以將新數據點分類到學習的類別中。
• 生成式模型:這些模型學習訓練數據中的潛在模式和分佈,可以生成與原始數據相似的新樣本。

總的來說,機器學習是從數據中提取洞見和做出預測的強大工具,是現代人工智慧系統的基本組成部分。

深度學習是機器學習的一種類型,它使用人工神經網絡從數據中學習。這些神經網絡受人腦結構和功能的啟發,由多層相互連接的節點組成,可以處理和學習複雜的數據模式。

深度學習的關鍵方面包括:

1. 人工神經網絡:深度學習模型是使用人工神經網絡構建的,由多層節點和連接組成,模仿人腦的結構。

2. 分層學習:深度學習模型可以學習數據的分層表示,底層學習簡單特徵,上層學習更複雜、抽象的特徵。

3. 非監督式和半監督式學習:深度學習模型可以從有標籤和無標籤的數據中學習,能夠從大型非結構化數據集中提取有意義的模式。

4. 判別式和生成式模型:深度學習可用於構建判別式模型(進行分類)和生成式模型(生成新數據樣本)。

5. 應用:深度學習已成功應用於圖像識別、自然語言處理、語音識別和預測分析等多個領域。

深度學習的力量在於它能夠自動從數據中學習特徵,無需手動特徵工程。這使深度學習模型具有高度的適應性,能夠解決各種領域的複雜問題。

生成式AI模型是深度學習的一個強大子集,可以根據訓練數據中學習到的模式生成新的內容,如文本、圖像甚至視頻。這些模型分為兩大類:判別式和生成式。

判別式模型學習輸入數據與標籤之間的關係,只能對現有數據點進行分類。相反,生成式模型學習訓練數據中的潛在模式,然後可以生成與原始數據相似的全新樣本。

一些常見的生成式AI模型包括:

1. 文本到文本模型:如ChatGPT和Google Bard,可根據輸入提示生成人類可讀的文本。

2. 文本到圖像模型:如DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion,可根據文本描述生成圖像。

3. 文本到視頻模型:如Cogito和Make-A-Video,可根據文本提示生成視頻片段。

4. 文本到3D模型:如Shaper,可根據文本輸入生成3D資產和遊戲物件。

5. 文本到任務模型:這些模型經過訓練,可根據文本輸入執行特定任務,如總結電子郵件或回答問題。

大型語言模型(LLMs)是深度學習的一個子集,它們預先在大量數據上進行訓練,然後針對特定應用進行微調。這使得小型組織也能利用這些模型的強大功能,而無需自行開發。

生成式AI和LLMs的關鍵區別在於,生成式模型可以創造新內容,而LLMs主要用於分類、問答和文本生成等任務。

大型語言模型(LLMs)是深度學習的一個子集,而深度學習又是機器學習的一種類型。LLMs預先在大量數據(通常是文本)上進行訓練,以解決常見的語言問題,如文本分類、問答、文檔摘要和文本生成。

經過初步預訓練後,LLMs可以在較小的特定領域數據集上進行微調,以解決更專門的問題。例如,醫院可以用自己的醫療數據微調預訓練的LLM,以提高對X光等檢查的診斷準確性。

這種方法很有益處,因為它允許零售公司、銀行和醫院等小型機構利用LLMs強大的功能,而無需自行從頭開發模型,這通常需要大量資源。

LLMs和生成式AI的關鍵區別在於,LLMs通常是預訓練用於解決常見的語言任務,而生成式AI模型是為了生成全新的原創內容,如文本、圖像或音頻。

總之,LLMs是一種強大的工具,可以針對各種應用進行微調,為沒有資源自行開發語言模型的組織提供了寶貴的資產。

在這個簡要概述中,我們介紹了人工智慧領域的關鍵概念和相互關係。我們從人工智慧這個廣泛的定義開始,然後深入探討了機器學習、深度學習和大型語言模型等子領域。

我們探討了監督式學習和非監督式學習之間的差異,以及使用深度神經網絡進行半監督式學習的力量。我們還討論了判別式和生成式模型之間的區別,以及後者如何創造文本、圖像和視頻等新內容。

最後,我們強調了大型語言模型(LLMs)的重要性,以及它們如何通過預先在大量數據上進行訓練,然後針對特定應用進行微調,使得小型組織也能利用強大的AI功能。

這個概述應該為您提供理解人工智慧核心組成部分及其與實際應用(如ChatGPT和Google Bard)之間關係的良好基礎。請記住,Google AI課程完整版是免費提供的,您可以使用視頻時間戳輕鬆導航回到特定章節。