在這個(gè)充滿(mǎn)機遇和挑戰的人工智能領(lǐng)域，掌握專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)是關(guān)鍵。讓我們一起迎接這場(chǎng)新風(fēng)暴，深入了解生成式AI、算法偏差等專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，成為人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家！

從訓練數據到大型語(yǔ)言模型，探索人工智能領(lǐng)域的最新科技

訓練數據是人工智能模型完成任務(wù)所需的信息集合，如文本、圖像和聲音。但低質(zhì)量的訓練數據可能導致算法偏見(jiàn)，對決策產(chǎn)生不良影響，表現出種族主義和性別歧視。作為人工智能領(lǐng)域的批評者們擔憂(yōu)的問(wèn)題之一，算法偏見(jiàn)已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。

而人工通用智能(AGI)則是實(shí)現與人類(lèi)相似甚至更強能力的程序，并在自主代理的幫助下完成目標。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)是一種自主代理，可以通過(guò)感官輸入、GPS數據和駕駛算法獨立駕駛。斯坦福大學(xué)的研究人員還證明，一組自主主體甚至可以發(fā)展出文化和傳統。

提示鏈是一項技術(shù)，利用與AI模型之前交互的信息來(lái)創(chuàng )建更準確的響應過(guò)程，尤其在提示驅動(dòng)的語(yǔ)言建模中應用廣泛。例如，在使用ChatGPT給朋友發(fā)短信時(shí)，您希望該模型能夠記住您和她之間的語(yǔ)氣、笑話(huà)和以前的對話(huà)內容。這些技術(shù)有助于整合上下文信息，提高模型的準確性。

大型語(yǔ)言模型(LLM)是生成式人工智能應用的一種，具有龐大的規模。最大的版本GPT-3包含1750億個(gè)參數，并在570GB的數據上進(jìn)行了訓練。谷歌的PaLm模型則更大，有5400億個(gè)參數。盡管這些模型可以提高人工智能技術(shù)的水平，但它們也可能存在問(wèn)題，如編造學(xué)術(shù)引用、對分析數據撒謊和編造訓練數據中不存在的事件事實(shí)等。

讓我們一起探索人工智能領(lǐng)域的最新科技，從訓練數據到大型語(yǔ)言模型，深入了解人工智能背后的奧秘！

探索人工智能的神秘世界：從幻覺(jué)到狹義人工智能

幻覺(jué)是指人工智能程序出現意外和錯誤的反應，可能是由于尚未完全理解的原因產(chǎn)生的。例如，當您詢(xún)問(wèn)如何種植果樹(shù)時(shí)，語(yǔ)言模型可能會(huì )突然給出水果沙拉的食譜。雖然目前還不清楚為什么會(huì )出現這種情況，但可能與數據稀缺、信息缺失和錯誤分類(lèi)有關(guān)。

而突發(fā)性行為則是指人工智能表現出并非專(zhuān)門(mén)設計用于的技能，如解釋表情符號、理解諷刺和使用性別包容的語(yǔ)言。這種能力使得人工智能在多個(gè)維度上都能理解和表達自己，從而對任務(wù)有更廣泛和更細致的理解。

一致性是指努力確保人工智能系統與其人類(lèi)操作員具有相同的價(jià)值觀(guān)和目標。為了實(shí)現一致性，研究人員致力于訓練和校準模型，通常使用函數來(lái)獎勵或懲罰模型。

多模態(tài)人工智能是一種能夠理解和處理多種類(lèi)型信息(如文本、圖像、語(yǔ)音等)的人工智能形式。這種能力非常強大，因為它使得人工智能在多個(gè)維度上都能理解和表達自己，從而對任務(wù)有更廣泛和更細致的理解。例如，多模態(tài)人工智能可以將日語(yǔ)漫畫(huà)翻譯成英語(yǔ)。

提示工程是給予人工智能指令的行為，以使其具備實(shí)現您目標所需的環(huán)境。它與OpenAI的ChatGPT密切相關(guān)，描述了用戶(hù)輸入算法的任務(wù)，例如“給我五個(gè)流行的嬰兒名字”。

訓練是使用數據來(lái)精細調整人工智能的過(guò)程，使其更適合完成特定任務(wù)。像把莎士比亞的十四行詩(shī)輸入到詩(shī)歌機器人中一樣，您可以使用包含希望人工智能學(xué)習的內容的數據進(jìn)行訓練。您可以在稱(chēng)為"epoch"的迭代中多次進(jìn)行訓練，直到模型的性能達到一致可靠。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種近似人類(lèi)思維結構的計算機系統，它允許模型從抽象到具體進(jìn)行建模。而狹義人工智能是指一些具有單一思維功能的AI算法，它們被設計成只能完成特定任務(wù)。例如，如果一個(gè)狹義人工智能算法可以下棋，那么它就不能下國際象棋。

讓我們探索人工智能的神秘世界，從幻覺(jué)到狹義人工智能，深入了解人工智能技術(shù)背后的奧秘！