人工智能大模型基本概念

文章目录

人工智能大模型基本概念

1. 人工智能（AI）概述

1.1 弱人工智能与强人工智能

1.2 人工智能的发展历程

1.3 典型应用领域

1.4 伦理与法律问题

2. 机器学习（ML）

2.1 监督学习

2.2 无监督学习

2.3 半监督学习

2.4 强化学习

2.5 特征工程

2.6 模型评估与选择

2.7 回归与分类任务

2.8 防止过拟合与欠拟合

2.9 常见机器学习算法

线性回归（Linear Regression）

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

决策树（Decision Trees）

朴素贝叶斯（Naive Bayes）

K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）

随机森林（Random Forests）

梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

2.10 机器学习平台与库

2.11 模型调参

2.12 类别不平衡问题

2.13 迁移学习

3. 深度学习（DL）

3.1 人工神经网络

3.2 深度神经网络

3.3 常见的深度学习模型

3.3.1 卷积神经网络（CNN）

3.3.2 循环神经网络（RNN）

3.3.3 Transformer 模型

3.4 损失函数和优化算法

3.5 正则化技巧

3.7 迁移学习在深度学习中的应用

3.8 生成模型

3.9 深度学习框架和环境

3.10 深度学习应用领域

3.11 深度学习的挑战与未来趋势

4. 大型预训练模型（LM）

4.1 预训练阶段

4.2 任务添加与调整阶段

4.3 Transformer模型

4.4 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

4.5 GPT（Generative Pre-trained Transformer）

4.6 零样本、少样本和一步到位学习

4.7 开放领域问答（Open-domain Question Answering）

4.8 预训练模型的局限性与挑战

4.9 人工智能伦理和道德问题

5. 生成性预训练Transformer（GPT）

5.1 自回归任务与预训练

5.2 Transformer模型结构

5.3 微调

5.4 GPT-2

5.5 GPT-3

5.6 零样本、少样本和一步到位学习

5.7 开放领域问答（Open-domain Question Answering）

5.8 局限性与挑战

5.9 人工智能伦理与道德问题

参考资料

1. 人工智能（AI）概述

人工智能（AI）是一种多学科交叉的领域，旨在研究、理解、开发与人类智能相关的计算机系统。其最终目标是使计算机能够执行人类智能任务的策略、方法并优化处理过程。

1.1 弱人工智能与强人工智能

弱人工智能：也称为窄人工智能，弱人工智能系统专注于单个任务的专门领域。这些系统在该区域内可以表现出类似人类智能的能力，但无法在广泛的任务中表现出类似人类的认知功能。例如：语音识别、图像识别等。

强人工智能：强人工智能系统可以理解、学习和应用知识，从而在各种任务上取得与人类智能相似的绩效。这些系统可以进行推理、解决问题、学习、规划、沟通等一系列任务。当前，还没有实际系统实现强人工智能。

1.2 人工智能的发展历程

AI的发展经历了不同的阶段，包括符号主义阶段、连接主义阶段以及当前的大数据和深度学习阶段。在这个过程中，人工智能技术不断迭代，逐渐从简单任务发展到处理复杂问题。

1.3 典型应用领域

AI在许多领域取得了显著的成果。例如：

计算机视觉：图像识别、物体检测、语义分割等。

自然语言处理：情感分析、机器翻译、文本生成等。

语音识别与合成：转录系统、语音助手等。

机器人技术：无人驾驶汽车、自动化工厂等。

游戏领域：AlphaGo、AlphaStar等先进游戏AI。