在大厂ai大模型遍地开花,transformer架构一夜成名的时代,开发智能购物助手、客服机器人等ai产品的一点思路

嵌入式毛哥 2024-09-03 09:31:02 阅读 56

目录

1 首先说明一下机器学习算法和AI的关系

总结

2 几种流行的机器学习算法

2.1监督学习算法线性回归 (Linear Regression)

2.2逻辑回归 (Logistic Regression)

2.3决策树 (Decision Trees)

2.4随机森林 (Random Forest)

2.5支持向量机 (SVM)

2.6K近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)

2.7梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

2.8神经网络 (Neural Networks)

2.9无监督学习算法聚类算法 (Clustering Algorithms)

2.10主成分分析 (PCA)

2.11自编码器 (Autoencoders)

2.13强化学习算法Q-learning

2.12 Deep Q-Networks (DQN)

2.13 Proximal Policy Optimization (PPO)

3 Transformer 模型

3.1简介

3.2优点

3.3缺点

3.4应用场景

4 开发思路


1 首先说明一下机器学习算法和AI的关系

机器学习(Machine Learning, ML)和人工智能(Artificial Intelligence, AI)是紧密相关但又有区别的两个概念。下面是对它们之间关系的详细说明:

1.1 AI 的定义

•定义: 人工智能是一种技术,它使计算机和机器能够表现出类似于人类智能的能力。这些能力包括学习、推理、解决问题、感知、理解语言等。

•实现方法: AI 可以通过多种方法实现,包括传统的规则-based 方法和现代的机器学习方法。

•应用: AI 的应用非常广泛,包括语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。

​​​​​​​1.2 机器学习的定义

•定义: 机器学习是 AI 的一个子领域,它使用算法和统计模型让计算机自动从数据中学习。这意味着机器学习模型可以从数据中自动发现模式,并利用这些模式来进行预测或决策,而不需要显式的编程。

•类型: 机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

•特点: 机器学习的主要特点是能够自动发现数据中的模式和规律,而不需要手动编写规则。

​​​​​​​1.3 AI 和机器学习的关系

•实现AI可以选择机器学习技术: 从广义上讲,AI 包含了许多不同的技术和方法,机器学习是其中之一。换句话说,机器学习是实现人工智能的一种重要手段。

•机器学习是核心技术: 机器学习被认为是实现 AI 的核心技术和方法之一,它为 AI 发展提供了基础和支持。

•相互依存、相互促进: AI 和机器学习之间存在着相互依存、相互促进的关系。机器学习为 AI 提供了重要的工具和技术,而 AI 为机器学习提供了更广阔的应用场景和发展空间。

​​​​​​​1.4 时间顺序和演进

从时间顺序上看,AI 的概念早于机器学习。随着时间的推移,机器学习逐渐成为实现 AI 的关键技术之一。近年来,随着深度学习的发展,机器学习的能力得到了极大的提升,这也促进了 AI 的整体进步。

​​​​​​​1.5 示例

•深度学习: 深度学习是机器学习的一个分支,它通过多层神经网络来自动学习特征。深度学习的成功应用,如图像识别和自然语言处理,极大地推动了 AI 的发展。

•自然语言处理: 机器学习技术(包括深度学习)被广泛应用于自然语言处理领域,以实现诸如情感分析、机器翻译等功能,这些都是 AI 的一部分。

1.6 总结

(1)AI 是一个广泛的领域,旨在实现机器的智能化。

(2)机器学习是实现 AI 的关键技术之一,它通过让机器从数据中自我学习来实现智能决策和预测。

(3)机器学习的发展推动了 AI 的进步,两者之间存在着密切的联系和相互促进的关系。

2 几种流行的机器学习算法

有一句话叫“在技术领域没有100%优点的技术”,通常采用的是“突出优点,接受缺点”策略。换句话说就是,如果选用某一项技术就要能够承受它的缺点,使用功能的时候就是用其优点。

下面是对目前几种流行的机器学习算法的一个枚举和分析总结。

2.1监督学习算法线性回归 (Linear Regression)

优点:简单易懂,计算效率高,易于解释和可视化。

缺点:仅适用于线性关系,对异常值敏感,预测能力有限。

应用场景: 房价预测,股票价格预测,销售额预测。

2.2逻辑回归 (Logistic Regression)

优点: 简单快速,输出可解释为概率,可以处理多种类型的数据。

缺点: 仅适用于线性可分数据,对非线性关系处理能力弱。

应用场景: 分类问题,如垃圾邮件检测。客户流失预测,信用评分。

2.3决策树 (Decision Trees)

优点:可解释性强,不需要数据标准化,可以处理缺失值。

缺点: 容易过拟合,对噪声敏感。

应用场景: 客户细分,医疗诊断,推荐系统。

2.4随机森林 (Random Forest)

优点: 减少了过拟合风险,处理高维数据能力强,可以评估特征重要性。

缺点: 训练和预测较慢,解释性较差。

应用场景: 生物信息学,图像分类,金融风险管理。

2.5支持向量机 (SVM)

优点: 在高维空间中效果好,通过核技巧可以处理非线性问题,泛化能力强。

缺点: 当数据量大时计算复杂度高,对噪声敏感。

应用场景: 文本分类,手写数字识别,生物信息学。

2.6K近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)

优点: 算法简单直观,可以处理多分类问题,无需训练过程。

缺点:计算成本高(特别是在大数据集上),对于高维数据效果不佳。

应用场景:推荐系统,图像识别,数据验证。

2.7梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)

优点: 高预测精度,可处理复杂数据,可以处理缺失值。

缺点: 训练速度较慢,容易过拟合。

应用场景: 信贷风险评估,保险欺诈检测,用户行为预测。

2.8神经网络 (Neural Networks)

优点: 能够处理非常复杂的数据模式,自动特征学习,在大规模数据上效果显著。

缺点: 训练时间长,需要大量的数据,容易过拟合。

应用场景: 语音识别,图像分类,自然语言处理。

2.9无监督学习算法聚类算法 (Clustering Algorithms)

优点: 发现数据中的自然结构,无需标记数据。

缺点: 需要人工设置参数(如聚类数),对初始条件敏感。

应用场景: 市场细分,社交网络分析,图像分割。

2.10主成分分析 (PCA)

优点: 降低数据维度,提高数据可视化能力,去除冗余特征。

缺点: 可能会丢失某些信息,仅适用于线性关系。

应用场景: 数据压缩,特征提取,噪声减少。

2.11自编码器 (Autoencoders)

优点: 非线性特征学习,可用于生成数据。

缺点: 可能会丢失信息,训练可能不稳定。

应用场景: 数据去噪,特征学习,,异常检测。

2.12生成对抗网络 (GANs)

优点: 生成高质量的合成数据,适用于各种数据类型。

缺点: 训练不稳定,需要精心调整。

应用场景: 图像生成,视频合成,数据增强。

2.13强化学习算法Q-learning

优点: 直接从经验中学习,不需要环境模型。

缺点: 学习速度较慢,在高维状态空间中不适用。

应用场景: 游戏AI,机器人控制。

2.12 Deep Q-Networks (DQN)

优点: 可以处理高维输入,性能优于传统Q-learning。

缺点: 训练时间长,需要大量数据。

应用场景: 视觉游戏,无人驾驶汽车。

2.13 Proximal Policy Optimization (PPO)

优点: 收敛稳定,在连续动作空间中效果好。

缺点: 训练时间长,参数调整复杂。

应用场景: 机器人控制,运动模拟。

3 Transformer 模型

下面重点介绍因Chat-gpt一夜成名的Transformer 模型。

Transformer模型是一种非常强大的深度学习架构,最初是为了自然语言处理任务而设计的,但它已经被广泛应用到许多其他领域。

3.1简介

Transformer模型由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它通过自注意力机制(Self-Attention Mechanism)来替代传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),从而能够在不需要考虑序列依赖的情况下高效地处理序列数据。Transformer模型的一个关键特点是它可以并行处理输入序列,这使得它比RNN更快。

3.2优点

高效并行处理:由于不需要考虑序列依赖,可以在GPU等硬件上并行处理输入数据,大大加快了训练速度。长距离依赖处理:自注意力机制能够有效捕捉序列中的长距离依赖关系。(3)灵活性:Transformer可以很容易地扩展到更大的模型,并且适用于多种不同的任务。

(4)泛化能力强:在许多自然语言处理任务上表现出色。

3.3缺点

(1)计算资源要求高:对于大规模的数据集,训练大型Transformer模型需要大量的计算资源。

(2)内存占用大:特别是对于较大的模型版本,内存占用非常高。

(3)理解难度大:虽然模型结构相对清晰,但理解其内部工作原理仍有一定难度。

3.4应用场景

自然语言处理:包括但不限于机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。文本生成:如自动文摘、对话生成等。语音识别:结合其他技术,如端到端的语音识别系统。计算机视觉:用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。时间序列预测:如股票市场预测、电力负荷预测等。

(6)推荐系统:利用Transformer处理用户行为序列以生成个性化推荐

总之:Transformer模型因其高效性和强大的表达能力,在许多领域都有着广泛的应用。随着进一步的深入研究,Transformer架构也在不断地演进和发展,出现了多种变体以适应不同场景的需求。

4 开发思路

众所周知目前国内外已经有众多商用大模型,那么作为普通开发者想开发一个简易的购物助手、客服机器人等产品是否必须从0训练大模型呢?

当然可以不用,部分大厂已经为开发者提供了接口,如感兴趣可访问以下网站详细研究:通义官网通义官网,致力于实现类人智慧的通用智能

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https://tongyi.aliyun.com/(本帖非广告旨在为普通开发者提供思路)当然如果志在自研AI大模型并训练自己的数据库,相信本文也能提供一点思路。

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