一文搞懂人工智能、机器学习、深度学习和大模型

qbit2coding 2024-07-15 16:31:03 阅读 59

当我们谈论人工智能(AI),机器学习(Machine Learning),深度学习(Deep Learning),以及大模型(Large Models)时,实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别,今天我来给大家讲一下。

1/ 人工智能(AI)

想象一下,你正在玩一个智能手机上的语音助手,比如Siri或者小爱同学。当你对它说“明天的天气怎么样?”它会立刻给你提供明天的天气预报。这就是人工智能的体现。它是一种让计算机模拟人类智能行为的技术,让我们的设备能够像人一样理解我们的语言并做出相应的反应。人工智能是一个很大的概念,它指的是让机器具备类似于人类的智能,能够像人一样思考、学习和解决问题。

其他的例子还有自动驾驶汽车,它能通过摄像头、雷达等传感器感知周围环境,然后做出驾驶决策,这也是人工智能的一个体现。

2/ 机器学习(ML)

机器学习就是AI的一种实现方式。它是一种让计算机从数据中学习和提取模式的方法。就像我们教小孩子学习一样,我们给机器提供了大量的数据和答案,让它通过学习来找出这些数据之间的规律。比如,我们可以让机器学习通过分析数百张猫和狗的图片,从而学会区分猫和狗。

你经常在音乐App上听歌,随着时间推移,App似乎越来越了解你的口味,为你推荐的歌曲大多正中下怀。这种“善解人意”的背后,就是机器学习在发挥作用。

机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机无需显式编程就能从数据中学习。具体来说,就是给计算机提供大量的历史数据(如用户听歌记录),让它自己找出数据中的规律(如用户喜欢某种风格的音乐),然后根据这些规律对未来的新数据(如未听过的歌曲)进行预测(如预测你会喜欢某首新歌)。

总之,机器学习就是让计算机通过数据自动“学会”如何完成特定任务。

3/ 深度学习(DL)

深度学习则是机器学习的一种特殊形式。它使用多层神经网络模型来进行学习和推理。你可以把这个网络看作是人脑中的神经元网络,每一层都对数据进行一次不同层次的抽象和处理。

假设你正在使用手机翻译App,只需对着镜头说出一句英文,App瞬间就能准确地将其译成中文。这种快速精准的翻译能力,源于深度学习技术。

深度学习是机器学习的一个子领域,特别擅长处理复杂、非线性的数据,如图像、声音和文本。它的核心是深度神经网络,这是一种模仿人脑神经元结构的数学模型。这个模型包含多层节点(就像大脑中的神经元层层堆叠),每一层都会对输入数据进行特定的变换和抽象,逐渐从原始数据中提取出越来越高级、抽象的特征。

在翻译的例子中,深度学习模型通过学习海量的双语对照数据,学会了直接将语音波形映射到对应的文本含义。所以,深度学习就是通过构建深层神经网络,让计算机能从复杂数据中自动提取关键特征并做出精准决策。

4/ 大模型(LLM)

让我们谈谈近年来备受关注的大模型。比如,你在网上看到一篇由AI生成的文章,其文笔流畅、观点独特,仿佛出自一位专业作家之手。这就是大模型的杰作。

大模型,尤其是预训练大模型,是深度学习领域的一种最新进展。它们通常有几亿到上千亿个参数,远超传统模型,通过吸收海量互联网文本(甚至包括图像、视频等多模态数据)进行训练。

这种训练使得大模型具备了强大的跨领域知识理解、逻辑推理、语言生成等能力。一旦完成预训练,大模型可以针对各种下游任务进行微调,如问答、写作、代码生成等。

简言之,大模型是拥有海量参数、经过大规模数据训练的深度学习模型,它们展现出前所未有的通用性和创造性,能在众多应用场景中展现接近甚至超越人类的专业水平。

大模型就像是拥有超多知识的巨大图书馆。这些模型通过学习和存储海量的信息,拥有了解决各种问题的能力。就像一个知识渊博的学者,它可以回答各种问题,甚至创作文章、编写代码。例如,OpenAI的GPT-3模型就是一个大模型,它能够生成连贯的文本,帮助写文章、编写程序,甚至能创作诗歌和故事。



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