鲸浪科技：关于AI人工智您做需要知道的

AI如今出现在现代生活的每个角落，从音乐和媒体到商业和生产力，甚至约会。由于我们每天都要面对大量内容，所以有必要了解AI最近的重大发展专业术语、以及相关公司的所有内容，以便在这个快速发展的领域保持最新状态。

 究竟什么是人工智能?人工智能也称为机器学习，是一种基于神经网络的软件系统，这种技术实际上在几十年前就已被开创，但最近由于强大的新计算资源而蓬勃发展。

   人工智能实现了有效的语音和图像识别，以及生成合成图像和语音的能力；研究人员正在努力让人工智能能够浏览网络、订票、调整食谱等。 人工智能的一大奇特之处在于，尽管其核心概念可以追溯到 50 多年前，但在不久之前，即使是精通技术的人也很少熟悉其中的概念。因此，如果您感到迷茫，请不要担心——每个人都是如此。

   读完本文后，您将了解当今任何人都希望了解的最新情况。 1.模型PROJECT该模型是接受输入并返回输出的实际代码集合，术语与模拟复杂自然过程的统计模型或建模系统的相似性并非偶然。在人工智能中，模型可以指像ChatGPT这样的完整系统，或者几乎任何人工智能或机器学习结构，无论它做什么或产生什么，模型有不同的大小，这意味着它们占用多少存储空间以及运行需要多少计算能力。而这些取决于模型的训练方式。

   2.训练PROJECT为了创建人工智能模型，构成系统基础的神经网络需要接触数据集或语料库中的大量信息。在此过程中，这些巨型网络创建了该数据的统计表示。这个训练过程是计算最密集的部分，这意味着在大量的高性能计算机上需要数周或数月的时间（你想花多久就花多久）。其原因是，不仅网络复杂，而且数据集可能非常大：必须分析数十亿个单词或图像，并在巨大的统计模型中给出表示。另一方面，一旦模型完成烹饪，它在使用时会变得更小并且要求更低，这个过程称为推论。       3.生成式人工智能PROJECT每个人都在谈论生成式人工智能，这个广义术语仅指产生原始输出（例如图像或文本）的人工智能模型。有些人工智能进行总结，有些人工智能进行重组，有些人工智能进行识别，等等——但真正生成某些东西的人工智能（无论它是否“创造”是有争议的）现在特别受欢迎。请记住，仅仅因为人工智能生成了某些东西，并不意味着它是正确的，甚至它根本反映了现实！只是在你要求之前它并不存在，就像故事或绘画一样。

   4.大型语言模型（LLM）PROJECT大型语言模型是当今最有影响力和最通用的人工智能形式，它是在几乎所有构成网络的文本和大部分英语文学上进行训练的。吸收所有这些结果会产生一个巨大的基础模型（继续阅读）。LLM能够用自然语言交谈和回答问题，并模仿各种风格和类型的书面文档，ChatGPT、Claude 和 LLaMa 等人就证明了这一点。虽然这些模型无疑令人印象深刻，但必须记住，它们仍然是模式识别引擎，当它们回答时，它是在尝试完成它已识别的模式，无论该模式是否反映现实。

   5.AGI或强人工智能PROJECT通用人工智能，或者说强人工智能，并不是一个明确定义的概念，但最简单的解释是，它是一种强大的智能，不仅可以做人类所做的事情，而且可以像我们一样学习和改进自己。有些人担心，这种学习、整合这些想法、然后更快地学习和成长的循环将是一种自我延续的循环，导致一个无法约束或控制的超级智能系统。有些人甚至建议推迟或限制研究以防止这种可能性。

   6.基础模型PROJECT在巨大的数据集上从头开始训练巨大的模型成本高昂且复杂，因此您不想做更多的事情。基础模型是从头开始的大型模型，需要超级计算机才能运行，但通常可以通过减少参数数量来修剪它们以适应更小的容器。您可以将这些视为模型必须处理的总点，如今它可以达到数百万、数十亿甚至数万亿。