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的能力从简单的感知向深层次的理解乃至推理不断发展。2.AIGC大模型的课程学习李宏毅课程https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/?spm_id_from333.337.search-card.all.clickvd_source7da5a789b68538d3f8bee660cf5ed47ehttps://www.bilibili.com/video/BV1jA411274Q/?spm_id_from333.337.search-card.all.clickvd_source7da5a789b68538d3f8bee660cf5ed47eB站的讲解的可视化https://www.bilibili.com/video/BV1uu4y1m7ak/?spm_id_from333.880.my_history.page.clickvd_source7da5a789b68538d3f8bee660cf5ed47e3.大模型论文和发展报告https://arxiv.org/https://www.vzkoo.com/未来智库https://openi.pcl.ac.cn/https://www.modelscope.cn/home4.中国大语言模型的产业链硬件方面最底层基于 CPU、GPU、DPU三类芯片形成三大算力支柱。FPGA芯片中国 FPGA 厂商中紫光国微、复旦微电和安路科技在2021年市占率超过 15%。受益于国产化加速推进中国 FPGA 厂商将拥有巨大成长空间。ASIC芯片具有高性能、低能耗的特点专用化程度最高其特点同时适合AI训练和推理阶段的使用。ASIC芯片包括DPU和NPU类别其中DPU主要承担网络、存储和安全的加速处理任务旨在满足网络侧专用计算需求适用于服务器量多、对数据传输速率要求严苛的场景。5.什么是大模型通过大数据、大算力、大参数塑造出的模型是AI技术的演进阶段。以往是弱人工智能一个模型模型只能做一个特定任务。现在大模型是通用人工智能能做所有任务是多重能力文字理解、多语言理解、图文理解、语音理解、逻辑理解的融合不是单纯的拼合。同时具有很强的推理能力。6.AIGC的三要素是什么算法、算力、数据最常用的三类AI芯片的技术架构GPU、FPGA、ASIC7.大模型的本质是两个文件本质就是两个文件如下图llama2的示意一个是参数文件组成整个神经网络的权重一个是包含运行这些参数的代码文件。用来运行这个神经网络的代码可以是C或者其他任何编程语言写的。有了这俩文件再来一台笔记本我们就不需任何互联网连接和其他东西就可以与它大模型进行交流了比如让它写首诗它就开始为你生成文本。8.AIGC、AI、AGI的关系业务痛点传统 AI判别式 AI高度依赖人工标注数据模型泛化能力差且只能完成分类、回归等特定任务无法满足企业对于自动化内容生产、跨领域逻辑推理及灵活性业务决策的需求。核心需求降低内容生产成本降本增效、实现跨模态理解与生成、构建具备人类同等认知水平的通用智能体。技术理论本质AI (Artificial Intelligence)计算机模拟人类智能的总称核心逻辑是通过算法实现感知、推理与决策。AIGC (AI Generated Content)基于深度学习中的生成式模型如 Diffusion Model, Transformer通过学习海量数据的概率分布实现从特征提取到样本生成的范式转移Probability Distribution Mapping。AGI (Artificial General Intelligence)具备多模态理解、跨领域迁移学习、自主逻辑推理及自我演进能力的智能系统其本质是实现与人类智能等效的通用性。解决方案AI 层面利用机器学习算法处理垂直领域任务。AIGC 层面采用基础大模型Foundation Models通过自监督学习实现文本、图像、音视频的自动化产出。AGI 层面研发具备复杂长链条推理、自主规划Agent和具身智能Embodied AI的技术路径。具体实施步骤数据采集及预处理 → 预训练Pre-training→ 微调SFT/RLHF→ 提示词工程Prompt Engineering→ 插件化/工具调用Action。量化效果内容产出效率提升1000倍以上多任务处理准确率逼近人类专家水平实现零样本Zero-shot或少样本Few-shot的泛化迁移。9.AI的发展过程的四次跃迁10.机器学习和神经网络、深度学习的关系深度学习是神经网络的“进阶版”神经网络是机器学习的一种“手段”而机器学习是实现人工智能的“路径”。机器学习是人工智能的一个子集而深度学习则是机器学习的一个子集。机器学习是一种实现人工智能的方法它是一种让机器从数据中学习并做出预测或决策的技术。机器学习算法通常通过训练数据集来学习如何进行预测或决策而不是通过明确编程来完成这些任务。机器学习可以分为三类监督学习、非监督学习和强化学习。深度学习是一种特殊类型的机器学习它使用人工神经网络来学习数据中的复杂模式。深度学习模型通常包含多层的人工神经元这些神经元通过多层的非线性变换来对输入数据进行处理。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。总之机器学习是一种让机器从数据中学习并做出预测或决策的技术而深度学习是机器学习的一个子集它使用人工神经网络来学习数据中的复杂模式。11.模型即服务 Model-as-a-ServiceMaaS是一种将大型 AI 模型作为标准云基础设施能力通过API 或低代码接口向外输出预测、生成或推理能力的云计算演进范式。把人工智能的核心底层基础设施、软件平台和应用层打造成了一个通用的生态系统可以被各种应用程序和服务使用而不需要对模型专门开发。场景某全球知名在线旅游平台OTA的智能客服升级背景与挑战原有的规则驱动客服无法处理“我想去带狗能看海且人少的地方”这类模糊需求且多语言翻译生硬。具体实施方式接入 Azure OpenAI 或阿里云百炼的 MaaS 平台通过 API 调用 GPT-4 或 Qwen 模型调用公有云上的模型结合公司私有的酒店库建立 RAG检索增强生成 架构本地部署RAG知识库。量化对比开发成本从自研预估的 200 万美元降低至每月 5000 美元的按量付费。转化率由于搜索建议更精准订单转化率提升了 18%。解决率智能客服自主解决率从 45% 提升至 82%。业务价值将 AI 从“成本中心”转变为“利润中心”实现了极低成本下的全球化服务覆盖。12.ChatGPT的本质是什么答继数据库和搜索引擎之后的全新一代的 “知识表示和调用方式”。ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的生成式AI模型能够生成类似于人类对话的文本输出。它使用了大规模的预训练语言模型能够自动地从输入的文本中学习语言模式和上下文信息然后基于这些信息生成新的文本。13.ChatGPT的发展历程ChatGPT根据GPT3.5系统的一个模型进行微调得到两者都在微软Azure AI服务器上训练。ChatGPT相交于GPT3.5新加了RLHF从人类反馈中强化学习的训练方式进行模型微调。各阶段关键能力总结1)GPT-1学习了5GB内容学会了“单字接龙”——给上文模型能够生成下文的一个字然后再循环这个过程就能够生成一段话甚至更长内容这个过程叫做自回归生成。至于后边生成什么字按照概率来抽样。2)GPT-2又学习了35GB内容又具备了非文本的多模态能力。3)GPT-3学习了15TB学习了还具备了“泛化”能力即利用所学的规律生成用户想要的回答即能够回答之前“从没有记忆过的提问”。但是缺点也有“无意义回答”和“错误回答”问题。4)ChatGPT【模板规范】用对话模板矫正GPT-3的不规范习惯用人们专门编制的优质对话范例QA交给GPT-3学习让其学会人类表达方式。【创意引导】为了让GPT-3更具有创造性人类开始对其自由提问然后对回答评分去调整模型引导GPT有创意回答这样就叫做GhatGPT。14.大模型的参数有哪几类15.ChatGPT能力的实现过程3步a)阶段一基础大模型收集演示数据并训练有监督策略即训练监督策略模型。如GPT-3通过128层网络1750亿个参数组成用45TB文本数据训练形成一个说胡话的混沌大脑。b)阶段二模型微调收集比较数据并训练奖励模型即训练奖励模型。采用人工标注方法对大量问题提供回答模板供模型学习。人工还对GPT生成的多个答案排序建立奖励模型自动为生成结果打分。形成作答-评分-调整的循环。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】