上海网站建设 迈,网页设计网站布局分析,东莞企业信息查询系统官网,即商通网站建设推广自学30天掌握AI开发 - 第1天
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日期#xff1a;第1天 主题#xff1a;人工智能与大语言模型基础
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了解人工智能的发展历史和基本概念掌握大语言模型的基本原理和工作机制区分不同类型的AI模型及其特点理解AI在当前社会中的…自学30天掌握AI开发 - 第1天 日期和主题
日期第1天 主题人工智能与大语言模型基础 学习目标
了解人工智能的发展历史和基本概念掌握大语言模型的基本原理和工作机制区分不同类型的AI模型及其特点理解AI在当前社会中的应用场景和影响能够使用至少一种大语言模型进行基础交互 核心知识点讲解
什么是人工智能
人工智能(AI)是指由机器展示的智能特别是计算机系统能够执行传统上需要人类智能的任务如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译等。
AI可以分为三种类型
弱人工智能(ANI)专注于执行特定任务的AI如语音助手、图像识别系统。这是我们现在拥有的AI类型。强人工智能(AGI)具有与人类相当的通用智能能够执行任何人类可以做的智力任务。目前仍在研究中。超级人工智能(ASI)智能超过人类的AI理论上可能出现但目前远未实现。
人工智能发展简史
AI的发展可以划分为几个关键阶段 早期发展(1950s-1990s) 1950年艾伦·图灵提出图灵测试用于判断机器是否具有人类水平的智能1956年达特茅斯会议正式确立人工智能学科1960-70年代早期专家系统和符号主义AI发展1980年代AI经历第一次寒冬投资和兴趣下降 机器学习兴起(1990s-2010) 从符号逻辑转向基于数据的学习方法统计方法和早期神经网络开始应用支持向量机(SVM)、决策树等算法取得成功 深度学习革命(2010年代) 2012年AlexNet在图像识别竞赛中取得突破性胜利计算能力提升和大数据可用性促进了深度学习发展卷积神经网络(CNN)在图像处理领域取得巨大成功 大语言模型时代(2018至今) 2018年BERT模型开创上下文化语言理解新范式2020年GPT-3展示出惊人的自然语言能力2022-2023年ChatGPT引发AI应用热潮当前GPT-4、Claude、Gemini等模型持续推动AI能力边界
机器学习基础
机器学习是AI的一个核心分支它使计算机能够从数据中学习而无需显式编程。主要学习方式包括 监督学习 使用标记数据输入和正确输出对训练模型模型学习输入和输出之间的映射关系常见应用图像分类、垃圾邮件检测、预测分析 无监督学习 使用无标记数据让模型自行发现数据中的模式和结构常见技术聚类、降维、异常检测应用客户细分、模式识别 强化学习 通过试错和奖惩机制学习最优策略智能体(Agent)通过与环境交互获取反馈应用游戏AI、自动驾驶、机器人控制 神经网络基础 受人脑结构启发的计算模型由多层神经元组成每层神经元将信息传递给下一层通过反向传播算法调整权重使网络输出更接近目标
大语言模型工作原理
大语言模型(LLM)是基于深度学习的自然语言处理系统能够理解、生成和操作人类语言。
基本工作原理 预训练过程 模型在海量文本数据上进行训练通常包含数千亿词汇学习预测句子中下一个词的概率分布在训练过程中获取语言的语法、语义和事实知识 Transformer架构 现代LLM基于Transformer架构2017年由Google提出核心是自注意力机制允许模型关注输入文本的不同部分并行处理能力强训练效率高 标记化(Tokenization) 将文本分解为模型可处理的单元标记/tokens标记可以是单词、词的一部分或标点符号每个标记都映射到一个唯一的ID用于模型处理 推理过程 模型接收输入文本提示词/prompt基于已学习的模式预测下一个最可能的标记循环这个过程生成完整响应
参数量与能力
LLM的能力与其参数量模型中可调节的变量数量密切相关
GPT-31750亿参数GPT-4估计超过1万亿参数Claude 3未公开估计数千亿级别Gemini未公开估计在同等量级
参数量越大模型通常能捕捉更复杂的模式和关系但也需要更多计算资源。
主流大语言模型介绍
GPT系列 (OpenAI)
GPT-3.5广泛应用于ChatGPT平衡了性能和成本GPT-4多模态能力可处理文本和图像输入推理能力更强特点上下文理解能力强创意写作出色编程和推理能力优秀
Claude系列 (Anthropic)
Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku三个不同能力和速度级别的模型特点安全合规性强长文本处理能力突出输出更加详细和有条理
Gemini (Google)
Gemini Pro/UltraGoogle最新的多模态模型特点强大的推理能力与Google生态系统集成数学和科学能力突出
开源模型
LLaMA (Meta)开源大语言模型有多种参数规模版本Mistral法国初创公司开发的高效开源模型特点可本地部署社区支持丰富定制化程度高
大语言模型的能力与局限
擅长的任务
文本生成创意写作、内容创作、摘要生成语言翻译和改写问答与信息检索基础代码编写与理解概念解释和教育辅导
不擅长的任务
精确计算和数学推理最新信息获取知识截止日期限制高度专业化的领域知识图像或音频的详细分析非多模态模型因果推理和常识判断
常见问题和局限 幻觉(Hallucination) 模型生成看似合理但实际不正确的内容原因训练数据中的错误信息、统计模式过度泛化、上下文窗口限制 上下文窗口限制 模型一次只能处理有限长度的文本GPT-3.5约4K标记约12,000字Claude 3 Opus约200K标记约60万字超过窗口大小的信息会被忽略或遗忘 偏见与公平性问题 模型可能反映训练数据中的社会偏见可能对某些群体有刻板印象或不公平表现 知识时效性 模型知识在某个时间点冻结GPT-4的训练数据截止到2023年4月无法获取后续的新信息和事件 详细学习内容
AI的应用领域
当前AI正在改变多个领域的工作方式 内容创作 文本生成文章、报告、创意写作图像创作生成艺术、产品设计、概念图音频/视频制作音乐创作、视频编辑辅助 软件开发 代码生成与调试自动化测试与文档低代码/无代码开发平台 商业与分析 客户服务机器人数据分析与洞察市场预测与决策辅助 教育与研究 个性化学习助手研究文献分析实验设计辅助 医疗健康 诊断辅助系统药物发现与开发个性化治疗方案
大语言模型与传统AI的区别
传统AI与现代LLM有几个关键区别
特性传统AI大语言模型设计方法针对特定任务手工设计通用模型适应多种任务数据需求任务特定的标记数据海量通用文本数据适应能力领域转换困难零样本/少样本学习能力强交互方式结构化输入和输出自然语言交互理解深度浅层模式识别深层语义理解创造能力有限或无强大的创造性能力
提示工程基础
与大语言模型交互的关键是构建有效的提示(prompt)。基本原则包括
明确性清晰表达你的需求和期望上下文提供给模型足够的背景信息结构化使用格式化的指令和结构分步引导复杂任务分解为简单步骤示例演示提供输入-输出示例说明需求
示例提示结构
角色[给AI定义一个角色]
任务[明确任务描述]
格式[指定输出格式]
步骤[分解任务步骤]
限制[设定任何约束或边界]
示例[提供一个例子]代码示例/交互练习
练习1基本AI交互
选择一个可访问的大语言模型如ChatGPT、Claude、Gemini等并尝试以下交互 简单问答 提示请解释什么是神经网络用简单的语言让非技术人员也能理解。 角色扮演 提示假设你是一位AI研究历史学家。请以时间线的形式列出AI发展的5个关键里程碑事件及其影响。 创意生成 提示请为一个名为人工智能与人类协作的博客生成5个有吸引力的标题。
练习2提示词工程体验
尝试同一个问题的不同提问方式观察结果差异
基础提示
什么是大语言模型改进提示
请详细解释大语言模型的工作原理包括:
1. 基本定义
2. 训练过程
3. 核心架构组件
4. 推理机制
5. 与传统NLP模型的区别请确保解释通俗易懂适合AI初学者阅读可以使用比喻来帮助理解。比较两种提示的回答质量和详细程度思考差异原因。
练习3多模型对比测试
如果你能访问多个AI模型尝试向不同模型提出相同问题比较它们的回答
测试问题
请解释量子计算的基本原理编写一个简单的Python函数来检查一个数是否为质数用四段话写一个关于未来城市的小故事
记录每个模型的回答并比较
回答准确性表达清晰度创意水平是否出现错误或幻觉
❓ 自测问题 基础概念人工智能、机器学习和深度学习之间有什么关系它们分别指什么 历史发展简述大语言模型发展历程中的三个重要里程碑及其意义。 技术原理Transformer架构中的自注意力机制有什么作用为什么它对大语言模型如此重要 能力边界大语言模型在哪些任务上表现出色又在哪些方面存在明显不足 应用场景举出三个大语言模型在实际生活或工作中的具体应用场景并简述其价值。 模型比较GPT、Claude和Gemini系列模型各有什么特点和优势 伦理考量使用AI技术可能带来哪些伦理问题我们应该如何应对
自测问题答案 基础概念 人工智能(AI)是最广泛的概念指机器模拟人类智能的能力机器学习(ML)是AI的一个子领域关注让计算机从数据中学习而无需显式编程深度学习(DL)是机器学习的一个子集使用多层神经网络处理信息 历史发展 BERT(2018)引入双向上下文理解大幅提升语言模型对文本理解能力GPT-3(2020)1750亿参数规模展示出令人印象深刻的自然语言生成能力ChatGPT(2022)人类反馈强化学习(RLHF)的突破性应用使AI交互变得对话化和友好 技术原理 自注意力机制允许模型在处理序列时关注输入的不同部分它计算序列中每个元素与所有其他元素的关系对LLM至关重要是因为它使模型能够捕捉长距离依赖关系理解上下文并有效处理变长序列 能力边界 优势文本生成、信息提取、语言翻译、创意写作、基础编程局限精确计算、最新信息获取、专业领域深度知识、逻辑推理一致性、常识理解 应用场景 内容创作帮助作家克服创作障碍生成初稿和创意构思编程辅助协助开发者编写代码解释复杂概念调试和优化客户服务提供24/7自动化支持回答常见问题处理基本请求 模型比较 GPT系列通用能力强创意表现出色编程支持好Claude系列长文本处理能力突出回答更系统化安全性强调Gemini系列多模态理解能力强科学和数学推理优秀与Google服务整合 伦理考量 隐私问题用户数据如何被收集、使用和保护偏见与公平模型可能放大社会偏见和不平等真实性挑战区分AI与人类创作内容日益困难就业转型自动化对就业市场的潜在影响解决方案透明的AI系统、多样化的训练数据、明确的使用政策以及持续的伦理监督 拓展资源
阅读材料
人工智能简史 - Michael WooldridgeAttention Is All You Need - Transformer架构原始论文GPT-3论文Language Models are Few-Shot Learners - OpenAI研究团队
视频资源
3Blue1Brown: 神经网络是什么 - 神经网络可视化解释Andrej Karpathy: GPT工作原理 - 从零构建GPT大语言模型工作原理解析 - 通俗易懂的中文解释
工具与网站
Hugging Face - AI模型库与社区AI Playground - 对比多个顶级AI模型ChatGPT - OpenAI的大语言模型交互界面Eleuther AI - 开源语言模型研究LLM可视化工具 - 交互式理解Transformer架构
课程与教程
吴恩达《AI For Everyone》 - 面向非技术人员的AI入门李宏毅《深度学习基础》 - 中文深度学习课程《Practical Deep Learning》 - 实用深度学习入门 实践项目
项目AI模型能力评估报告
目标创建一个详细的AI模型能力评估报告比较不同模型在各种任务上的表现。
步骤 准备评估问题集 基础知识问答历史、科学、文学等逻辑推理题数学问题、逻辑谜题创意生成任务故事、诗歌、广告文案代码编写任务简单函数、算法实现分析与总结任务文章摘要、观点提取 选择评估模型 选择2-3个可访问的AI模型如ChatGPT、Claude、Gemini等记录每个模型的版本信息和访问方式 执行测试 向每个模型提出相同的问题保持提示词格式一致记录回复内容和响应时间 分析结果 为每个回答评分1-5分制比较不同模型在各类任务上的优劣记录任何有趣的差异或独特表现 撰写报告 测试方法说明结果数据表格模型优势分析应用场景推荐个人使用建议
成果展示
一份完整的评估报告文档Word或PDF评分数据的可视化图表优秀回答示例集锦 学习建议
时间规划
对于第一天的学习建议按照以下时间分配 核心知识学习60-90分钟 分段学习每30分钟休息5分钟记笔记用自己的话总结要点 交互练习45-60分钟 实际使用AI模型体验各种功能尝试不同提示词观察效果差异 自测与复习30分钟 不查阅笔记完成自测问题回顾错误的问题查漏补缺 拓展学习30-60分钟可选 选择1-2个感兴趣的拓展资源深入学习将新知识与核心内容联系起来
学习方法建议 主动学习不要只是阅读尝试用自己的话解释概念寻找实际例子 实践为主多与AI模型交互亲身体验其能力和局限 问题驱动带着问题学习思考为什么和如何应用 联系实际思考AI如何应用到你的工作或生活中 保持好奇AI领域发展迅速培养持续学习的习惯 作业/思考题 AI发展时间线创建一个可视化时间线标注AI发展历史中的10个关键事件并简述每个事件的意义。 模型对比报告完成至少两个不同大语言模型的测试写一份500字的对比报告分析它们的优缺点和适用场景。 应用场景分析选择你熟悉的一个行业或领域分析大语言模型可能带来的3个积极影响和2个潜在挑战并提出应对挑战的建议。 伦理思考写一篇简短文章约600字讨论AI发展可能带来的一个伦理问题分析多方观点并提出你的看法。 学习计划制定基于今天的学习内容确定你对AI领域最感兴趣的3个方面并制定接下来一周的具体学习计划。 明日预览明天我们将学习上下文理解与多模态AI技术探索大语言模型如何理解和处理上下文信息以及AI如何跨越文本、图像、音频等多种模态工作。我们还将解析作业1-5的参考答案帮助你检验学习成果。
