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效果小劇透

先了解專有名詞，是快速打入一個(gè)領(lǐng)域最直接的方法。

今天，海鹽就先用大白話讓你聽懂，再對(duì)照官方定義，讓你進(jìn)一步理解的方式，快速的幫助大家，更清晰的了解ChatGPT領(lǐng)域大家常談到的常見專有名詞。

當(dāng)然，對(duì)于普通人，理解大白話的解釋，就夠啦~還可以拿海鹽接地氣的小故事去給妹子科普，吹個(gè)牛~哈哈哈哈哈

讓大家不再談詞色變，一舉解決朋友聊天聽不懂、AI新聞理解不上去的問題~

本文與實(shí)戰(zhàn)無關(guān)，完全是幫助大家在認(rèn)知層面提升一個(gè)Level的。

本教程爆肝2天，2萬字全程干貨，值得收藏反復(fù)查閱

閱讀時(shí)，對(duì)照文檔左側(cè)的目錄層級(jí)，思路更清晰

只有干貨，坐穩(wěn)，發(fā)車！

痛點(diǎn)

目標(biāo)導(dǎo)向，我們來快速說一下，不懂AI領(lǐng)域?qū)Ｓ忻~有哪些痛點(diǎn)，充分理解要學(xué)習(xí)了解的必要性，從而效果最大化。

1.社交尷尬

與懂AI的朋友交談時(shí)，會(huì)因?yàn)椴欢瓵I詞匯而感到難以融入。

2.無法理解AI新聞和文章

在閱讀關(guān)于ChatGPT或者AI的科技新聞時(shí)，不理解專有名詞會(huì)阻礙獲取和理解信息。

3.誤解AI的能力和限制

不理解專有名詞會(huì)導(dǎo)致對(duì)AI的能力和限制產(chǎn)生誤解，如過度夸大其功能或低估其潛力。會(huì)誤信一些誤導(dǎo)性的信息。會(huì)誤解AI帶來的負(fù)面影響。

4.對(duì)AI的恐懼和不安

由于不理解，會(huì)對(duì)AI產(chǎn)生不必要的恐懼和疑慮。

5.在工作和學(xué)習(xí)中受阻

職業(yè)發(fā)展會(huì)受一定的阻礙，已經(jīng)有一些創(chuàng)業(yè)公司開始內(nèi)部普及GPT，代替勞動(dòng)力，降本增效了。在工作或?qū)W習(xí)中需要使用AI，那么不理解AI詞匯就會(huì)成為一個(gè)障礙。

常見AI專有名詞

1.什么是AI

大白話理解：

玩過“超級(jí)瑪麗”游戲嗎？是不是發(fā)現(xiàn)，那些小怪物總是按照一樣的模式移動(dòng)，比如左右走走，上下跳跳。你只需要找到規(guī)律，就能輕松躲過它們，拿到金幣。

但是，想象一下，如果游戲的小怪物開始變聰明，它們不再只是機(jī)械地走來走去，而是開始觀察你的行動(dòng)，學(xué)習(xí)你的習(xí)慣。它們發(fā)現(xiàn)你喜歡從上方跳過它們，于是它們開始向上跳，試圖碰到你?；蛘甙l(fā)現(xiàn)你總是在一個(gè)特定的地方等待它們，于是它們開始改變路線，以避開你。這樣，游戲就會(huì)變得更有挑戰(zhàn)性，因?yàn)槟阈枰粩嗟卣{(diào)整你的策略來應(yīng)對(duì)這些越來越聰明的小怪物。

這些變得更聰明，能學(xué)習(xí)和適應(yīng)的小怪物，就像是AI（人工智能）技術(shù)。它們能學(xué)習(xí)，能適應(yīng)，能理解和處理信息，從而使得它們能做到越來越多的事情。這就是AI的魔力所在~

無論是幫我們推薦音樂、電影，還是駕駛汽車，甚至幫助醫(yī)生診斷疾病，AI都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。

對(duì)照官方介紹：

AI是人工智能Artificial Intelligence的縮寫，是模擬人類智能的技術(shù)。它讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和理解信息，像人一樣思考、解決問題。AI包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)，能幫助計(jì)算機(jī)執(zhí)行各種任務(wù)，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛和智能助理。目標(biāo)是讓機(jī)器變得智能，提供更智能高效的解決方案，改善我們的生活和工作。

2.什么是AIGC

大白話理解

AIGC是基于人工智能技術(shù)的所有應(yīng)用范疇，比如，ChatGPT就是AIGC的應(yīng)用之一。

讓我們用一個(gè)有趣的例子來理解一下。想象自己有一個(gè)魔法畫筆，你只需要告訴它想畫什么，它就能畫出來?，F(xiàn)在，如果你的魔法畫筆有了人工智能，它就變得更聰明了。你只需要告訴它你想畫一個(gè)城堡，它就會(huì)自己動(dòng)手去畫，而且還會(huì)考慮到很多你可能沒有想到的細(xì)節(jié)，比如城堡的形狀、顏色，甚至是城堡里的人們和他們的生活。

這個(gè)聰明的魔法畫筆軟件，就是AIGC的應(yīng)用之一。

對(duì)照官方介紹

AIGC是AI生成內(nèi)容Artificial Intelligence Generated Content的縮寫。是指由人工智能（AI）算法自動(dòng)創(chuàng)作的各種內(nèi)容，如文章、音樂、圖像等。這一技術(shù)利用強(qiáng)大的計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，使AI能夠模擬人類的創(chuàng)作風(fēng)格和思維方式，從而生成類似人類創(chuàng)作的內(nèi)容。

一旦模型經(jīng)過充分訓(xùn)練，它就能夠根據(jù)輸入的特定指令或主題，自動(dòng)創(chuàng)作出相關(guān)的內(nèi)容。例如，當(dāng)你提供一個(gè)話題給AIGC，它可以生成一篇文章或段落，內(nèi)容可能包含相關(guān)事實(shí)、觀點(diǎn)、甚至創(chuàng)意。3.什么是GPT (Generative Pre-training Transformer)

大白話講解

假設(shè)有一只超級(jí)鸚鵡，它不僅可以模仿你說的話，還可以理解你說的話，并且給出有意義的回答。這就是GPT的工作原理。

ChatGPT就像是一個(gè)超級(jí)鸚鵡，它通過閱讀了大量的書籍、文章和網(wǎng)頁，學(xué)習(xí)了人類的語言和知識(shí)。當(dāng)你向它提問時(shí)，它會(huì)從它學(xué)到的所有知識(shí)中，找出最合適的回答。

但ChatGPT并不知道你是誰，也不知道它自己是什么。它只會(huì)復(fù)述它學(xué)到的知識(shí)，而不會(huì)有自己的想法和情感。所以，雖然可以給出很有用的回答，但是它并不理解這些回答的真正含義。

對(duì)照官方介紹

GPT，全稱為"Generative Pre-training Transformer"，是一種自然語言處理（NLP）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它的特點(diǎn)在于“生成預(yù)訓(xùn)練”，通過大量的數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練，然后再通過特定任務(wù)的數(shù)據(jù)微調(diào)。這使得GPT在諸如翻譯、問答、摘要等任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)秀，同時(shí)也有強(qiáng)大的創(chuàng)作能力，比如寫文章、寫詩等。簡(jiǎn)單來說，它就像個(gè)超級(jí)智能的文字魔術(shù)師，能將你的語言需求變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

4.什么是ChatGPT

大白話理解

上邊說的那只鸚鵡，現(xiàn)在被做了一些對(duì)話場(chǎng)景的專項(xiàng)訓(xùn)練。更適合于你問我答的對(duì)話模式了，ChatGPT就是GPT的一個(gè)"對(duì)話專用版本"的超級(jí)鸚鵡。

對(duì)照官方介紹

ChatGPT是一種人工智能語言模型，它是由OpenAI開發(fā)的。簡(jiǎn)單來說，它是一種“聊天機(jī)器人”，能夠理解人類的自然語言，并做出相應(yīng)回應(yīng)。與普通的搜索引擎不同，ChatGPT能夠進(jìn)行對(duì)話，就像與一個(gè)虛擬智能伙伴交流一樣。

ChatGPT基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過訓(xùn)練海量的文本數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)語言的規(guī)律和語義理解。它不僅可以回答問題，還能進(jìn)行廣泛的對(duì)話，包括提供建議、講故事、解釋概念、內(nèi)容生成、總結(jié)、分類、分類和情感分析、數(shù)據(jù)提取、翻譯，還有很多很多。

作為一個(gè)AI語言模型，ChatGPT的用途廣泛，可以應(yīng)用于多種領(lǐng)域。在日常生活中，它可以回答各種問題，提供實(shí)用信息，還可以用于娛樂，與用戶進(jìn)行有趣的對(duì)話。在教育領(lǐng)域，ChatGPT可以輔助學(xué)習(xí)，解答問題，為學(xué)生提供知識(shí)幫助。在客服和支持領(lǐng)域，它可以為用戶提供快速有效的解決方案。

值得注意的是，ChatGPT雖然功能強(qiáng)大，但也有其局限性。它是基于已有數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，所以有時(shí)可能會(huì)給出不準(zhǔn)確或不完整的答案。此外，它無法具備真正的情感和創(chuàng)造力，只是根據(jù)模式匹配和統(tǒng)計(jì)概率來生成回答。

5.什么是自然語言處理（NLP）

大白話理解

想象一下，你有一個(gè)全知全能的朋友，我們叫他“機(jī)器人小智”。你可以問他任何問題，無論是課本上的知識(shí)，還是天氣預(yù)報(bào)，甚至是明天的午餐建議，他都能給你答案。這就是因?yàn)樾≈菚?huì)"自然語言處理"。

自然語言處理就像是教小智如何理解和回應(yīng)我們?nèi)祟惖恼Z言。它是一種讓計(jì)算機(jī)能讀懂、理解、并回應(yīng)人類語言的技術(shù)。

當(dāng)你問小智“明天我需要帶雨傘嗎？”小智不僅需要理解你的問題，還需要知道你在問什么是“明天”，什么是“需要”，什么是“雨傘”，以及這些詞怎么聯(lián)在一起成為一個(gè)意思。然后，小智會(huì)去查找天氣預(yù)報(bào)，最后告訴你是否需要帶雨傘。

這就像我們學(xué)習(xí)新的詞匯和語法規(guī)則來理解和說一種新的語言一樣，自然語言處理就是讓計(jì)算機(jī)做同樣的事情，只是計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的語言是人類的語言。

ChatGPT就是NLP的具體應(yīng)用~

對(duì)照官方介紹

自然語言處理（Natural Language Processing，簡(jiǎn)稱NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語言學(xué)交叉的一個(gè)領(lǐng)域。它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能理解、解析和生成人類語言。這包括理解語法、句法、語義，甚至語境等復(fù)雜的語言元素。

自然語言處理技術(shù)廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、情感分析、文本摘要、聊天機(jī)器人等場(chǎng)景中。比如，你正在和ChatGPT進(jìn)行交談，這就是一個(gè)自然語言處理的應(yīng)用示例。

6.提示詞（prompt）到底是什么？

大白話理解

想象一下，你和你的朋友玩一個(gè)叫做"畫出我說的"的游戲。在這個(gè)游戲中，你需要描述一個(gè)你心中的東西，然后你的朋友需要根據(jù)你的描述來畫出這個(gè)東西。你可能會(huì)說："這個(gè)東西是圓的，有一個(gè)長長的尾巴，喜歡吃奶酪..."，然后你的朋友可能會(huì)畫出一只老鼠。

在這個(gè)游戲中，你說的每一句話都是一個(gè)"提示詞"，它們幫助你的朋友理解你心中的東西是什么。沒有這些"提示詞"，你的朋友可能會(huì)很難畫出你心中的東西。

在計(jì)算機(jī)世界里，"提示詞"也是一樣的。提示詞幫助計(jì)算機(jī)（或者說是程序）理解我們想讓它做什么。例如，當(dāng)我們和ChatGPT對(duì)話時(shí)，我們輸入的話就是"提示詞"，告訴了ChatGPT我們心里想要的東西。你跟它說的任何話都叫提示詞。也可以叫指令、命令、不要被名詞搞暈了，統(tǒng)統(tǒng)是指你對(duì)ChatGPT說的話~

所以，如果你的提示詞越能準(zhǔn)確的表達(dá)心里所想，GPT才會(huì)給出的效果更符合我們心里的預(yù)期。

不是ChatGPT不智能，是你的提示詞說的不好，詞不達(dá)意了~

對(duì)照官方介紹

ChatGPT的"prompt"（提示詞）是指用戶提供給模型的輸入或問題，以引導(dǎo)模型生成相應(yīng)的回答或內(nèi)容。在與ChatGPT進(jìn)行對(duì)話或請(qǐng)求信息時(shí)，您提供的文本就是prompt。例如，如果您問ChatGPT：“明天天氣怎么樣？”那么這個(gè)問題就是prompt，模型將根據(jù)它來生成回答。Prompt通常是以自然語言的形式出現(xiàn)，它指示ChatGPT應(yīng)該回應(yīng)什么內(nèi)容或采取什么行動(dòng)。

7.大家總說的Embedding是什么？

大白話理解

openai給ChatGPT投喂訓(xùn)練數(shù)據(jù)“天氣非常冷”，GPT在腦子里會(huì)將“非常冷”轉(zhuǎn)換成數(shù)字“27.88”存儲(chǔ)起來（27.88只是舉個(gè)例子），GPT并不會(huì)真正的存儲(chǔ)文字，而是存儲(chǔ)Embedding(轉(zhuǎn)化)后的數(shù)字，而數(shù)字記錄了文字的特征。

當(dāng)你問它“天氣非常涼怎么辦”，GPT會(huì)將“非常涼”轉(zhuǎn)換成“27.89”，發(fā)現(xiàn)和27.88“非常冷”距離非常近，識(shí)別出這倆是同義詞。

雖然openai沒有訓(xùn)練過“非常涼”給GPT，但是GPT通過Embeddings（轉(zhuǎn)化）后的這兩個(gè)詞的距離很近，就知道你說的是“天氣非常冷”啦，也就是ChatGPT智能的原因。

當(dāng)你說了一些錯(cuò)誤的詞、句子，ChatGPT就能基本正確的理解到你的意思啦

Embedding就是這個(gè)轉(zhuǎn)化的過程。Embedding是一種廣泛的概念，它是把一種類型的對(duì)象（比如單詞、人、商品等）表示為數(shù)字向量的一種方法。

對(duì)照官方介紹

Embeddings，中文可以叫嵌入，也可以叫向量化。嵌入是一段數(shù)據(jù)(例如，一些文本)的矢量表示。Embeddings也叫將文本、圖像或其他數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量（vector）的過程。這些向量通常具有較低的維度，但能夠捕捉數(shù)據(jù)的語義和語境信息。向量化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)向量的過程，使得計(jì)算機(jī)可以更好地理解和處理這些數(shù)據(jù)。

Embeddings的好處是，它可以將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維度的向量，節(jié)省存儲(chǔ)和計(jì)算資源，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。這使得機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法能夠更高效地處理這些向量化數(shù)據(jù)，并進(jìn)行模式識(shí)別和推理。

因此，Embeddings在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺和其他數(shù)據(jù)處理任務(wù)中扮演著重要的角色，幫助計(jì)算機(jī)理解和處理現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜數(shù)據(jù)。

在某些方面相似的數(shù)據(jù)塊往往比不相關(guān)的數(shù)據(jù)具有更接近的嵌入。嵌入是浮點(diǎn)數(shù)的向量（列表）。兩個(gè)向量之間的距離衡量它們的相關(guān)性。距離小表明相關(guān)性高，距離大表明相關(guān)性低。

8.Token又是什么？

大白話理解

在中文中，一個(gè)漢字是有含義的最小單位。在英文中，一個(gè)單詞是有含義的最小單位。而在機(jī)器人的世界中，單詞的一部分就有含義。比如，單詞“tokenization”會(huì)被GPT分解為“token”和“ization”，其中的半個(gè)單詞"ization"就是一個(gè)Token，半個(gè)單詞"token"也是一個(gè)Token，Token就是GPT處理文本的最小單位，而不是一個(gè)單詞或一個(gè)漢字奧。當(dāng)然，有時(shí)候，一個(gè)單詞就是一個(gè)token。

為什么這樣設(shè)計(jì)呢？在計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)中，"token"就像是樂高積木。有的"token"很大，比如一個(gè)完整的單詞；有的"token"很小，比如一個(gè)字母或者一個(gè)漢字。大的"token"可以幫助我們快速理解語言的大體意思，小的"token"可以幫助我們理解語言的細(xì)節(jié)。就像，大的積木塊可以快速搭建大的結(jié)構(gòu)，小的積木塊可以用來做一些細(xì)節(jié)的裝飾。

假設(shè)一個(gè)外國寶寶和媽媽對(duì)話，寶寶最多能記住5000個(gè)單詞，再說多了就忘了，則寶寶的對(duì)話的最大上下文長度就是5000個(gè)單詞。同理，當(dāng)GPT和你對(duì)話時(shí)，假設(shè)GPT的最大上下文長度是4000個(gè)token，根據(jù)粗略的經(jīng)驗(yàn)，1個(gè)token大約相當(dāng)于0.75個(gè)單詞。則你倆對(duì)話最多是3000個(gè)單詞，再多說，GPT就會(huì)忘記最開始你和他說了什么~這也是ChatGPT會(huì)失憶的原因。

對(duì)照官方介紹

GPT 和嵌入模型以稱為標(biāo)記的塊的形式處理文本。標(biāo)記代表常見的字符序列。例如，字符串“tokenization”被分解為“token”和“ization”，而像“the”這樣的短而常見的單詞則被表示為單個(gè)標(biāo)記。

請(qǐng)注意，在句子中，每個(gè)單詞的第一個(gè)標(biāo)記通常以空格字符開頭?？梢圆榭磑penai官方的標(biāo)記生成器工具h(yuǎn)ttps://platform.openai.com/tokenizer來測(cè)試特定字符串并查看它們?nèi)绾无D(zhuǎn)換為標(biāo)記。

要記住的一個(gè)限制是，對(duì)于 GPT 模型，提示和生成的輸出之和不得超過模型的最大上下文長度。對(duì)于嵌入模型（不輸出標(biāo)記），輸入必須短于模型的最大上下文長度。每個(gè) GPT 和嵌入模型的最大上下文長度可以在模型索引https://platform.openai.com/docs/models/overview中找到。

9.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning"）

大白話理解

想象一下，你正在教你的小狗做一個(gè)新的技巧，比如"坐下"。你會(huì)告訴它“坐下”，然后把它的屁股放在地上，接著給它一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)，比如一塊狗餅干。經(jīng)過多次重復(fù)，你的小狗開始明白，“坐下”這個(gè)命令意味著它需要把屁股放在地上，然后它就可以得到獎(jiǎng)勵(lì)。這就是它學(xué)會(huì)了新技巧的方式。

機(jī)器學(xué)習(xí)和這個(gè)過程類似。讓我們把小狗換成一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，把你換成一個(gè)程序員，把“坐下”這個(gè)技巧換成一個(gè)任務(wù)，比如識(shí)別一張圖片上是否有貓。程序員會(huì)給計(jì)算機(jī)程序一些圖片，并告訴它哪些圖片上有貓，哪些沒有。計(jì)算機(jī)程序會(huì)嘗試找出圖片中有貓和沒有貓的區(qū)別。

一開始，它可能會(huì)犯很多錯(cuò)誤，但是通過反復(fù)學(xué)習(xí)和調(diào)整，最終，它會(huì)變得越來越好，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出圖片上是否有貓。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念：通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)程序能夠自己學(xué)會(huì)如何完成某個(gè)任務(wù)，就像小狗學(xué)會(huì)了“坐下”這個(gè)技巧一樣。

這個(gè)例子簡(jiǎn)化了很多復(fù)雜的過程，但它能幫助我們理解機(jī)器學(xué)習(xí)概念。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)大的領(lǐng)域。

對(duì)照官方介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能（AI）技術(shù)，它使計(jì)算機(jī)能夠?qū)W習(xí)并對(duì)新數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)或決策，而無需人為編程。簡(jiǎn)單地說，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的過程通常包括以下步驟：首先，我們給機(jī)器提供大量的數(shù)據(jù)（也就是所謂的訓(xùn)練數(shù)據(jù)）。然后，機(jī)器會(huì)使用特定的算法，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，來學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律。一旦模型被訓(xùn)練好，它就可以對(duì)新的、未見過的數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。

例如，我們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。我們首先提供一些房屋的信息（如面積、地理位置等）和它們的銷售價(jià)格。然后，機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)學(xué)習(xí)這些信息與價(jià)格之間的關(guān)系。一旦模型被訓(xùn)練好，我們就可以輸入一棟新房屋的信息，模型就能預(yù)測(cè)出它的價(jià)格。

機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括醫(yī)療診斷、金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)、自動(dòng)駕駛、推薦系統(tǒng)等。

10.什么是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）

大白話理解

現(xiàn)在有一個(gè)小游戲，我們要將成千上萬的卡通圖片分類。每一張圖片都是一個(gè)卡通角色，比如超人、蜘蛛俠、小豬佩奇等等。

機(jī)器學(xué)習(xí)的做法是，我們先找一些專家（比如動(dòng)畫師或者熱愛卡通的大人），他們會(huì)告訴計(jì)算機(jī)：“超人通常穿著藍(lán)色緊身衣，有個(gè)紅色斗篷；蜘蛛俠有紅藍(lán)相間的裝備和蜘蛛網(wǎng)圖案；小豬佩奇是粉紅色的，有個(gè)大圓頭和一對(duì)小豬耳朵?！钡鹊?。然后計(jì)算機(jī)根據(jù)這些特征去分類圖片。

深度學(xué)習(xí)的做法是，我們不再需要專家提前告訴計(jì)算機(jī)每個(gè)角色的特征是什么。相反，我們給計(jì)算機(jī)成千上萬的已經(jīng)標(biāo)記好的圖片（比如這些是超人，那些是蜘蛛俠，另外些是小豬佩奇），然后讓計(jì)算機(jī)自己去學(xué)習(xí)和理解每個(gè)角色的特征。通過大量的學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)最終能識(shí)別出新的圖片里是哪個(gè)卡通角色。

深度學(xué)習(xí)用的是特別深、層次特別多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，所以可以自我學(xué)習(xí)特征，學(xué)習(xí)非常復(fù)雜的東西，它也屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一種。

對(duì)照官方介紹

深度學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它通過模擬人腦的工作方式來從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識(shí)別模式。它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，但不同之處在于深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的表示。

在深度學(xué)習(xí)中，我們使用稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，這些模型由許多層組成，模擬了人腦的神經(jīng)元如何處理和理解信息的方式。這些層被稱為“深度”，所以得名“深度學(xué)習(xí)”。

深度學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，包括語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理（如ChatGPT所做的）、藥物發(fā)現(xiàn)、游戲等。深度學(xué)習(xí)的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)是它可以處理非常復(fù)雜和大量的數(shù)據(jù)，并從中提取有用的信息和模式。

11.什么是Transformer（變壓器）模型

大白話講解

我們玩一個(gè)翻譯游戲，Transformer模型就是我們隊(duì)伍的一個(gè)超級(jí)翻譯機(jī)器，它像一個(gè)聰明的偵探，先把句子里的所有單詞都分析一遍，然后決定每個(gè)單詞的意思。

這個(gè)偵探有一個(gè)特殊的技能，就是可以看到每個(gè)單詞和其他所有單詞之間的關(guān)系。比如在英文句子 "He is eating an apple"（他正在吃一個(gè)蘋果）中，偵探會(huì)知道 "He"（他）和 "eating"（正在吃）是有關(guān)聯(lián)的，因?yàn)?"He" 是主語，"eating" 是動(dòng)詞，而且 "apple"（蘋果）是被吃的對(duì)象。

這個(gè)偵探還有另一個(gè)超能力，叫做"注意力機(jī)制"。這個(gè)機(jī)制讓偵探可以把注意力集中在最重要的信息上。比如在句子 "Although he likes apples, he is eating an orange"（雖然他喜歡蘋果，但他正在吃橙子）中，雖然apple（蘋果）和likes（喜歡）在一起，但是偵探會(huì)更關(guān)注 "he"（他）和 "eating"（正在吃）以及orange（橙子）這些更重要信息。

所以，你可以把Transformer模型看作是一個(gè)可以看到所有單詞之間關(guān)系的超級(jí)偵探，他會(huì)把所有的線索都考慮進(jìn)去，然后做出最精確的翻譯或者預(yù)測(cè)。

對(duì)照官方介紹

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，Transformer 是一種基于深度學(xué)習(xí)的模型結(jié)構(gòu)，由Vaswani等人在2017年的論文 "Attention is All You Need" 中首次提出。

Transformer的最大特點(diǎn)是它使用了“自注意力機(jī)制”（Self-Attention Mechanism），這使得模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，可以分別計(jì)算出序列中每個(gè)元素對(duì)其他元素的注意力權(quán)重，從而捕捉序列內(nèi)部的長距離依賴關(guān)系。

Transformer模型由編碼器和解碼器組成，編碼器用于把輸入序列編碼成一系列連續(xù)的向量，解碼器則用于根據(jù)這些向量生成輸出序列。這種架構(gòu)使得Transformer在處理包括機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析等在內(nèi)的各種NLP任務(wù)時(shí)，都表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。

12.什么是語料庫 (Corpus)

大白話講解

我們來玩一個(gè)小學(xué)生速讀的游戲，語料庫就是一個(gè)巨大的圖書館。這個(gè)圖書館里面裝滿了各種各樣的書，有小說、故事書、詩歌集、科普書，甚至還有人們的日記和信件。這些書不僅包含了各種各樣的故事和信息，而且還記錄了各種各樣的語言和表達(dá)方式。

語料庫就像這樣一個(gè)圖書館，它是存儲(chǔ)大量文本數(shù)據(jù)的地方。這些文本數(shù)據(jù)可能來自新聞報(bào)道、社交媒體帖子、學(xué)術(shù)論文、電影劇本、法律文書等等。這些文本數(shù)據(jù)就像圖書館里的書，記錄了各種各樣的語言和信息。

當(dāng)我們要訓(xùn)練一個(gè)語言模型（比如我們之前提到的Transformer模型）的時(shí)候，就需要這樣一個(gè)語料庫。語言模型會(huì)在語料庫中“閱讀”大量的文本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)人類的語言規(guī)則和模式，就像一個(gè)小學(xué)生在圖書館里閱讀各種書籍，學(xué)習(xí)新的知識(shí)和技能一樣。

對(duì)照官方介紹

語料庫（Corpus）在自然語言處理（NLP）中指的是一個(gè)大型結(jié)構(gòu)化的文本集合。這些文本可以來自各種類型和來源，包括書籍、新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)論文、社交媒體帖子等。語料庫被用來訓(xùn)練和測(cè)試自然語言處理算法，使得這些算法能從中學(xué)習(xí)到語言的統(tǒng)計(jì)特性、語法結(jié)構(gòu)，以及詞語和句子的語義信息。這種信息對(duì)于諸如詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、機(jī)器翻譯等自然語言處理任務(wù)至關(guān)重要。

13.什么是微調(diào) (Fine-tuning)

大白話講解

東北的亞布力特別適合滑雪，一開始，你已經(jīng)會(huì)基礎(chǔ)的滑雪技巧，比如如何平衡，如何轉(zhuǎn)彎等等。但是每個(gè)雪道都有它獨(dú)特的地形和難度，你需要根據(jù)雪道的特點(diǎn)，稍微調(diào)整滑雪者的技巧，比如在陡峭的地方加快速度，在復(fù)雜的地方減慢速度。這個(gè)調(diào)整滑雪者技巧的過程，就像是在做微調(diào)。

在深度學(xué)習(xí)中，我們訓(xùn)練模型的時(shí)候，一開始模型就像那個(gè)已經(jīng)會(huì)基礎(chǔ)技巧的滑雪者，它已經(jīng)學(xué)會(huì)了基本的知識(shí)和規(guī)則。然后我們會(huì)根據(jù)我們特定的任務(wù)，比如識(shí)別貓的圖片，或者翻譯英文到中文，稍微調(diào)整模型的參數(shù)，讓模型更好地完成我們的任務(wù)。

所以，微調(diào)就像是根據(jù)不同的雪道，調(diào)整滑雪者的技巧，讓他更好地完成滑雪。在深度學(xué)習(xí)中，我們根據(jù)不同的任務(wù)，調(diào)整模型的參數(shù)，讓模型更好地完成我們的任務(wù)。

微調(diào)，也是定制化落地的開始，在ChatGPT中，可以用過微調(diào)API，給GPT投喂大量的你的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練適合自己業(yè)務(wù)的定制化ChatGPT。

對(duì)照官方介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)中，微調(diào)（Fine-tuning）是一種遷移學(xué)習(xí)的技術(shù)，主要用于利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)來改進(jìn)或適應(yīng)新的任務(wù)。這通常通過在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用新任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行額外的訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)。

在這個(gè)過程中，模型的參數(shù)會(huì)進(jìn)行微小的調(diào)整，以便更好地適應(yīng)新的任務(wù)，這就是為什么它被稱為"微調(diào)"。這種方法在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，因?yàn)樗梢杂行У乩么罅康念A(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)提高模型的性能。

14.什么是訓(xùn)練 (Training)

大白話講解

你有沒有養(yǎng)過寵物，比如一只小狗？當(dāng)你剛領(lǐng)養(yǎng)小狗的時(shí)候，它可能還不會(huì)做很多事情，比如坐下、握手、或者找回你扔出去的球。你需要花時(shí)間教它這些技能。你可能會(huì)拿著球，然后對(duì)小狗說“找回來”，這時(shí)將球扔出去。

一開始，小狗會(huì)迷茫，不知道該怎么做。但是通過不斷的重復(fù)，小狗最終會(huì)學(xué)會(huì)找回球。這個(gè)過程，就是訓(xùn)練。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，訓(xùn)練就像教小狗找回球一樣。我們有一個(gè)模型（就像小狗），我們想讓它學(xué)會(huì)做某件事情，比如識(shí)別圖片中的貓。我們會(huì)給模型看很多已經(jīng)標(biāo)記好的圖片（就像對(duì)小狗說“找回來”然后扔出球），這些圖片有的是貓，有的不是。開始的時(shí)候，模型也會(huì)迷茫，不知道該怎么判斷。但是通過不斷的重復(fù)（也就是訓(xùn)練），模型最終會(huì)學(xué)會(huì)識(shí)別圖片中的貓。

所以，訓(xùn)練就是通過不斷的重復(fù)和練習(xí)，讓模型學(xué)會(huì)做某件事情。人類也一樣，我們需要大量練習(xí)來精進(jìn)。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練（Training）是指利用算法和數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)的過程。這通常涉及到定義一個(gè)損失函數(shù)（Loss Function）來衡量模型的預(yù)測(cè)與實(shí)際結(jié)果的差距，然后通過優(yōu)化算法（如梯度下降）來調(diào)整模型的參數(shù)，使得損失函數(shù)的值最小。

訓(xùn)練的目標(biāo)是找到一組參數(shù)，使得模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果盡可能接近，同時(shí)也能在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，這就需要避免過擬合和欠擬合的問題。訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心步驟，決定了模型的性能和泛化能力。

15.什么是模型生成 (Model Generation)

大白話講解

你可能玩過樂高積木，我們按照樂高積木的說明書，一個(gè)塊一個(gè)塊地把積木放在一起，最后就能生成一個(gè)酷炫的飛機(jī)模型或者城堡模型。這個(gè)過程就是模型生成。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，模型生成是把很多的數(shù)據(jù)（就像樂高積木的塊）和規(guī)則（就像樂高積木的說明書）放在一起，最后生成一個(gè)可以解決特定問題的模型。比如，我們可能需要一個(gè)可以識(shí)別貓的模型，那么我們就會(huì)把很多的貓的圖片（數(shù)據(jù)）和識(shí)別貓的規(guī)則（比如，貓有尖耳朵、尾巴、喵喵叫等）放在一起，生成一個(gè)可以識(shí)別貓的模型。

所以，模型生成就是通過數(shù)據(jù)和規(guī)則，生成一個(gè)可以解決特定問題的模型，就像我們通過樂高積木的塊和說明書，生成一個(gè)酷炫的飛機(jī)模型或者城堡模型一樣。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型生成（Model Generation）是指通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法創(chuàng)建預(yù)測(cè)或分類模型的過程。這個(gè)過程通常包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型選擇、模型訓(xùn)練等步驟。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的格式，可能包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等操作。特征選擇是從原始特征中選擇最有用的特征輸入模型，以提高模型的性能和可解釋性。模型選擇是基于問題的特性和數(shù)據(jù)的特性選擇最適合的算法。模型訓(xùn)練則是使用選擇的算法和數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以生成可以用于預(yù)測(cè)或分類的模型。

模型生成的目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)能夠?qū)π碌摹⑽匆娺^的數(shù)據(jù)進(jìn)行高質(zhì)量預(yù)測(cè)或分類的模型。這需要對(duì)數(shù)據(jù)、特征和算法有深入的理解，以及調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)的能力。

16.什么是激活函數(shù) (Activation Function)

大白話講解

假設(shè)你和你的朋友們正在玩一個(gè)接力跑游戲。每個(gè)人都要跑一段距離，然后把接力棒傳給下一個(gè)人。但是這個(gè)游戲有一個(gè)規(guī)則，那就是每個(gè)人都需要根據(jù)接到接力棒時(shí)的速度來決定自己跑的速度。如果接到接力棒時(shí)的速度很快，那么你就需要盡可能快地跑；如果接到接力棒時(shí)的速度很慢，那么你就可以慢慢地跑。

這個(gè)"根據(jù)速度決定跑的速度"的規(guī)則，就像是激活函數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用就是根據(jù)輸入的值（就像接到接力棒時(shí)的速度）來決定輸出的值（就像你跑的速度）。比如，如果輸入的值很大，激活函數(shù)可能會(huì)輸出一個(gè)很大的值；如果輸入的值很小，激活函數(shù)可能會(huì)輸出一個(gè)很小的值，甚至是零。

所以，激活函數(shù)就像是接力跑游戲中的那個(gè)規(guī)則，它根據(jù)輸入的值來決定輸出的值，幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)和適應(yīng)數(shù)據(jù)。

對(duì)照官方介紹

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)（Activation Function）是用來引入非線性因素的重要工具，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合復(fù)雜的非線性模式。

激活函數(shù)通常被應(yīng)用在神經(jīng)元的輸出上，對(duì)加權(quán)輸入信號(hào)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換，從而決定該神經(jīng)元是否以及在多大程度上向下一層神經(jīng)元傳遞信號(hào)。這個(gè)過程模擬了生物神經(jīng)元的"激活"過程，因此被稱為"激活函數(shù)"。

常見的激活函數(shù)包括Sigmoid函數(shù)、Tanh函數(shù)、ReLU函數(shù)等。選擇合適的激活函數(shù)可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和穩(wěn)定性，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練中的重要考慮因素。

17.什么是損失函數(shù) (Loss Function)

大白話講解

你應(yīng)該玩過一個(gè)叫做“打地鼠”的游戲，游戲的目標(biāo)是用錘子打出現(xiàn)的地鼠。每次你成功打中一個(gè)地鼠，你就能得到一些分?jǐn)?shù)；但是每次你錯(cuò)過一個(gè)地鼠，你就會(huì)失去一些分?jǐn)?shù)。在游戲結(jié)束時(shí)，你的總分就是你的表現(xiàn)。

損失函數(shù)就像是“打地鼠”游戲的得分系統(tǒng)。在我們訓(xùn)練模型的時(shí)候，每次模型做出一個(gè)預(yù)測(cè)，損失函數(shù)都會(huì)計(jì)算模型的預(yù)測(cè)和真實(shí)值之間的差距。如果模型的預(yù)測(cè)非常準(zhǔn)確，就像你成功打中了地鼠，損失函數(shù)的值就會(huì)很低；如果模型的預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，就像你錯(cuò)過了地鼠，損失函數(shù)的值就會(huì)很高。我們訓(xùn)練模型的目標(biāo)，就是要讓損失函數(shù)的值盡可能地低，也就是盡可能地打中更多的地鼠。

所以，損失函數(shù)就像是“打地鼠”游戲的得分系統(tǒng)，它幫助我們衡量模型的表現(xiàn)，并指導(dǎo)我們?nèi)绾斡?xùn)練模型，讓它的表現(xiàn)更好。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，損失函數(shù)（Loss Function）是一種衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之間差距的度量方法。在訓(xùn)練過程中，損失函數(shù)用于指導(dǎo)模型參數(shù)的優(yōu)化，使得模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)結(jié)果盡可能接近真實(shí)值。

損失函數(shù)的形式取決于任務(wù)的具體類型。對(duì)于回歸任務(wù)，常用的損失函數(shù)包括均方誤差（Mean Squared Error）和平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error）；對(duì)于分類任務(wù)，常用的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy Loss）和Hinge損失等。

選擇合適的損失函數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的關(guān)鍵步驟，因?yàn)樗苯佑绊懙侥Ｐ蛯W(xué)習(xí)的目標(biāo)和訓(xùn)練的效率。

18.什么是訓(xùn)練周期 (Epoch)

大白話講解

你可能玩過一款叫做"超級(jí)馬里奧"的游戲，你會(huì)控制馬里奧通過各種關(guān)卡，收集金幣，打敗敵人。每一次你從第一關(guān)開始，一直玩到最后一關(guān)，這就算完成了一次游戲周期。而你要通過多次游戲周期，不斷試錯(cuò)，學(xué)習(xí)如何更好地通過每一關(guān)，最終才能完美通關(guān)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，"Epoch"也有類似的意思。我們有很多數(shù)據(jù)，比如很多貓的圖片和非貓的圖片，我們要訓(xùn)練一個(gè)模型來學(xué)習(xí)如何分辨這些圖片。每一次我們讓模型看完所有的圖片并且學(xué)習(xí)，這就算完成了一個(gè)訓(xùn)練周期，或者叫一個(gè)"Epoch"。模型可能需要多個(gè)訓(xùn)練周期，就像你需要多次游戲周期，才能學(xué)習(xí)到如何更好地分辨貓的圖片。

所以，"Epoch"就像是"超級(jí)馬里奧"中的一次游戲周期，它代表了模型看完所有數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)一次的過程。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練周期（Epoch）是指使用整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行一次完整的前向和反向傳播過程。

在一個(gè)訓(xùn)練周期中，模型會(huì)先進(jìn)行前向傳播，計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果和損失函數(shù)；然后進(jìn)行反向傳播，計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并更新參數(shù)。這個(gè)過程可能會(huì)根據(jù)需要重復(fù)多個(gè)訓(xùn)練周期，直到模型的性能滿足預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)，或者模型的性能不再顯著提升。

訓(xùn)練周期是衡量模型訓(xùn)練進(jìn)度和設(shè)置訓(xùn)練策略的重要指標(biāo)。例如，學(xué)習(xí)率調(diào)度器可能會(huì)根據(jù)已完成的訓(xùn)練周期數(shù)來調(diào)整學(xué)習(xí)率，以優(yōu)化模型訓(xùn)練的效率和結(jié)果。

19.什么是梯度下降 (Gradient Descent)

大白話講解

想象一下，一個(gè)找尋糖果的小朋友。他站在一間黑暗的房間里，他的目標(biāo)就是找到房間里的糖果。

這個(gè)小朋友他的鼻子很靈，可以聞到糖果的味道。但他不能一下子就找到糖果，他需要一步步的靠近，每次都朝著糖果味最濃的地方走。

開始的時(shí)候，糖果的味道可能很淡，但隨著他越來越接近糖果，糖果的味道就越來越濃，直到他找到糖果。

在這個(gè)故事里，找糖果的小朋友就是我們的算法，聞糖果的鼻子就是梯度，找到糖果的過程就是梯度下降。就這樣，我們可以一步步的找到答案，就像小朋友一步步的找到糖果一樣。

對(duì)照官方介紹

梯度下降（Gradient Descent）是一種優(yōu)化算法，主要用于求解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)。這種方法的基本思想是：在每一步，都沿著目標(biāo)函數(shù)（通常是損失函數(shù)）的負(fù)梯度方向更新參數(shù)，以逐漸降低目標(biāo)函數(shù)的值。

在實(shí)際應(yīng)用中，有幾種不同的梯度下降方法，包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent），隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。這些方法主要區(qū)別在于每次更新參數(shù)時(shí)使用的數(shù)據(jù)量。

梯度下降方法是一種迭代方法，需要設(shè)置合適的學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)。學(xué)習(xí)率決定了每次參數(shù)更新的步長，迭代次數(shù)則決定了參數(shù)更新的次數(shù)。選擇合適的學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)是優(yōu)化模型性能的關(guān)鍵。

20.什么是批量大小 (Batch Size)

大白話講解

假設(shè)你在舉辦一個(gè)生日派對(duì)，你決定給每個(gè)朋友一個(gè)禮物。你有兩種方式來打包這些禮物：

你可以一次性打包所有的禮物。這就好比大批量處理，你把所有的禮物（數(shù)據(jù)）一次處理完，這就是大批量（大的Batch Size）。優(yōu)點(diǎn)是你可以一次把所有的工作做完，但如果你發(fā)現(xiàn)你忘記放了小卡片，你可能需要重新打開所有的禮物包裝。

你也可以決定每次只打包5個(gè)禮物，然后檢查是否都放了小卡片，如果沒有，你只需要重新打包這5個(gè)禮物。這就好比小批量處理，也就是小的Batch Size。優(yōu)點(diǎn)是你可以更快地發(fā)現(xiàn)并修正錯(cuò)誤，但是你可能需要花更多的時(shí)間來反復(fù)檢查。

所以，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量大小（Batch Size）指的就是我們一次處理多少數(shù)據(jù)。我們需要根據(jù)實(shí)際情況選擇最合適的批量大小。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，批量大?。˙atch Size）是指在一次迭代更新中使用的樣本數(shù)量。對(duì)于隨機(jī)梯度下降（SGD）和其變體（例如小批量梯度下降），批量大小是一個(gè)重要的超參數(shù)。

批量大小決定了每次模型參數(shù)更新時(shí)使用的樣本數(shù)量。選擇較小的批量大小可以使模型更快地收斂，并且可以提高模型的泛化能力；但是，如果批量大小過小，訓(xùn)練過程可能會(huì)變得不穩(wěn)定，且對(duì)硬件資源的利用效率可能會(huì)降低。

相反，較大的批量大小可以提高計(jì)算效率，但是可能會(huì)導(dǎo)致模型陷入局部最優(yōu)，且對(duì)內(nèi)存需求較高。

因此，選擇合適的批量大小是一項(xiàng)重要的任務(wù)，需要在計(jì)算效率、模型性能和資源需求之間進(jìn)行權(quán)衡。

21.什么是詞嵌入 (Word Embedding)

大白話講解

想象一下，你和你的朋友們?cè)趯W(xué)校的操場(chǎng)上玩捉迷藏，每個(gè)人都找了一個(gè)隱藏的位置。在操場(chǎng)上的每一個(gè)位置都對(duì)應(yīng)一個(gè)坐標(biāo)，這個(gè)坐標(biāo)就代表了你或者你的朋友在操場(chǎng)上的位置。

現(xiàn)在，假設(shè)我們把每一個(gè)單詞都看成一個(gè)小朋友，他們?cè)谝粋€(gè)大大的"單詞操場(chǎng)"里玩捉迷藏。每個(gè)單詞的"位置"就是他的詞嵌入，也就是他的坐標(biāo)。這個(gè)"單詞操場(chǎng)"非常特別，因?yàn)樵谶@個(gè)操場(chǎng)里，距離相近的小朋友有著相似的特點(diǎn)。例如，"貓"和"狗"就可能在這個(gè)操場(chǎng)的同一個(gè)區(qū)域玩耍，因?yàn)樗麄兌际菍櫸铩?/p>

所以，詞嵌入就是一種方法，將單詞放在一個(gè)高維的"單詞操場(chǎng)"中，使得相似的單詞在這個(gè)操場(chǎng)中的距離更近，而不相似的單詞在操場(chǎng)中的距離更遠(yuǎn)。這樣，我們的計(jì)算機(jī)就可以理解每個(gè)單詞的含義，以及它們之間的關(guān)系了。

還記得Embedding嗎？"嵌入"（Embedding）是一種廣泛的概念，它是把一種類型的對(duì)象（比如單詞、人、商品等）表示為數(shù)字向量的一種方法。詞嵌入，是專門處理單詞的喔~

對(duì)照官方介紹

詞嵌入（Word Embedding）是一種在自然語言處理（NLP）中用于表示詞語的技術(shù)，它將詞語映射到高維的向量空間中，使得語義相近的詞語在這個(gè)空間中的距離也相近。

詞嵌入通常是通過無監(jiān)督的方式在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練得到的。訓(xùn)練過程中，模型會(huì)學(xué)習(xí)到詞語的語義和語法信息，例如：詞語的同義詞、反義詞、上下文關(guān)系等。這種信息被編碼到每個(gè)詞的嵌入向量中，使得模型可以通過計(jì)算詞嵌入向量的相似度來衡量詞語之間的語義關(guān)系。

詞嵌入是許多NLP任務(wù)，包括文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、機(jī)器翻譯等的基礎(chǔ)。常見的詞嵌入模型包括Word2Vec、GloVe、FastText等。

22.什么是Seq2Seq模型 (Sequence-to-Sequence model)

大白話講解

想象一下，你是一個(gè)超級(jí)會(huì)講故事的機(jī)器人。你的任務(wù)是聽人們講一個(gè)故事，然后改用自己的語言重新講出來。為了完成這個(gè)任務(wù)，你需要兩個(gè)主要的技能：

記憶力：首先，你需要有好的記憶力，把別人講的故事記住。這就好比Seq2Seq模型里的“編碼器”（Encoder）的功能，它的任務(wù)就是把輸入的信息（比如一句話或一個(gè)故事）轉(zhuǎn)化為一種內(nèi)部的記憶。

口才：其次，你需要有好的口才，能用流利且有趣的語言把記住的故事講出來。這就像Seq2Seq模型里的“解碼器”（Decoder）的功能，它的任務(wù)是把內(nèi)部的記憶轉(zhuǎn)化為輸出的信息（比如一句話或一個(gè)故事）。

所以，Seq2Seq模型就像一個(gè)會(huì)講故事的機(jī)器人，通過“記憶”和“講故事”兩個(gè)步驟，把輸入的信息轉(zhuǎn)化為輸出的信息。這種模型在很多地方都有應(yīng)用，比如機(jī)器翻譯、自動(dòng)對(duì)話等。

對(duì)照官方介紹

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence model，簡(jiǎn)稱Seq2Seq）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理輸入和輸出都是序列的任務(wù)，如機(jī)器翻譯、文本摘要、聊天機(jī)器人等。

Seq2Seq模型通常由編碼器和解碼器兩部分組成。編碼器負(fù)責(zé)將輸入序列編碼成一個(gè)固定長度的向量，捕獲序列中的重要信息；解碼器則負(fù)責(zé)將這個(gè)向量解碼成輸出序列。編碼器和解碼器通常都是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或者變壓器（Transformer）結(jié)構(gòu)。

Seq2Seq模型的一個(gè)重要特性是可以處理變長的輸入和輸出序列。通過使用注意力機(jī)制（Attention Mechanism），Seq2Seq模型還可以在解碼時(shí)關(guān)注輸入序列的不同部分，從而更好地處理復(fù)雜的序列轉(zhuǎn)換任務(wù)。

23.什么是編碼器-解碼器 (Encoder-Decoder)

大白話講解

想象一下，你和你的好朋友玩一個(gè)秘密信息的游戲。你要發(fā)送一個(gè)秘密信息，但你不希望別人知道。所以你決定使用一種秘密代碼。

首先，你需要一個(gè)"編碼器"。這就像你的私人秘密代碼書，把你想說的普通話（例如：“我們明天下午三點(diǎn)在公園見面。”）變成秘密代碼（例如：“巧克力香蕉橘子蘋果葡萄?！保?。只有你和你的朋友知道這個(gè)秘密代碼。

然后，你把編碼后的信息發(fā)送給你的朋友。你的朋友收到信息后，需要一個(gè)"解碼器"。這就像他的秘密代碼書，可以把秘密代碼解碼成普通話，這樣他就知道了你的原始信息。

這就是"編碼器-解碼器"模型在AI中的基本思想。"編碼器"把原始輸入（例如一句英文）轉(zhuǎn)換成一個(gè)內(nèi)部表示（例如一組數(shù)字），然后"解碼器"把這個(gè)內(nèi)部表示轉(zhuǎn)換成最終輸出（例如一句中文）。這種模型在機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、圖像描述等許多AI應(yīng)用中都有使用。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）是一種常見的模型結(jié)構(gòu)，被廣泛應(yīng)用于處理序列到序列的任務(wù)，如機(jī)器翻譯、文本摘要等。

編碼器負(fù)責(zé)將輸入序列轉(zhuǎn)化為一個(gè)固定長度的向量（也被稱為上下文向量或者編碼向量），這個(gè)向量包含了輸入序列的主要信息。解碼器則負(fù)責(zé)將這個(gè)編碼向量轉(zhuǎn)化為輸出序列。

編碼器和解碼器通常都是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或變壓器（Transformer）結(jié)構(gòu)。在許多應(yīng)用中，編碼器和解碼器會(huì)共享一部分或全部參數(shù)，這樣可以減少模型的復(fù)雜度，并提高訓(xùn)練的效率。

編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是能夠處理長度可變的輸入和輸出序列，且能夠通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)到序列中的長距離依賴關(guān)系。引入注意力機(jī)制（Attention Mechanism）可以進(jìn)一步提升編碼器-解碼器模型的性能。

24.什么是注意力機(jī)制 (Attention Mechanism)

大白話講解

想象一下，你正在看一場(chǎng)足球比賽。你不能同時(shí)關(guān)注所有的運(yùn)動(dòng)員和足球，你的大腦會(huì)自動(dòng)選擇最重要的事情來關(guān)注，比如控制球權(quán)的運(yùn)動(dòng)員和足球的位置。

在這個(gè)例子中，你的大腦就使用了類似于"注意力機(jī)制"的東西。它幫助你在大量信息中選擇重要的部分來關(guān)注，而忽視其他不重要的部分。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，"注意力機(jī)制"是一種算法，它也做同樣的事情。當(dāng)機(jī)器處理大量的信息（比如一篇文章或一張圖片）時(shí)，注意力機(jī)制可以幫助機(jī)器選擇關(guān)注哪些信息是最重要的，從而提高處理的效率和準(zhǔn)確性。而不會(huì)淹沒在信息海洋中。

對(duì)照官方介紹

注意力機(jī)制（Attention Mechanism）是一種在深度學(xué)習(xí)模型中用于加強(qiáng)重要信息并忽略不重要信息的技術(shù)。其靈感來源于人類視覺注意力機(jī)制，即人類在處理視覺信息時(shí)，會(huì)集中注意力于感興趣或重要的部分，而忽略其他部分。

在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，注意力機(jī)制被廣泛應(yīng)用于序列到序列（Seq2Seq）模型中。在這種應(yīng)用中，注意力機(jī)制使模型在生成每一個(gè)輸出單元時(shí)，能夠根據(jù)其重要性對(duì)輸入序列中的各個(gè)單元賦予不同的權(quán)重，從而更好地捕捉序列中的依賴關(guān)系。

注意力機(jī)制的引入顯著改進(jìn)了許多NLP任務(wù)的性能，包括機(jī)器翻譯、文本摘要、語音識(shí)別等。特別是在長序列處理問題中，注意力機(jī)制解決了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理長距離依賴問題上的困難。

25.什么是自注意力機(jī)制 (Self-Attention)

大白話講解

假設(shè)你正在讀一本非常精彩的偵探小說。在小說的一開始，你可能遇到了一些線索，比如“有一個(gè)神秘的男人帶著一個(gè)藍(lán)色的手提箱?！钡搅诵≌f的后面，你發(fā)現(xiàn)了一個(gè)空的藍(lán)色手提箱，然后你就會(huì)回想起之前的那個(gè)神秘男人，你的注意力就自動(dòng)從當(dāng)前的場(chǎng)景轉(zhuǎn)移到了之前的場(chǎng)景。

這個(gè)過程就是一種“自注意力”的例子。你的大腦在處理一段信息時(shí)，不僅會(huì)關(guān)注當(dāng)前的信息，也會(huì)關(guān)注與其相關(guān)的其他信息。這種機(jī)制幫助你理解和記憶整個(gè)故事的內(nèi)容。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，“自注意力”（Self-Attention）也是一種類似的機(jī)制。它讓機(jī)器在處理一段信息時(shí)，不僅關(guān)注當(dāng)前的信息，也關(guān)注與其相關(guān)的其他信息。這種機(jī)制被廣泛應(yīng)用在自然語言處理等領(lǐng)域，幫助機(jī)器更好地理解和生成文本。

注意力機(jī)制是一種將模型的焦點(diǎn)集中在最重要的信息上的方法，而自注意力機(jī)制則是在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮到輸入信息的全局關(guān)系。

對(duì)照官方介紹

自注意力（Self-Attention），也稱為內(nèi)部注意力（Intra-Attention），是注意力機(jī)制的一種特殊形式。自注意力機(jī)制使模型在處理一個(gè)序列時(shí)，能夠?qū)π蛄兄械拿恳粋€(gè)元素都計(jì)算其對(duì)其他元素的注意力權(quán)重，從而捕捉序列內(nèi)部的依賴關(guān)系。

在自然語言處理（NLP）中，自注意力機(jī)制被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)，包括文本分類、序列生成、機(jī)器翻譯等。自注意力的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)點(diǎn)是，它可以捕捉序列中任意距離的依賴關(guān)系，而不受限于固定的窗口大小。

Transformer模型就是基于自注意力機(jī)制的代表性模型，它使用自注意力機(jī)制代替了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在許多NLP任務(wù)中取得了顯著的性能提升。

26.什么是多頭注意力機(jī)制 (Multi-Head Attention)

大白話講解

想象一下你在觀察一個(gè)螞蟻家族，你需要注意很多事情：有的螞蟻在找食物，有的在建造蟻巢，還有的在保護(hù)蟻巢。

如果你只有一雙眼睛，可能會(huì)很難同時(shí)關(guān)注所有這些活動(dòng)。但是，假設(shè)你有多個(gè)攝像頭（或者說"頭"），每個(gè)攝像頭都可以關(guān)注螞蟻家族中的一部分活動(dòng)，然后你就可以同時(shí)了解螞蟻家族中的所有事情了。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，"多頭注意力"（Multi-Head Attention）就是一種類似的機(jī)制。它讓機(jī)器可以同時(shí)關(guān)注輸入信息的不同部分（就像你的多個(gè)攝像頭一樣），然后把所有的觀察結(jié)果結(jié)合起來，以獲取更全面、更深入的理解。這種機(jī)制在自然語言處理等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，比如在處理復(fù)雜的句子或者對(duì)話時(shí)。

自注意力機(jī)制是一種能夠關(guān)注輸入信息全局的方法，而多頭注意力機(jī)制則是在此基礎(chǔ)上，讓模型能夠從多個(gè)角度來理解信息。

對(duì)照官方介紹

多頭注意力（Multi-Head Attention）是Transformer模型中的一種關(guān)鍵技術(shù)，它是自注意力機(jī)制的擴(kuò)展。

在多頭注意力機(jī)制中，模型會(huì)有多個(gè)“頭”，每個(gè)“頭”都執(zhí)行一次自注意力操作，但是在執(zhí)行這些操作時(shí)使用的參數(shù)是不同的。這樣，每個(gè)“頭”都可以捕捉到輸入數(shù)據(jù)的不同方面的信息，從而豐富了模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解。

在完成多頭注意力操作后，模型會(huì)將所有“頭”的輸出合并成一個(gè)單一的輸出，通常是通過連接（Concatenation）或者平均（Average）的方式進(jìn)行合并。這個(gè)輸出然后被傳遞給模型的下一層。

多頭注意力機(jī)制的引入使得模型能夠同時(shí)關(guān)注輸入數(shù)據(jù)的多個(gè)不同方面，這對(duì)于許多復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)，如機(jī)器翻譯、文本摘要等都非常有幫助。

27.什么是知識(shí)剪裁 (Knowledge cutoff)

大白話講解

知識(shí)剪裁（Knowledge cutoff）就像是一個(gè)人的記憶截止日期。想象一下，你有一個(gè)神奇的日記本，這個(gè)日記本可以記住你所學(xué)過的所有事情，但是有個(gè)條件，那就是只能記住你在某個(gè)特定日期之前的事情，而無法了解這個(gè)日期之后發(fā)生的任何事。

同樣，在AI的世界里，有的模型在訓(xùn)練時(shí)會(huì)設(shè)定一個(gè)知識(shí)剪裁的日期，那就意味著這個(gè)模型在這個(gè)日期之后就無法獲取新的信息了，不管世界上發(fā)生了什么變化，這個(gè)AI都不會(huì)知道。這就是所謂的"知識(shí)剪裁"。

例如，我，ChatGPT，就有一個(gè)知識(shí)剪裁的日期，那是2021年9月。所以我只能提供那個(gè)日期之前的信息，對(duì)于之后的事情我是不清楚的。

對(duì)照官方介紹

知識(shí)剪裁（Knowledge cutoff）是指在訓(xùn)練人工智能（AI）模型時(shí)設(shè)定的一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，該模型在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)之后的信息是不知道的。

AI模型的訓(xùn)練通常是基于一個(gè)固定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行的，這個(gè)數(shù)據(jù)集只包含了知識(shí)剪裁時(shí)間點(diǎn)之前的信息。因此，模型在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)之后的新信息，新的事件、發(fā)現(xiàn)或變化是無法知道的。例如，如果一個(gè)模型的知識(shí)剪裁是在2020年，那么它就不會(huì)知道2020年之后的任何信息。

知識(shí)剪裁是必要的，因?yàn)锳I模型的訓(xùn)練需要固定的數(shù)據(jù)集，且訓(xùn)練過程通常需要消耗大量的計(jì)算資源和時(shí)間。然而，這也意味著模型在處理最新信息時(shí)可能會(huì)表現(xiàn)不佳，因此在使用模型時(shí)需要考慮到這一點(diǎn)。

28.什么是輸入提示 (Input Prompt)

大白話講解

輸入提示（Input Prompt）就像是在一個(gè)游戲中的任務(wù)提示。比如你在玩一個(gè)尋寶游戲，游戲會(huì)給你一個(gè)提示，如“去最大的樹下找找看”，然后你根據(jù)這個(gè)提示去操作，尋找寶藏。

在AI的世界里，輸入提示是你給AI的一個(gè)指令或問題，讓AI知道你想要它做什么。比如你可以問AI：“天氣如何？”或者讓AI幫你寫一篇故事，給出一個(gè)開始的提示：“從前，有一個(gè)勇敢的王子......”，然后AI就會(huì)根據(jù)你的輸入提示去生成回答或者接下來的故事內(nèi)容。

總的來說，輸入提示就是用戶給AI的一個(gè)指示，讓AI知道要做什么，就像游戲中的任務(wù)提示一樣。

對(duì)照官方介紹

在人工智能（AI）應(yīng)用中，輸入提示（Input Prompt）是指向模型提供的初始輸入，通常被用來指導(dǎo)模型生成特定類型或格式的輸出。

例如，在一個(gè)文本生成任務(wù)中，輸入提示可能是一個(gè)開頭的句子或者一個(gè)主題詞，模型需要基于這個(gè)提示生成后續(xù)的文本。在一個(gè)問答任務(wù)中，輸入提示則可能是一個(gè)問題，模型需要生成一個(gè)答案。

輸入提示是指導(dǎo)模型行為的重要方式。通過精心設(shè)計(jì)的輸入提示，可以使模型生成更加符合期望的輸出。同時(shí)，不同的輸入提示可能會(huì)導(dǎo)致模型生成不同的輸出，即使在相同的模型和參數(shù)設(shè)置下。

29.什么是輸出生成 (Output Generation)

大白話講解

輸出生成（Output Generation）就像是一位廚師根據(jù)食譜來烹飪菜肴。你給廚師一份食譜（這就像是AI的輸入），然后廚師會(huì)根據(jù)食譜準(zhǔn)備食材，調(diào)配烹飪，最后呈現(xiàn)出一道美味的菜肴（這就像是AI的輸出）。

在AI的世界里，你給AI一個(gè)問題或者請(qǐng)求（這就像是食譜），比如你問：“今天的天氣怎么樣？”或者說：“幫我寫一個(gè)關(guān)于宇宙的故事?！比缓驛I會(huì)根據(jù)你的問題或請(qǐng)求，運(yùn)用它的知識(shí)和算法，生成一個(gè)回答或者故事，這就是輸出生成。

總的來說，輸出生成就是AI根據(jù)用戶的輸入，產(chǎn)生相應(yīng)的輸出，就像廚師根據(jù)食譜做出一道菜一樣。

對(duì)照官方介紹

在人工智能（AI）應(yīng)用中，輸出生成（Output Generation）是指模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)產(chǎn)生的結(jié)果。這個(gè)結(jié)果可能是預(yù)測(cè)的標(biāo)簽、預(yù)測(cè)的連續(xù)值、生成的文本、生成的圖像等，取決于具體的任務(wù)和模型。

例如，在圖像分類任務(wù)中，輸出生成可能是一個(gè)類別標(biāo)簽；在機(jī)器翻譯任務(wù)中，輸出生成可能是一個(gè)翻譯后的句子；在強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中，輸出生成可能是一個(gè)動(dòng)作。

輸出生成是評(píng)估模型性能的基礎(chǔ)，通過比較模型的輸出和真實(shí)的目標(biāo)值，可以計(jì)算出各種性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值、均方誤差等。同時(shí)，輸出生成也是模型與用戶交互的主要方式，直接影響到用戶的體驗(yàn)。

30.什么是語言模型（Language Model）

大白話講解

語言模型就像一個(gè)會(huì)說話的玩具。這個(gè)玩具有一些預(yù)先錄入的詞匯和句子，當(dāng)你按下按鈕，它就能根據(jù)這些詞匯和句子來生成回答或者講故事。

在AI的世界里，語言模型就是一個(gè)可以理解和生成人類語言的程序。這個(gè)模型被訓(xùn)練過，可以理解不同的單詞、句子甚至文章。當(dāng)你向語言模型提出問題或者給它一個(gè)主題，它就能生成相應(yīng)的回答或者文章。

就像那個(gè)玩具，它不會(huì)真的理解你在說什么，也不能進(jìn)行真正的思考。它只是根據(jù)它已經(jīng)學(xué)過的詞匯和句子，生成最可能的回答。這就是語言模型的基本原理。

ChatGPT就是一個(gè)語言模型。它被訓(xùn)練過來理解和生成人類語言，就像我們之前說的那個(gè)會(huì)說話的玩具一樣。

對(duì)照官方介紹

語言模型（Language Model）是一類在自然語言處理（NLP）中用來預(yù)測(cè)文本的模型。給定一個(gè)詞序列，語言模型的任務(wù)是預(yù)測(cè)下一個(gè)詞，或者給出一個(gè)詞序列的概率。

傳統(tǒng)的語言模型，如n-gram模型，主要基于統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)詞序列的概率進(jìn)行估計(jì)。然而，這類模型通常只能考慮到有限的上下文信息，對(duì)于長距離的依賴關(guān)系處理不足。

近年來，深度學(xué)習(xí)的語言模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer和BERT等，已經(jīng)在各種NLP任務(wù)中取得了顯著的性能提升。這些模型能夠?qū)W習(xí)到詞序列的復(fù)雜模式和長距離的依賴關(guān)系，生成更自然和流暢的文本。

語言模型是許多NLP任務(wù)的基礎(chǔ)，包括機(jī)器翻譯、文本摘要、語音識(shí)別、問答系統(tǒng)等。

31.什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）

大白話講解

監(jiān)督學(xué)習(xí)就像是你在學(xué)習(xí)騎自行車時(shí)有一位悉心教導(dǎo)的老師。這位老師會(huì)告訴你哪些是正確的騎自行車的方式（例如：坐姿要直，雙手握住把手，不要突然轉(zhuǎn)彎等等），同時(shí)也會(huì)指出你的錯(cuò)誤并糾正你。

在AI的世界中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的一種方式。計(jì)算機(jī)會(huì)接收一堆既有正確答案的例子（稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)），然后嘗試找出規(guī)律以便在未來遇到類似問題時(shí)可以給出正確的答案。

例如，在識(shí)別貓的照片的任務(wù)中，我們會(huì)給計(jì)算機(jī)看很多已經(jīng)標(biāo)明“貓”和“非貓”的圖片，讓它學(xué)習(xí)什么樣的圖片是貓，什么樣的圖片不是貓。然后當(dāng)我們給它一張未標(biāo)明的圖片時(shí)，它就能判斷出這張圖片是否是貓。這就是監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本思想。

你可能會(huì)覺得監(jiān)督學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的故事很像。沒錯(cuò)兒，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)大的領(lǐng)域，而監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)可以采取的一種具體的學(xué)習(xí)方式。

對(duì)照官方介紹

監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種主要類型，其特點(diǎn)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了輸入特征以及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)輸出（也被稱為標(biāo)簽或者標(biāo)準(zhǔn)答案）。

在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型的任務(wù)是學(xué)習(xí)從輸入特征到目標(biāo)輸出的映射關(guān)系。這個(gè)過程通常涉及到定義一個(gè)損失函數(shù)來衡量模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和目標(biāo)輸出的差距，然后通過優(yōu)化算法來調(diào)整模型的參數(shù)，使得損失函數(shù)的值最小。

監(jiān)督學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)，包括分類（如圖像分類、文本分類）、回歸（如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、股票價(jià)格預(yù)測(cè)）、序列生成（如機(jī)器翻譯、語音識(shí)別）等。監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而標(biāo)注數(shù)據(jù)的獲取通常需要大量的人力和時(shí)間。

32.什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）

大白話講解

無監(jiān)督學(xué)習(xí)就像是你在一堆樂高積木中自由發(fā)揮創(chuàng)造力。沒有人告訴你要如何搭建，也沒有提供樣品圖像供你模仿，你需要自己探索和發(fā)現(xiàn)怎樣組合積木才能造出好看的作品。

在AI的世界里，無監(jiān)督學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)自己探索和理解數(shù)據(jù)的一種方法。這些數(shù)據(jù)并沒有像監(jiān)督學(xué)習(xí)那樣已經(jīng)標(biāo)明答案，計(jì)算機(jī)需要自己發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式或結(jié)構(gòu)。比如，計(jì)算機(jī)可能需要在一堆新聞文章中找出常見的主題，或者在一大堆照片中找出相似的一組。

總的來說，無監(jiān)督學(xué)習(xí)就像是你在一堆樂高積木中自由發(fā)揮，探索和發(fā)現(xiàn)新的創(chuàng)作方法，計(jì)算機(jī)也是這樣在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中自我探索和理解數(shù)據(jù)。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)可采取的一種具體的學(xué)習(xí)方式。

看到這，你可能會(huì)問深度學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)有什么關(guān)系？深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，是一種特殊的學(xué)習(xí)工具；而監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是學(xué)習(xí)策略，指導(dǎo)了學(xué)習(xí)的方式。這二者可以結(jié)合在一起，例如，你可以用深度學(xué)習(xí)的工具在監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)的規(guī)則下進(jìn)行學(xué)習(xí)

對(duì)照官方介紹

無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種主要類型，其特點(diǎn)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)只包含輸入特征，而不包含目標(biāo)輸出或標(biāo)簽。

在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型的任務(wù)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和分布，以便于在沒有標(biāo)簽的幫助下，從數(shù)據(jù)中提取有用的信息或洞察。這可能涉及到聚類（即將相似的實(shí)例分組在一起）、降維（即找到數(shù)據(jù)的低維表示）、異常檢測(cè)（即識(shí)別與正常數(shù)據(jù)顯著不同的實(shí)例）等任務(wù)。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是它不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，因此可以在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。然而，由于缺乏目標(biāo)輸出或標(biāo)簽，評(píng)估無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的性能通常比監(jiān)督學(xué)習(xí)更為復(fù)雜。

33.上下文又是什么（Context）

大白話講解

上下文（Context），就像是我們講故事的背景。想象你正在聽一部冒險(xiǎn)電影的故事，如果直接跳到主角與惡龍戰(zhàn)斗的部分，你可能會(huì)困惑：為什么主角要與惡龍戰(zhàn)斗？他們?cè)谀睦?？主角為什么有這個(gè)能力？這些問題的答案就藏在故事的上下文中，也就是故事的開始部分和主角與惡龍戰(zhàn)斗之前的部分。

在AI中，上下文也是類似的。比如，當(dāng)我們與AI聊天機(jī)器人（例如我，ChatGPT）交談時(shí)，上下文包括了我們之前的所有對(duì)話。如果沒有這個(gè)上下文，AI就可能會(huì)像一個(gè)沒有記憶的人一樣，不知道我們?cè)谡務(wù)撌裁?，每次回答都像是第一次交談。所以上下文?duì)于AI來說就像故事的背景一樣重要，幫助AI理解我們的對(duì)話和需求。

對(duì)照官方介紹

在人工智能（AI）應(yīng)用中，"上下文"（Context）是指所有能夠影響模型處理當(dāng)前任務(wù)的相關(guān)信息。這可能包括先前的用戶輸入、模型的響應(yīng)、環(huán)境狀態(tài)等。

上下文對(duì)于AI模型的決策非常重要。在處理每一個(gè)任務(wù)時(shí)，AI模型需要考慮當(dāng)前的上下文信息，以生成適應(yīng)當(dāng)前情況的結(jié)果。

例如，在對(duì)話系統(tǒng)中，上下文可能包括對(duì)話歷史、用戶的個(gè)人信息、對(duì)話設(shè)置等；在推薦系統(tǒng)中，上下文可能包括用戶的歷史行為、時(shí)間、地點(diǎn)等；在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，上下文可能包括車輛的位置、速度、周圍環(huán)境等。

注意，AI模型通常只能理解被顯式地編碼到它們的輸入數(shù)據(jù)中的上下文信息，而不能理解那些隱含的或者外部的上下文信息。

34.什么是自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive Learning）

大白話講解

自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive Learning）就像是你的個(gè)人教練。你的個(gè)人教練了解你的強(qiáng)項(xiàng)、弱項(xiàng)、興趣愛好，并且知道你的進(jìn)步情況，所以他們可以針對(duì)你的需要調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃。

比如你在打籃球，你的投籃技術(shù)很好，但是運(yùn)球技術(shù)不太行。你的教練就會(huì)減少投籃的訓(xùn)練，增加運(yùn)球的訓(xùn)練。如果你在運(yùn)球訓(xùn)練中進(jìn)步很快，教練會(huì)再次調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃，讓你做更多的挑戰(zhàn)。

同樣地，自適應(yīng)學(xué)習(xí)在AI中，是指讓機(jī)器自動(dòng)適應(yīng)每個(gè)人的學(xué)習(xí)需求和進(jìn)度。AI會(huì)根據(jù)你的反饋和表現(xiàn)，自動(dòng)調(diào)整推薦的內(nèi)容或難度。比如，如果你在學(xué)習(xí)英語，AI發(fā)現(xiàn)你的語法很好，但詞匯量有些欠缺，那它就會(huì)推薦你更多關(guān)于詞匯的學(xué)習(xí)資料。這樣，每個(gè)人都可以得到最適合自己的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的具體應(yīng)用。

對(duì)照官方介紹

自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive Learning）是一種教育方法，它使用計(jì)算機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來自動(dòng)調(diào)整教育材料的難度和類型，以滿足每個(gè)學(xué)生的獨(dú)特需求和能力。

在自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、測(cè)試成績(jī)、反饋等數(shù)據(jù)被用來更新學(xué)習(xí)材料的選擇和順序，以最大化學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。例如，如果一個(gè)學(xué)生在某個(gè)主題上表現(xiàn)出困難，系統(tǒng)可能會(huì)提供更多的練習(xí)和解釋，或者降低材料的難度；如果一個(gè)學(xué)生在某個(gè)主題上表現(xiàn)出優(yōu)秀，系統(tǒng)可能會(huì)提供更高難度的材料，或者跳到下一個(gè)主題。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)的目標(biāo)是提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和成績(jī)。然而，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大量的教育數(shù)據(jù)和復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

35.什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）

大白話講解

想象一下，你在一個(gè)新城市，想找一家好吃的餐館。你可以嘗試去一個(gè)你從未去過的新餐館，這是“探索”。你也可以選擇去你以前去過，覺得不錯(cuò)的餐館，這是“利用”。

“探索”可能會(huì)幫助你發(fā)現(xiàn)更好的餐館，但也可能是一家很難吃的店?！袄谩北ＷC了你能吃到可接受的食物，但你可能錯(cuò)過了沒去過的但更好的餐館。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，機(jī)器人也面臨同樣的問題。比如它在一個(gè)路口，它可以選擇去一個(gè)它以前從未去過的路（探索），也可以選擇去它以前去過的路（利用）。

機(jī)器人不知道哪個(gè)選擇是最好的，它需要通過不斷地探索和利用，逐步學(xué)習(xí)哪個(gè)選擇會(huì)吃好更好吃的美食（比歷史獲得更多的味蕾獎(jiǎng)勵(lì)）。所以，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一個(gè)不斷試錯(cuò)、學(xué)習(xí)、調(diào)整策略的過程，目標(biāo)是找到最優(yōu)的決策策略。

這時(shí)，你可能會(huì)問，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)有什么不一樣？?jī)烧唠m然都依賴反饋來改進(jìn)模型，但它們的反饋形式和學(xué)習(xí)環(huán)境有所不同。監(jiān)督學(xué)習(xí)側(cè)重于非對(duì)即錯(cuò)，就像是你在學(xué)校做課后作業(yè)，每道題目都有明確的正確答案。你做錯(cuò)了，老師會(huì)糾正你；你做對(duì)了，老師會(huì)給你鼓勵(lì)。所以，你總是知道正確的答案是什么，這是因?yàn)槟阌幸粋€(gè)“監(jiān)督者”（老師）在指導(dǎo)你。

對(duì)照官方介紹

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種類型，它的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)策略，使得在與環(huán)境的交互中能夠最大化某個(gè)長期的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體（Agent）通過觀察環(huán)境的狀態(tài)，選擇并執(zhí)行動(dòng)作，然后環(huán)境會(huì)返回一個(gè)新的狀態(tài)和一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)。智能體的目標(biāo)是找到一個(gè)策略，使得通過選擇合適的動(dòng)作能夠最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于，它不需要標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是通過與環(huán)境的交互和試錯(cuò)學(xué)習(xí)來自我學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了成功，包括游戲、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等。

36.模型調(diào)優(yōu)是在干啥？（Model Tuning）

大白話講解

模型調(diào)優(yōu)就像是調(diào)試自行車的速度和平衡。

你剛買了一輛全新的自行車，你發(fā)現(xiàn)當(dāng)你踩腳踏板的時(shí)候，自行車的速度并不理想，而且在轉(zhuǎn)彎的時(shí)候也有點(diǎn)不穩(wěn)定。這個(gè)時(shí)候，你可能需要調(diào)整一下自行車的鏈條緊度，或者是調(diào)整自行車的平衡系統(tǒng)，以便自行車更好地滿足你的需求。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們需要建立一個(gè)模型來預(yù)測(cè)或分類數(shù)據(jù)。然而，初次建立的模型往往不能完美地解決問題，就像新買的自行車可能不能完全滿足你的需求一樣。此時(shí)，我們需要調(diào)整模型的一些參數(shù)，比如決策樹的深度，或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，這就像是調(diào)整自行車的鏈條緊度一樣。調(diào)整后的模型就能更好地解決問題，就像調(diào)整后的自行車能更好地滿足你的需求一樣。

所以，模型調(diào)優(yōu)就是一個(gè)不斷調(diào)整和改進(jìn)模型以更好地解決問題的過程，就像我們調(diào)整自行車以滿足我們的需求一樣。

對(duì)照官方介紹

模型調(diào)優(yōu)（Model Tuning）是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，其目標(biāo)是通過調(diào)整模型的參數(shù)和超參數(shù)，使模型在特定任務(wù)上達(dá)到最優(yōu)性能。

在模型調(diào)優(yōu)過程中，可能會(huì)調(diào)整的因素包括學(xué)習(xí)率、批量大小、優(yōu)化器的選擇、正則化項(xiàng)的強(qiáng)度等。此外，還可能包括模型結(jié)構(gòu)的調(diào)整，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)的選擇等。

模型調(diào)優(yōu)通常涉及到交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索等技術(shù)，用以系統(tǒng)地嘗試不同的參數(shù)組合，并在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能。在找到最優(yōu)參數(shù)組合后，模型會(huì)在測(cè)試集上進(jìn)行最終的評(píng)估。

模型調(diào)優(yōu)是一個(gè)復(fù)雜且耗時(shí)的過程，但是通過合適的模型調(diào)優(yōu)，可以顯著提高模型的性能，使其在實(shí)際應(yīng)用中取得更好的結(jié)果。

37.什么是過擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）

大白話講解

假設(shè)你有很多不同顏色和形狀的玩具，你想找出一種規(guī)則，來根據(jù)顏色和形狀將這些玩具分類。

如果你的規(guī)則太簡(jiǎn)單，比如只按顏色分類，那就可能出現(xiàn)"欠擬合"。就像你有一個(gè)新朋友，你只知道他喜歡吃冰淇淋，但你不知道他喜歡什么口味，什么時(shí)候喜歡吃。這樣的信息太少，可能無法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)他是否喜歡你推薦的某種特殊口味冰淇淋。

如果你的規(guī)則太復(fù)雜，比如既要考慮顏色，又要考慮形狀，還要考慮大小，甚至是玩具的重量，那就可能出現(xiàn)"過擬合"。就像你對(duì)一個(gè)朋友了解太多，知道他喜歡吃什么口味的冰淇淋，在什么天氣，什么時(shí)間，什么心情下喜歡吃。這么多規(guī)則雖然在你這個(gè)朋友身上表現(xiàn)得很好，但如果你用同樣的規(guī)則去預(yù)測(cè)未知的新朋友是否喜歡冰淇淋，可能就不準(zhǔn)確了

所以，"欠擬合"就像規(guī)則太簡(jiǎn)單，不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)；"過擬合"就像規(guī)則太復(fù)雜，雖然在已知的情況下表現(xiàn)好，但在未知的情況下可能就不準(zhǔn)確了。在處理真實(shí)世界的問題時(shí)，我們需要找到一個(gè)平衡，使規(guī)則既不過于簡(jiǎn)單，也不過于復(fù)雜，就像找到了一把剛剛好的鑰匙，既可以打開已知的鎖，也可以應(yīng)對(duì)未知的鎖。

對(duì)照官方介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模中，過擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）是兩種常見的問題。

過擬合是指模型過于復(fù)雜，以至于它在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得過于完美，但在未見過的測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻較差。換句話說，過擬合模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值過度敏感，捕捉到了數(shù)據(jù)中的隨機(jī)誤差而非真實(shí)的潛在規(guī)律。

欠擬合則是相反的情況，即模型過于簡(jiǎn)單，不能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上獲得足夠好的結(jié)果，也不能很好地泛化到新的數(shù)據(jù)。欠擬合模型沒有足夠的復(fù)雜度來捕捉到數(shù)據(jù)中的所有相關(guān)模式。

解決過擬合和欠擬合的常見方法包括模型選擇、正則化、早停、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。理想的模型應(yīng)該能在復(fù)雜度和泛化能力之間找到一個(gè)平衡，避免過擬合和欠擬合。

總結(jié)

好啦，故事就講到這里啦快去和你的妹子吹牛叭！本文也會(huì)根據(jù)反饋更新噠，歡迎蹲住，收藏查閱~

From Cheese海鹽芝士

2023.08.02 北京

謝謝你的喜歡，耐心看到這里，恭喜挖到寶啦~ ：

Cheese海鹽芝士

6年大數(shù)據(jù)技術(shù)，新人博主，北京星耀是空AI工作室主理人

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