2走近chatGPT 走向AGI 机器学习 chatGPT研发过程主要步骤 收到一个问题后的处理步骤

目标:走向AGI

我们不想写代码了,想让机器能自己(输入)听到、看到、摸到、闻到、理解并(输出)做到、说出来、画出来、表现出来,适应新东西完成复杂的任务不再需要人类干预,这就是AGI(Artificial General Intelligence,全面人工智能)。

这些输入(多模态)就是数据,计算机从数据中学习(提取特征),把这些特征都连起来形成网络(神经网络),当有任务时,就像在脑海中形成一条条路径,当遇到类似的情况时,这些路径会帮助我们快速做出反应。这些路径是通过不断的学习和调整权重(微调)形成的。

传统的编程方法:需要人明确地编写规则来告诉你怎样区分猫和狗(很难覆盖所有情况)。
机器学习(模拟人脑):给计算机提供大量关于猫和狗的图片,每张图片都标注了是猫还是狗(监督学习)。计算机通过分析这些数据,自己“学习”如何区分猫和狗。或者,给计算机大量没有标记的数据,让计算机自己找出数据中的模式或者结构(非监督学习)。通过数据来训练模型,使得计算机能够解决复杂的问题,而不是依赖人类预先设定的规则。

走近chatGPT,一步一步看已经实现的技术

神经网络(能学习,学到的是特征和微调参数权重):能识别图像、理解语言或玩游戏等任务。

计算机从数据中提取特征,并通过调整内部连接来适应这些模式。这使得它非常适合处理复杂和多变的数据,正如我们日常生活中所遇到的那样。

神经网络,为什么能学习?这很重要。

通过训练能调整连接(权重)来适应输入数据。像我们学习骑自行车:最初,我们可能会摔倒,但通过不断尝试和调整平衡方式(权重),我们最终学会了骑车。

神经网络通过学习过程主要学习到的是特征(features)和参数权重(weights)的微调。

  1. 特征学习: 在神经网络中,特征学习是一个自动发生的过程。神经网络通过它的多层结构能够从原始数据中提取出有用的特征。例如,在图像识别任务中,网络的底层可能会学习到边缘或颜色等基本特征,而更高层次的网络可能会学习到更复杂的特征,如形状或特定物体的部分。这些特征通常不是人为设计的,而是网络通过训练数据自动学习得到的。

  2. 参数权重微调: 神经网络中的每个神经元都有相应的权重和偏置(bias),这些权重和偏置在训练过程中不断调整。权重决定了输入信号的重要性,而偏置则提供了一个额外的调整空间,帮助神经元更好地拟合训练数据。通过反向传播(backpropagation)算法和梯度下降(gradient descent)等优化技术,网络逐渐调整这些参数,以最小化预测和实际结果之间的差异。这个过程就是权重的微调。

简单类比一下:可以将神经网络的学习过程比喻为烹饪过程。原始数据就像是食材,神经网络则是厨师,通过不断尝试和调整(学习和权重调整),找到最佳的食谱(模型参数),使得最后的菜肴(预测结果)尽可能地美味(准确)。特征学习就像是识别哪些食材(数据特征)搭配在一起最好,而权重微调则是调整食材比例和烹饪方法,以达到最佳口味。

chatGPT研发过程主要步骤:

  1. 需求分析与规划:确定要开发的模型的目标和功能。这包括对目标用户、应用场景以及期望实现的功能进行深入的理解和分析。

  2. 数据收集:收集大量的文本数据,这些数据将用于训练语言模型。数据的来源可能非常广泛,包括书籍、网站、论坛帖子、新闻文章等。

  3. 数据预处理:清洗和处理收集到的数据。这个步骤非常重要,因为它涉及到去除无关或低质量的内容、标准化文本格式、处理特殊字符等。

  4. 模型设计:选择或设计适合的神经网络架构。这可能包括决定使用特定类型的网络(如Transformer),以及配置网络的大小、层数、参数等。

  5. 预训练:使用收集到的数据进行模型的预训练。这个阶段通常涉及到大量的计算资源,模型会在大量文本上学习语言的基本规律和模式。

  6. 微调与优化:对模型进行微调,以适应特定的任务或应用场景。这可能包括在特定类型的数据上进一步训练模型,或调整模型的参数以优化性能。

  7. 测试与评估:对模型进行测试,以评估其性能。这包括检查模型对不同类型输入的反应,以及评估模型在特定任务上的准确性、一致性和响应时间。

  8. 集成与部署:将训练好的模型集成到应用程序或服务中,并进行部署。这可能涉及到与现有系统的集成、提供API接口等。

  9. 监控与维护:在模型部署后进行持续的监控和维护。这包括跟踪模型的性能,以及根据用户反馈和使用情况进行必要的更新和优化。

  10. 持续迭代:根据新的数据、技术进步以及用户需求的变化,不断迭代和更新模型。

总之,研发ChatGPT类型的模型是一个复杂的过程,涉及到从需求分析到模型部署的多个步骤。每个步骤都至关重要,共同确保了最终模型的效能和可用性。

chatGPT收到一个问题后的处理步骤:

  1. 输入解析:首先,ChatGPT接收并解析用户的输入。这个阶段包括理解输入的文字,包括语言、句子结构和含义。如果输入是一个特定的命令或请求(比如要求查找信息、生成图像等),ChatGPT还会识别出这些特定的需求。

  2. 上下文理解:ChatGPT会考虑到与当前对话相关的上下文信息。这包括前面的对话内容、用户的个人资料(如果提供),以及任何特定于会话的设置或指示。这个阶段是为了确保回应是连贯并且符合对话的历史背景。

  3. 信息处理和决策:在这个阶段,ChatGPT会根据输入和上下文来决定最佳的回应策略。这可能包括从内部知识库中提取信息、执行某些特定的任务(比如运行一个Python脚本或生成一张图片),或者结合多种信息源来形成回答。

  4. 生成回应:在确定了回应策略之后,ChatGPT会生成一个回答。这个过程涉及到自然语言生成(NLG),即使用机器学习模型来构造语句。在这个阶段,模型会考虑如何以清晰、准确并且自然的方式表达所需的信息或执行的任务。

  5. 输出格式化与交付:生成的回答会被格式化成适合用户阅读的形式,并发送给用户。这一步骤确保信息的呈现方式既符合用户的期望,也适合当前的交互平台(如文本聊天、语音输出等)。

总的来说,ChatGPT在收到问题后会经历接收解析、上下文理解、信息处理与决策、生成回应以及输出格式化等步骤,以确保提供恰当、相关且连贯的回答。

只从技术角度看,其他全忽略,下篇继续

BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms,基础线性代数子程序)是一套标准的低级程序,用于执行常见的线性代数运算,例如向量加法、向量与矩阵乘法、矩阵乘法等。BLAS主要用于提高这些运算的效率,特别是在大规模计算中。

在人工智能和机器学习领域,BLAS非常重要,因为这些领域经常需要处理大量的线性代数运算。例如,在训练神经网络时,会涉及到大量的矩阵运算,BLAS可以帮助加速这些运算过程。

可以这样理解BLAS的作用:假设你有一大堆乐高积木,需要按照特定的方式组装成不同的结构。如果你每次都从头开始寻找合适的积木和组装方法,这将非常耗时。而BLAS就像是一套预先定义好的、高效的组装指南,可以快速找到需要的积木(线性代数运算的元素)并以最有效的方式组装它们(执行线性代数运算)。这样就大大提高了构建复杂结构(完成复杂计算任务)的效率。

总之,BLAS是优化和执行线性代数运算的重要工具,它在人工智能和机器学习中发挥着关键作用。

机器学习是指计算机程序可以从数据中学习,而神经网络是一种机器学习算法。可以用一个简单的类比来理解:假设机器学习是一家餐厅,那么神经网络就像是餐厅里的一道特色菜。

  1. 机器学习(餐厅):机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它涉及算法和统计模型的使用,使计算机系统能够基于数据进行学习和做出决策。就像一家餐厅提供各种不同的菜肴,机器学习提供了各种不同的算法和技术,用来解决不同类型的问题。

  2. 神经网络(特色菜):神经网络是机器学习中的一种算法,灵感来源于人脑的神经元网络结构。它们非常适合于处理大量的数据,并且在诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域表现出色。神经网络就像餐厅里的一道特色菜,虽然不是唯一的选择,但因其独特的味道和处理复杂问题的能力而广受欢迎。

简而言之,神经网络是机器学习领域下的一种重要方法,但并不是机器学习的全部。还有其他许多算法和技术,如决策树、支持向量机等,也属于机器学习的范畴。

人工智能(AI)领域除了机器学习,还包含了许多其他重要的分支。

可以将这些分支比作一座科技森林中的不同类型的树木,每种树木都有其独特的特点和用途。主要分支包括:

  1. 知识表达和推理:这是AI的传统核心领域之一,涉及理解和表示外部世界的知识,以及如何利用这些知识来进行有效的推理。想象一棵树,其树干代表知识库,树枝代表推理机制,能够从已知信息中推导出新的结论。

  2. 自然语言处理(NLP):NLP关注于如何让计算机理解、解释和生成人类语言。这像是一种能够理解和模仿人类交流方式的树,它的叶子能够捕捉和反映人类语言的复杂性和微妙性。

  3. 计算机视觉:这个领域致力于让机器“看”懂视觉世界,识别和处理图像和视频数据。它就像一棵具有视觉感知能力的树,可以识别和解析其视野中的一切。

  4. 机器人技术:机器人技术集成了感知、决策和动作执行等多个AI领域,以创建能够自主或半自主工作的机器。这类似于一棵能够移动和与环境互动的树。

  5. 专家系统:专家系统模仿人类专家的决策能力,为特定领域的问题提供解决方案。这就像一棵树,其树干和枝叶紧密编织,形成一个包含丰富专业知识的网络。

  6. 感知系统:涉及声音、触觉等感知模式的AI应用,可以类比为一种对环境变化非常敏感的树,能够从多种感官输入中捕捉信息。

  7. 演化计算:使用自然选择的原理(如遗传算法)来解决优化问题。这就像一棵不断适应环境并演化的树。

每个分支都有其独特的研究领域和应用场景,共同构成了丰富多彩的人工智能领域。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/591856.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

计算机网络(1)

计算机网络(1) 小程一言专栏链接: [link](http://t.csdnimg.cn/ZUTXU) 计算机网络和因特网(1)因特网概念解读服务常见的服务 协议网络边缘特点强调 网络核心特点强调 小程一言 我的计算机网络专栏,是自己在计算机网络…

Python模拟技巧实现自动抽屉登录和自动点赞

目录 一、引言 二、准备工作 三、自动抽屉登录 四、自动点赞 五、注意事项 六、案例分析 七、总结 一、引言 随着互联网的普及,人们越来越依赖于各种在线平台进行社交互动和信息获取。在这些平台上,用户需要登录才能享受各种服务,同时…

【DevOps】搭建 项目管理软件 禅道

文章目录 1、简介2、环境要求3、搭建部署环境3.1. 安装Apache服务3.2. 安装PHP环境(以php7.0为例 )3.3. 安装MySQL服务 4、搭建禅道4.1、下载解压4.2、 配置4.2.1、 启动4.2.2、自启动4.2.3、确认是否开机启动 5、成功安装 1、简介 禅道是国产开源项目管…

Halcon底帽运算bottom_hat

Halcon底帽运算 底帽运算的原理是用原始的二值图像减去闭运算的图像。闭运算的目的是对某些局部区域进行“填补”,如填空洞、使分离的边缘相连接等。而底帽运算正是用来提取这些用于填补的区域的。图(a)为从二值图像中提取出的亮的区域&…

解决 Nginx 反向代理中的 DNS 解析问题:从挑战到突破20231228

引言 在使用 Nginx 作为反向代理服务器时,我们可能会遇到各种配置和网络问题。最近,我遇到了一个有趣的挑战:Nginx 在反向代理配置中无法解析特定的域名,导致 502 错误。这个问题的解决过程不仅揭示了 Nginx 的一个不太为人知的功…

目标检测-One Stage-SSD

文章目录 前言一、SSD的网络结构和流程二、SSD的创新点总结 前言 根据前文目标检测-One Stage-YOLOv1可以看出YOLOv1的主要缺点是: 每个格子针对目标框的回归是不加限制的,导致目标的定位并不是很精准和Faster RCNN等先进Two Stage算法相比&#xff0c…

(NeRF学习)NeRFStudio安装win11

参考: 【深度学习】【三维重建】windows11环境配置tiny-cuda-nn详细教程nerfstudio介绍及在windows上的配置、使用NeRFStudio官网githubRuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory原因及解决 目录 requireme…

计算机毕业设计 基于SSM的果蔬作物疾病防治系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍:✌从事软件开发10年之余,专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精…

理解SQL中not in 与null值的真实含义

A not in B的原理是拿A表值与B表值做是否不等的比较, 也就是a ! b. 在sql中, null是缺失未知值而不是空值。 当你判断任意值a ! null时, 官方说, “You cannot use arithmetic comparison operators such as , <, or <> to test for NULL”, 任何与null值的对比都将返…

Vue中设置组件的自定义事件和解绑组件的自定义事件

组件的自定义事件 设置School组件实现props&#xff0c;子给父传数据。School组件用于和Student组件做对比。 App向School组件传getSchoolName,School组件通过props接收存入School的VueConponent。随后通过调用getSchoolName实现子给父传递数据 想让组件标签识别原生Vue提供的…

复兴计划01-lc06

StringBuilder和StringBuffer的区别 1. StringBuffer和StringBuilder都是用于字符串动态拼接,但是StringBuffer拼接的函数方法的实现中用了synchornized上锁&#xff0c;效率较低&#xff0c;不过可以用于多线程以此来维护线程安全&#xff1b;相比之下&#xff0c;StringBuil…

istio 限流:本地限流+全局限流

istio 限流在官网的位置是 任务->策略执行->使用 Envoy 启用速率限制 istio 限流基于数据面 Envoy 开发&#xff0c;Envoy 支持两个类型限流&#xff0c;分别是本地限流和全局限流&#xff08;本地限流和全局限流可以一起使用&#xff09; 开始之前 安装 istio部署 boo…

基于支持向量机SVM的界面黏附能预测,SVM的详细原理,SVM工具箱使用说明

目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接: 基于支持向量机SVM的界面黏附能预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88647878 SVM应用实例, …

2024.1.1力扣每日一题——经营摩天轮的最大利润

2024.1.1 题目来源我的题解方法一 模拟 题目来源 力扣每日一题&#xff1b;题序&#xff1a;1599 我的题解 方法一 模拟 计算当前上摩天轮的人数和等待的人数就可以得到该轮次的利润&#xff0c;然后一只更新最大利润就可以了。 时间复杂度&#xff1a;O(n)。n数组的长度 空…

Esp8266对接小爱同学

小爱同学接入流程 设备端开发 1.设置接入的设备类型 2.编译上传代码到设备 3.上线设备 绑定小爱同学 1.打开米家App。通过 我的>其他平台设备>点击添加>点灯科技>绑定账号 ,绑定blinker账号 2.绑定成功后,支持小爱控制的blinker设备会出现在 我的>其他平台…

滴滴高级Java面试真题

今年IT寒冬&#xff0c;大厂都裁员或者准备裁员&#xff0c;作为开猿节流主要目标之一&#xff0c;我们更应该时刻保持竞争力。为了抱团取暖&#xff0c;林老师开通了《知识星球》&#xff0c;并邀请我阿里、快手、腾讯等的朋友加入&#xff0c;分享八股文、项目经验、管理经验…

基于MQTT的开源全平台内网隧道穿透Tunnel服务搭建方法

我们在本地开发的时候经常需要进行公网的访问和调试, 这就需要用到内网穿透技术了, 今天介绍一款基于MQTT协议的, 低功耗,轻量级内网隧道穿透服务端和客户端, 基于go语言开发, 免费开源的内网隧道穿透服务工具 mqtt_tunnel 基于MQTT协议的内网穿透服务端 MQTT服务端 Mosqu…

Linux | 分布式版本控制工具Git【版本管理 + 远程仓库克隆】

文章目录 一、前言二、有关git的相关历史介绍三、Git版本管理1、感性理解 —— 大学生实验报告2、程序员与产品经理3、张三的CEO之路 —— 版本管理工具的诞生 四、如何在Linux上使用Git1、创建仓库2、将仓库克隆到本地3、git三板斧① git add② git commit③ git push 4、有关…

软件测试之自动化测试的四个阶段

第一阶段&#xff1a;API自动化 之前的想法是&#xff1a;通过API创建数据&#xff0c;访问数据&#xff0c;进行数据操作&#xff0c;存储数据库&#xff0c;通过模拟前端的操作来想象API的访问流程。 然后&#xff0c;验证数据库是否存储正确。后来发现该想法流程就是错误的…

2024/1/2 C++ work

全局变量&#xff0c;int monster 10000;定义英雄类hero&#xff0c;受保护的属性string name&#xff0c;int hp,int attck&#xff1b;公有的无参构造&#xff0c;有参构造&#xff0c;虚成员函数 void Atk(){blood-0;}&#xff0c;法师类继承自英雄类&#xff0c;私有属性 …