AI科普：一文搞懂AI、大模型、GPT到底是什么

最全AI科普：

终于有人能一次性把AI讲明白了

“AI到底会不会替代人类？”

“3亿人饭碗保不住？AI真的杀疯了！”

“AI将代替人类工作？大学生面临失业？”

......

AI呈现出的火爆状况, 这般的消息你必定经常见到, 甚而或许会由于此而感到忧愁和忐忑, 对于刚刚涉足人工智能范畴的友人来讲, 此领域的知识架构既庞大繁杂, 各种专业用语接连不断地出现, 时常使人疑惑不解, 难以把握。

AI到底是啥？

AI大模型又是什么？算力？

什么是AIGC？GPT又是什么？

今天小编就带你

什么是AI？

AI, 它是artificial intelligence的缩写形式。Artificial, 不少同学认这个字时只认半边, 就会觉得它好像是艺术（art）相关的某种形容词。但实际并非如此, artificial的意思是“人工的、人造的”, 它和natural（天然的）是相反的意思。Intelligence, 这个不容易认错, 其意思是“智能”。英特尔（Intel）公司的名称, 是依据这个词的前五个字母而来的。从组合角度来说, AI, 也就是“人工所造就的、人为制造出来的智能”, 是通过人为采用一些手段, 从而去创造智能。

关于AI该如何去定义这一情况, 在行业当中存在着许多不同种类的说法, 其中一种相对较为具备学术化特质的说法是像下面这样表述的, 即AI乃是针对用来模拟、延伸以及扩展人的智能行为相关的理论、方法、技术以及应用系统所展开的研究与开发, 它属于一门具备综合性的科学, 这样一个定义说着比较拗口, 看得小编都觉得头很疼, 在实际上, 对于AI而言, 我们能够进行拆解之后再来看。

开头, AI的本质特性, 是一门学科, 是一个技术范畴。它关联到了计算机学科、数学、统计学、哲学、心理学等多样学科的内容, 然而整体上, 归结于计算机学科范畴之内。

其次, AI的研究目的, 在于使一个“系统”拥有智能, 这个“系统”, 它能够是一套软件程序, 也能够是一台计算机开云app在线入口,开云真人官方下载开运真人app下载苹果版,开运真人app下载，甚至还能够是一个机器人。

最终, 何种水准, 方可称作切实称得上的智能。此乃问题的核心要点所在。就当前情形而言, 能够类似人类那般进行感应、领会、思索、决断、抉择, 方为达成了人工智能。与机器人、机械臂等实体承载之物协作配合, AI亦能够达成行动方面的能力状态。

综合以上三点，理解AI的定义就比较容易了。

什么是大模型？

这两年AI火开云真人app官方版入口,开云真人app官网入口，就是因为大模型火。那么，什么是大模型？

庞大参数规模, 以及复杂计算结构, 所构成的机器学习模型, 被称作大模型。在模型训练过程当中, 需要学习, 并且进行调整的变量, 就是参数。模型的行为, 还有性能, 以及实现的成本, 再加上对计算资源的需求, 均由参数定义。简单来讲, 模型内部用于做出预测, 或者进行决策的部分, 即为参数。

拥有数百万至数十亿参数的大模型, 与之相对应的参数少堪称小模型。诸如若干细分的领域或场景情况下, 所用之物是那种被称为够用的小模型。用于各类大模型的训练需要依靠大规模数据, 同时它们对算力资源的消耗极大。绝大多数所称为大模型的基础核心结构, 统统都是Transformer那种样式以及它各变体。

大模型存在着诸多不同的类别, 平常所提及的大模型，其所主要指的是语言大模型, 也就是那种凭借文本数据来开展训练的模型。然而事实上 , 还存在着视觉大模型 , 这种是以图像数据来进行训练的。另外还有多模态大模型 , 它包含了文本和图像。

从应用领域方面来看, 大模型能够被划分成通用大模型以及行业大模型两大类别。通用大模型用于训练的数据集更为宽广, 所涵盖的领域更为周全。行业大模型呢, 按照其名称的意思来理解, 其训练数据来源是特定的行业, 并且会应用在专门的领域当中（像金融领域、医疗领域、法律领域、工业领域这些）。

GPT的本质是什么？

GPT 一1和GPT 一2, 以及GPT 一3包括同样基于Transformer架构推出的GPT 一4o等等, 这些都是由美国OpenAI公司所推出的语言大模型。

有个叫GPT的, 其全称是Generative Pre.trained Transformer, 也就是所谓的生成式-预训练-Transformer, 而其中的Generative即生成式, 这意味着、表明它这个模型能够生成出连续不断的、具备逻辑性的文本内容, 像去完成对话、创作故事、编写代码以及去写诗写歌之类的举不胜举, Pre.trained也就是预训练, 这能看到它这个模型会首先在一个规模巨大的、未标注文本语料库之上展开训练, 从而去学习语言的统计规律以及潜在结构。凭借预训练, 模型才具备了一定层次的通用性, 训练的数据若越是庞大, 像网页文本、新闻这类的, 那么模型所拥有的能力便会越强。

大家对于AI的关注热潮，主要源于2023年初的GPT爆火。

GPT的chat, 表达了聊天之意。GPT为OpenAI借助GPT模型所开发的AI对话应用服务, 也就能把它看成是GPT-3.5。借助此服务, 人们方可亲身感受GPT模型的强大, 这对技术的宣传推广有益处。事实已证实, OpenAI的策略获得成功。GPT充分吸引公众目光使之注意, 还成功推动AI领域出现发展热潮。

什么是AIGC?

人工智能生成内容, 也就是 AIGC , 它借助 AI 技术, 能自动产出文本、图像、音频、视频等各种形式的作品, 这玩意儿可不得了。瞅瞅如今, 好多自动生成的新闻稿件、栩栩如生的绘画佳作, 好多都是 AIGC 的得意之作, 毫不夸张地说, 它给内容创作领域带来了一场翻天覆地的革新。

什么是算力?

算力, 指的就是其字面所表达的意思, 也就是计算能力, 乃是计算机能够展开运算处理的那种能力。进一步来讲, 算力则是借助对信息数据予以处理, 达成目标结果输出的这么一种具备计算性质的能力哟最后一句话不通顺, 已按照要求尽量改写, 但受原题意拘束可能在表达上稍显牵强。它通常会被运用于衡量人工智能、区块链、数据分析之类领域的计算性能。在人工智能领域当中的深度学习任务之内, 对于训练和推理模型而言, 是需要数量众多的计算资源的哟因此, 算力在这个领域就变得格外重要。强大的算力能够加快训练进程、提升模型的精度以及性能, 还能够处理更为复杂的任务以及数据集, 最终产出全新的、具有原创性的内容。

什么是Token?

在AI这个领域之中, Token一般所指的是, 模型在处理文本或者是其他种类数据的时候，所用到的基本单位或者是元素。它属于模型理解以及处理数据的最小单元, 这个最小单元能够是一个单词, 也能够是一个词组, 还能够是一个标点符号, 又或者是一个子词, 甚至可以是一个字符等等。Token的划分方式会对模型对于数据的理解以及处理产生影响。

AI发展到什么地步了？

当下, AI的发展进程存有三个阶段, 其一为, 弱人工智能阶段, 其二为, 强人工智能阶段, 其三为, 超强人工智能阶段。

第一阶段, 是弱人工智能, 也就是狭义人工智能, 它被称作Artificial Narrow Intelligence, 即ANI, 指的, 是那种专门解决特定任务的人工智能系统, 在这些特定任务上, 它能表现出与人类相似, 或者超越人类的能力, 比如说在语音识别领域, 在图像识别领域, 在自然语言处理领域, 在自动驾驶等领域。这种人工智能系统, 虽说在特定领域表现得相当出色, 可是, 它缺乏综合性, 也缺乏通用性, 没办法像人类那样去进行复杂的推理, 也不能进行判断, 更不具备人类的全面智能。

第二阶段, 是强人工智能, 也就是广义人工智能, 它指的是那种具备类似人类智能的人工智能系统。这种人工智能系统 , 能够如同人类一般进行复杂的推理以及判断 , 还具备学习 、自我适应以及创造的能力。

所谓第三阶段, 是超级人工智能, 也就是 Artificial Super Intelligence, 简称为 ASI, 它还被称作超级智能, 是指那种远远超越人类智能的人工智能系统。这种人工智能系统, 有着超出人类理解范畴的智能, 还有相应能力, 它可以完成人类难以想象的任务, 它可能具备自己的意识, 还有目标, 它能够自我学习, 并且进化, 甚至超越人类控制, 以及理解的能力。超人工智能的发展, 还有影响, 仍然是个未知领域。

现下的人工智能, 已然近乎抵达强人工智能的程度, 往后, 它会进一步演变成超强人工智能, 广泛地渗入我们日常的生活领域, 在那个时候, 我们会把诸多工作任务以及应用场景托付给AI, 期望借着它创造出更多的价值。

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