您必须了解的 25 个顶级生成式人工智能术语

掌握关键概念，以清晰的解释、实际应用和深入的资源在生成性人工智能领域脱颖而出

生成性人工智能确实是各行业中的关键技术；因此，理解生成性人工智能的核心概念对任何技术专业人士及其他领域的人士来说都是至关重要的。以下综合指南涵盖了25个必须了解的生成性人工智能术语，提供清晰的定义、实际的例子和其他资源，以加深您的知识。无论是为面试做准备、参与人工智能项目，还是跟上这个快速变化领域的动态，掌握这些术语都将为您在生成性人工智能领域打下坚实的基础。

1. 生成模型

• 定义：一种从学习到的模式中生成新数据点的AI模型。
• 示例：生成预训练变换器（GPT）根据输入提示生成类人文本。
• 了解更多：生成模型简介

2. Transformer

• 定义：一种神经网络架构，利用自注意力机制处理和生成序列，例如文本或图像。
• 示例：BERT 是一种用于问答和文本分类等任务的 Transformer 模型。
• 了解更多：理解 Transformers

3. 潜在空间

• 定义：一个多维空间，生成模型在其中映射数据，使其能够学习和生成变体。
• 示例：在图像生成中，相似的图像在潜在空间中彼此靠近。
• 了解更多：探索人工智能中的潜在空间

4. GAN（生成对抗网络）

• 定义：一种人工智能，利用两个神经网络——生成器和判别器——相互对抗以生成逼真的数据。
• 示例：GAN生成看起来逼真的面孔，但这些面孔并不属于真实的人。
• 了解更多：[什么是GAN，它们是如何工作的？](https://proxy.rifx.online/https://aws.amazon.com/what-is/gan/#:~:text=A%20generative%20adversarial%20network%20(GAN,from%20a%20database%20of%20songs.)

5. 自编码器

• 定义：一种神经网络，学习压缩和重构数据，通常用于降维和去噪等任务。
• 示例：自编码器用于从损坏的图像中去除噪声。
• 了解更多：自编码器介绍

6. 扩散模型

• 定义: 学习逆转噪声添加过程的模型，以从噪声中生成详细且一致的数据。
• 示例: 扩散模型在 DALL-E 2 中用于从随机噪声生成高质量图像。
• 了解更多: 理解扩散模型

7. 提示工程

• 定义：精心设计输入提示的过程，以优化模型生成的输出。
• 示例：修改GPT-4中的输入提示以生成更简洁的摘要。
• 了解更多：提示工程指南

8. 零样本学习

• 定义：模型在未明确训练的任务上执行任务的能力，通过利用其他任务的知识。
• 示例：GPT-3 可以在没有针对翻译数据集进行特别训练的情况下执行翻译。
• 了解更多：什么是零样本学习？

9. 少样本学习

• 定义：模型在仅有少量示例的情况下学习任务的能力，最大限度地减少对大量训练数据的需求。
• 示例：GPT-3 可以通过最少的输入样本进行微调，以特定风格进行写作。
• 了解更多：少样本学习解释

10. 强化学习

• 定义：一种学习范式，AI代理通过与环境互动来学习决策，以最大化累积奖励。
• 示例：AlphaGo使用强化学习通过与自己对弈数百万局来精通围棋。
• 了解更多：生成式AI的强化学习

11. 变分自编码器 (VAE)

• 定义：一种自编码器，通过引入随机性来学习生成新数据，从而对其潜在空间表示进行建模。
• 示例：VAE 被用于生成新的人脸，并在不同的面部特征之间平滑过渡。
• 了解更多：VAE 及其应用

## 代码块内容保持不变

12. 自监督学习

• 定义：一种学习技术，模型从数据中生成自己的标签，从而减少对标记数据集的依赖。
• 示例：BERT通过在句子中掩盖单词并在训练过程中预测它们来使用自监督学习。
• 了解更多：什么是自监督学习？

## Code block example
def self_supervised_learning():
    pass

13. 分词

• 定义：将文本拆分为更小的单元，如词或子词，以便模型更容易处理的过程。
• 示例：文本输入在输入到 GPT-4 进行处理之前被分词为单词。
• 了解更多：自然语言处理中的分词

14. Beam Search

• 定义：一种搜索算法，通过扩展多个潜在的标记序列，在解码过程中生成最可能的序列。
• 示例：Beam search 在机器翻译中用于生成连贯的文本输出。
• 了解更多：Beam Search Explained

15. 迁移学习

• 定义：在一个任务上使用预训练模型，并对其进行微调以适应另一个任务的过程，通常所需的数据更少。
• 示例：在通用语言任务上预训练后，对情感分析任务进行BERT的微调。
• 了解更多：什么是迁移学习？

16. 语言模型

• 定义：一种预测自然语言中词序列概率的模型，帮助生成或理解文本。
• 示例：GPT-4 是一种能够为广泛应用生成连贯文本的语言模型。
• 了解更多：语言模型简介

17. 人工智能中的偏见

• 定义：人工智能系统由于训练数据或算法的偏见，倾向于产生有利于或歧视某些群体的结果。
• 示例：基于有偏见历史数据训练的人工智能招聘系统中的性别偏见。
• 了解更多：理解人工智能中的偏见

18. GPT (生成预训练变换器)

• 定义：一个大型语言模型，基于对广泛文本语料库的预训练和微调生成类人文本。
• 示例：GPT-4 生成论文、故事和对用户查询的详细回应。
• 了解更多：GPT 的工作原理

19. 困惑度

• 定义：一种衡量语言模型预测给定单词序列效果的指标，困惑度越低表示性能越好。
• 示例：比较 GPT-3 和 GPT-4 的困惑度，以评估它们的文本生成质量。
• 了解更多：语言模型中的困惑度

20. 自然语言处理 (NLP)

• 定义：一个专注于计算机与人类通过自然语言进行交互的人工智能领域，涵盖翻译和情感分析等任务。
• 示例：NLP模型用于对客户评价进行情感分析。
• 了解更多：NLP简介

21. 神经网络

• 定义：一种受人脑神经元网络启发的计算系统，由多个相互连接的节点层组成，用于图像识别和语言处理等任务。
• 示例：卷积神经网络（CNN）用于识别图像中的物体。
• 了解更多：什么是神经网络？

22. 训练数据

• 定义：用于训练AI模型的数据，通过让它们从示例中学习，提高它们识别模式和进行预测的能力。
• 示例：像ImageNet这样的大型图像数据集用于训练AI模型进行图像分类任务。
• 了解更多：AI中的训练数据

23. 注意力机制

• 定义：神经网络中的一种方法，帮助模型关注输入序列中最相关的部分，从而提高机器翻译和文本生成等任务的性能。
• 示例：注意力机制允许模型在语言翻译时关注句子中的重要单词。
• 了解更多：什么是注意力机制？

24. 纪元

• 定义：在机器学习模型训练过程中，经过整个训练数据集的一次完整遍历。
• 示例：训练神经网络10个纪元，以确保其正确学习而不发生过拟合。
• 了解更多：理解机器学习中的纪元

25. 多模态人工智能

• 定义：能够同时处理和生成来自多种模态（例如文本、图像和音频）数据的人工智能。
• 示例：CLIP 同时处理图像和文本，以生成图像的标题。
• 了解更多：什么是多模态人工智能？

请记住，掌握生成式人工智能是一个逐步的过程。在学习这些概念时，确保通过提供的资源深入探索每一个概念，参与讨论，并尝试将所学应用于您的项目。与这些资源和对话的互动将帮助您理解术语及其在现实世界中的使用。

感谢您的阅读！如果您觉得本指南对您有帮助，请与其他可能希望提升生成式人工智能理解的人分享。我们共同学习，并因此更好地应用这些概念。

如果您有任何想法、问题，或甚至认为可能有帮助的额外资源建议，请在下面的评论区留言。

祝您在生成式人工智能的世界中探索愉快！

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