2024 年完整指南
好处 缺点 开放模型可以根据您的业务进行定制。 Meta 对 Llama 3 进行公共信息训练，因此，与其他生成人工智能一样，这可能会产生有害内容或违反版权法。 生成文本或图像，尤其是使用 Imagine 功能来快速迭代图像。 在我们的测试中，与 ChatGPT 使用 GPT-3.5 编写的电子邮件相比，Llama 3 生成的专业电子邮件往往有点模糊和蓬松。 与您现有的云提供商一起使用。 与其他生成式 AI 一样，如果您打算自定义模型，训练 Llama 3 可能会耗费大量时间和资源。 当谈到商业生成人工智能时，OpenAI 可能是更知名的名字，但 Meta 已经通过开源强大的大型语言模型成功地占据了一席之地。 Meta 于 4 月 18 日发布了迄今为止最大的生成式 AI 模型 Llama 3，该模型在一些标准 AI 基准测试中的表现优于 GPT-4。 骆驼 3 是什么？ Llama 3 是 Meta 创建的法学硕士。 它可用于创建生成式人工智能，包括可以用自然语言响应各种查询的聊天机器人。 Llama 3 的评估用例包括集思广益、创意写作、编码、总结文档以及以特定人物或角色的声音回答问题。 完整的 […]
人工智能速查表：人工智能初学者指南
简单来说什么是人工智能？ 人工智能是一种计算机系统，可以对数据进行预测并以新的方式重新排列数据。 人工智能一词可以广泛应用于从电子邮件中自动建议的文本到逼真的实时生成视频等一切事物。 从广义上讲，商业软件中可能遇到的人工智能类型包括生成式人工智能、自然语言处理和机器学习。 人工智能有多种形式，从通过聊天响应客户的简单工具到预测整个组织轨迹的复杂机器学习算法。 尽管多年来人们对人工智能的承诺过高，但人工智能并不意味着像人类一样有感知能力的机器。 相反，人工智能涵盖了更集中的大规模模式匹配，以补充人类推理。 为了帮助企业领导者了解什么是人工智能功能、如何使用人工智能以及从哪里开始人工智能之旅，必须首先消除围绕人工智能技术巨大飞跃的神话。 什么是人工智能？ 人工智能在很大程度上是一种模式识别和预测计算机系统，其运行规模远远超出人类，但从未完全取代人类。 即使在最好的情况下，人工智能也能提供可接受的（尽管并不完美）结果，让人们介入，观察数据并从中推理。 请注意，虽然我们在整个备忘单中都使用人工智能，但大多数企业都使用人工智能的一个子集，称为机器学习或深度学习。 这个词在商业中的当代用法可能意味着生成式人工智能，即经过训练的模型重新混合现有内容，以新的方式形成图像或句子。 我们将在这里使用 AI 作为包括机器学习和深度学习的简写，并在适当的时候指定生成式 AI。 事实是，当前的人工智能技术是有限的，但它仍然非常强大。 无论其过程在实践中看起来多么复杂，人工智能驱动的应用程序的核心是识别模式并根据这些模式进行推理的简单能力。 人工智能并不是真正的智能，它通常与我们选择输入机器学习模型的数据一样存在偏见。 这并不意味着人工智能对于试图解决现实世界问题的企业和消费者没有用处——这意味着我们离能够在不首先获得正确数据的情况下真正做出独立决策或得出结论的机器还相去甚远。 人工智能确实倾向于确认我们的偏见，而不是消除它们。 人工智能是如何工作的？ 人工智能是一个复杂的系统，旨在模拟人类行为和智力。 它将大量数据与算法（有时以神经元为模型）相结合，以分析、理解并做出有关未来状态的决策或预测。 为了做出准确的预测，人工智能系统需要大量数据进行学习； 这些数据是从各种来源收集的，并以适合人工智能算法的格式进行处理、分析和组织。 人工智能算法是人工智能系统的核心，旨在分析和解释数据、识别模式并根据输入做出预测或决策。 通过不断收集新数据并重新训练模型，人工智能系统可以适应不断变化的条件并提高其性能。 人工智能工作的核心流程涉及以下子领域： 机器学习： 人工智能的一个分支，专注于算法和统计模型的开发，使计算机系统无需明确编程即可从数据中学习和改进。 深度学习： 机器学习的一个子领域，模仿人脑神经网络的工作原理，使用多层人工神经网络来学习和理解数据中的复杂模式和特征。 神经网络： 一种受人脑结构和功能启发的计算模型，可以处理和分析大量数据以识别模式、做出预测或对信息进行分类。 自然语言处理： 人工智能的一个分支，专注于计算机和人类语言之间的交互，使机器能够理解、解释和生成人类语言。 计算机视觉： 人工智能的一个分支，使机器能够解释和理解图像或视频中的视觉信息。 认知计算： 该模型旨在创建能够模拟类人智能并以更自然、直观的方式与人类交互的人工智能系统。 生成式人工智能： 生成式人工智能结合了该列表中的其他子领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和认知计算机，可创建对话或视频等重新混合的内容。 生成式人工智能 生成式人工智能系统能够创建图像、视频、音乐或文本等内容，这些内容与人类生成的内容几乎没有区别。 他们可以根据学到的模式和风格自主生成新的输出。 生成对抗网络是生成人工智能的一个例子，其中一个网络生成内容，另一个网络评估并提供反馈以提高生成输出的质量。 生成式人工智能的流行示例包括： OpenAI 的 ChatGPT： 生成式预训练 Transformer 是 […]