小编只是普通的汽车软件工程师,想了解人工智能,又感觉好遥远,仔细的看了半天,就一个想法
好好拥抱AI吧。真的好强。
相比之下,Autosar 是个 der 啊。。。。
人工智能基础概念全景图
AI -> 机器学习
机器学习 -> 监督学习
机器学习 -> 无监督学习
机器学习 -> 强化学习
机器学习 -> 深度学习
一层一层有一层,一轮一轮又一轮
深度学习 -> 生成式AI
大语言摸行
大语言摸行与Transformer基础
大语言模型功能展示
大语言模型之“大”
大语言模型之“通用”
“最大功臣”:Transformer
Transformer之前的方式 RNN
初识Transformer的优势
Transformer的优势 -> 关注所有此,自注意力机制
Transformer的优势 -> 并行计算-位置编码
Transformer 实现过程剖析
输出本质:预测出下一个出现概率最大的词
第一步 - 数据预处理
第二步 - 编码器
第三步 - 解码器
第四步 - Linear层和Softmax层
Transformer 的变形
大语言模型诞生过程剖析
大语言摸行诞生的全过程
LLM诞生第一步:通过无监督学习得到基座大模型
LLM诞生第二步:通过监督学习得到微调后的基座大模型
LLM诞生第三步:通过人工平价和有监督学习得到评价模型
LLM诞生第四步:通过强化学习不断提升模型回复质量