机器学习‌ 23. AI-概述

前言

AI‌

随着技术的发展，AI正变得越来越强大和普及，其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。

一、AI

AI（ ，人工智能）

1. 简介

AI（ ，人工智能）是计算机科学的一个分支，旨在开发智能系统，使其能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习、推理、问题解决和自我修正。AI系统可以通过模仿人类的思维过程和决策能力来实现这些任务。

2. 发展

AI的发展经历了几个阶段，从最初的简单程序规则（如棋类游戏程序）到后来的基于统计的学习算法（如机器学习），再到现在的深度学习等技术。以下是AI的一些主要分支和领域：

3. 应用场景

AI的应用非常广泛，包括但不限于：

二、AI大模型

大模型（Large Model）

‌AI大模型‌是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”。它们通常由深度神经网络构建而成，具备数千万甚至数亿参数，旨在提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更复杂的任务和数据。

1. 定义和特点

AI大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。它们通常采用预训练+微调的训练模式，能够在大规模数据上进行训练后，快速适应一系列下游任务。大模型的特点在于其强大的处理能力和泛化能力，通常能在多种任务上表现出色。

2. 技术架构和分类

架构是AI大模型领域的主流算法架构基础，形成了GPT和BERT两条主要技术路线。GPT3.0发布后，GPT逐渐成为大模型的主流路线。AI大模型可以分为以下几类：

3. 应用领域

AI大模型的应用领域广泛，包括但不限于：

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