顶尖的25个生成人工智能术语，您必须知道

掌握生成式人工智能的关键概念，通过清晰解释、现实应用和深度资源脱颖而出。

生成式人工智能在各行各业确实是一项关键技术；因此，了解生成式人工智能的核心概念对于科技专业人士至关重要。以下全面指南涵盖了前25个必须了解的生成式人工智能术语，其中包含清晰的定义、实际示例以及其他资源，可以深入您的知识。无论是为面试做准备、从事人工智能项目、还是与这个快速变化领域的最新发展保持同步，掌握这些术语将为您在生成式人工智能领域提供一个坚实的基础。

1. 生成模型

• 定义：一种AI模型，它可以从学习的模式中生成新的数据点。
• 示例：生成式预训练变换器（GPT）根据输入提示生成类似人类的文本。
• 了解更多：生成模型简介

2. 变压器

• 定义：使用自注意机制来处理和生成序列，如文本或图像的神经网络架构。
• BERT 是一种Transformer模型，用于问题回答和文本分类等任务。
• 了解变形器更多信息

3. 潜空间

• 定义：一种多维空间，在这个空间中生成模型可以映射数据，使其能够学习和生成变化。
• 在图像生成中，相似的图片在潜空间中靠近彼此。
• 了解更多：在人工智能中探索潜在空间

4. GAN（生成对抗网络）

• 定义：对抗生成式对抗网络（GAN）是一种人工智能类型，它让两个神经网络，生成器和判别器，相互对抗以创建逼真的数据。
• GANs 生成看起來逼真的臉龐，但這些臉龐並不屬於真實人類。
• 了解更多：GAN是什么，它们是如何工作的？

5. 自动编码器

• 定义：一个学习压缩和重建数据的神经网络，通常用于降维和去噪等任务。
• 示例：自动编码器用于从损坏的图像中消除噪音。
• 了解更多：自动编码器介绍

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和连贯的数据。
• 在DALL-E 2 中使用扩散模型从随机噪音生成高质量的图像。
• 学习更多：理解扩散模型

7. 提示工程

• 定义：制定输入提示的过程，以优化模型生成的输出。
• 在GPT-4中修改输入提示，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：模型执行并非明确训练过的任务的能力，通过利用来自其他任务的知识。
• GPT-3 可以进行翻译工作，而无需专门在翻译数据集上接受训练。
• 了解更多信息：什么是零样本学习？

9. 少样本学习

• 定义：模型仅通过少量示例就能学习任务的能力，减少对大量训练数据的需求。
• 例子：GPT-3可以通过少量输入样本进行微调，以写出特定风格的文本。
• 学习更多：Few-Shot学习解释

10. 强化学习

• 定义：一种学习范式，其中人工智能代理通过与环境互动来学习做出决策，以最大化累积奖励。
• AlphaGo 使用强化学习来通过数百万次自我对弈来掌握围棋这个游戏。
• 了解更多: 生成AI的强化学习

11. 变分自动编码器 (VAE)

• 定义：一种类型的自动编码器，通过向其潜在空间表示引入随机性学习生成新数据。
• VAEs 被用来生成新的面孔并在不同的面部特征之间平滑过渡。
• 了解更多：VAEs及其应用

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，减少对标记数据集的依赖。
• BERT 使用自监督学习，通过掩盖句子中的单词并在训练过程中预测它们。
• 了解更多：什么是自监督学习？

13. 令牌化

• 定义：将文本分割成较小单位（如单词或子词）的过程，以便模型更容易处理。

• 示例：文本输入在被馈送进GPT-4进行处理之前被分词。
• 学更多：NLP 中的标记化

14. 梁搜索

• 定义：搜索算法通过展开多个潜在的词组序列来生成在解码期间最可能的序列。
• 例子：束搜索在机器翻译中被用来生成连贯的文本输出。
• 了解更多：波束搜索解释

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，通常使用较少的数据。
• 在预先进行一般语言任务的预训练后，对BERT进行情感分析任务的微调。
• 了解更多：什么是迁移学习？

16. 语言模型

• 定义：用于预测自然语言中单词序列概率的模型，帮助生成或理解文本。
• 例子： GPT-4是一种语言模型，能够为各种应用生成连贯的文本。
• 了解更多：语言模型介绍

17. 人工智能的偏见

• 定义：由于偏见的训练数据或算法，AI系统倾向于产生偏爱或歧视某些群体的结果。
• 在训练了偏见历史数据的人工智能招聘系统中存在性别歧视。
• 了解AI中的偏见 学到更多

18. GPT（生成式预训练变换器）

• 定义：一种大规模语言模型，根据广泛文本语料库的预训练和微调生成类似人类文本的文本。
• 例：GPT-4生成文章、故事和对用户查询的详细回复。
• 了解更多：GPT的工作原理

19. 困惑

• 定义：一种衡量语言模型预测给定词序列的能力的度量标准，较低的困惑度表示更好的性能。
• 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

20. 自然语言处理（NLP）

• 定义：人工智能的一个领域，专注于通过自然语言实现计算机与人类之间的交互，涵盖翻译和情感分析等任务。
• 示例：NLP 模型用于对客户评论进行情感分析。
• 了解更多：自然语言处理介绍

21. 神经网络

• 定义：一种受人类大脑神经元网络启发的计算系统，由相互连接的层次节点组成，用于像图像识别和语言处理等任务。
• 卷积神经网络（CNNs）用于识别图像中的对象。
• 了解更多: 什么是神经网络？

22. 训练数据

• 定义：数据用于培训 AI 模型，让它们能够从示例中学习，提高它们识别模式和进行预测的能力。
• 像ImageNet这样的大型图像数据集被用来训练人工智能模型进行图像分类任务。
• 了解更多：人工智能中的训练数据

23. 注意力机制

• 定义：神经网络中的一种方法，可帮助模型专注于输入序列中最相关的部分，提高诸如机器翻译和文本生成等任务的性能。
• 注意机制允许模型在不同语言之间进行翻译时专注于句子中的重要单词。
• 了解更多：注意力机制是什么？

24. 时代

• 定义：在对机器学习模型进行训练期间，通过整个训练数据集的一轮完整遍历。
• 训练神经网络进行10个epochs，以确保它正确学习而不会过拟合。
• 了解机器学习中的时代更多信息

25. 多模态人工智能

• 定义：能同时处理和生成来自多个模式（例如文本、图像和音频）的数据的人工智能。
• 例子：CLIP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？

牢记掌握生成式人工智能是一步一步实现的。在学习概念的过程中，确保通过提供的资源探索每一个概念，参与讨论，并尝试将学到的知识应用到项目中。与这些资源和对话的互动将帮助您理解语言术语及其在现实世界中的应用。

谢谢阅读！如果您发现本指南有帮助，请与其他可能希望提高他们的生成式人工智能理解的人分享。因为我们共同学习并更好地应用这些概念。

如果您有任何想法，问题，甚至额外的资源建议，认为可能有助于分享，请在下面的评论部分留言。

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