人工智能2023年技术对话中位居顶端AI建议许多创新契机,因为它投入使用大数据集的应用模式AI可提高人机经验诊断 内容创建 模式预测 工作流改善以技术论者的身份,AI是一个无所不在的游戏变换者,其出现正导致对法律的重新思考,行业规范像公共舆论法院引起他们的关注AI挑战在于理解它和它“内在语言”不广为理解以数列从A到Z覆盖AI语言
第四部分覆盖G对L
- 垃圾堆放.GIGO概念表示系统输出质量基于输入质量输入为垃圾,输出为垃圾如果AI接受低质量数据培训,用户可期望它输出的模样相似
- 生成对立网络.GAN是一种机器学习类型,由两个神经网络组成:一个生成数据,另一个识别并精炼数据两种神经网络竞相制作更精确预测
- 生成AI生成AI是一种人工智能技术,通过学习模式生成内容,培训数据并合成同学特征相联的新素材
- 图形处理单元.gPU是一种适合为AI硬件提供电源的处理器类型,因为它比cPU多同时计算
- 生成预培训变压器.GPTs是AI算法 驱动最著名的自然语言处理法 和基因算法GPT-3、GPT-3.5和GPT-4例子说明GPT算法组由OpenAI开发
- 幻觉.AI幻觉指人工智能系统提供假信息为事实聊天机促发写出五页研究报告并引文和链接可能会产生假链路,这些链路看起来真实实无名或虚构公共人物引文作为证据深度假象不同于幻觉,因为它是故意制造成骗取观众的骗取
- 双参数调优.进程选择最优值控制机器学习算法行为,如学习速率或隐藏层数
- 催眠.快速注入攻击 坏角色注入提示催眠LLM可用于泄漏机密信息、创建脆弱代码、创建恶意代码并提供弱安全建议
- 知识工程.知识工程领域AI旨在仿照人类专家在某一领域的知识
- 大语言模型.LLMs深入学习算法理解、归纳、生成并预测新内容通常含有多参数并接受大片无标签文本培训GPT3是LLM
- 大语言模型AILLAMA开源LLM
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