理解人工智慧：從大型語言模型到 AI 幻覺
目錄
你可能想知道
- 在 AI 中，像是 AGI、擴散和幻覺這些術語意味著什麼？
- AI 系統如何使用深度學習等技術進行學習和演變？
主要議題
人工智慧 (AI) 領域充滿了專業術語，專業人士用來描述複雜的系統。對於不太熟悉這些術語的人，理解這些術語對於掌握當前的 AI 進展和問題至關重要。本文提供了一份 AI 的關鍵術語詞彙表，有助於解讀這個複雜的領域。
人工通用智能 (AGI)： AGI 描述了比肩或超越人類在各項任務中能力的 AI。雖然定義各不相同，但 OpenAI 的執行長 Sam Altman 最近將 AGI 比作一個中等人類同事，Google 的 DeepMind 則認為它是一種能在大多數認知任務中達到或超越人類水平的 AI。
AI 代理： 這些系統通過利用多種 AI 技術來執行複雜的任務，如預約或編寫程式碼。它們被設想為利用各種 AI 元件進行複雜處理的自動化系統。
連鎖思維推理： 這種 AI 模型技術包含將問題分解為更簡單的步驟以達到準確的結果，尤其在邏輯或程式設計情境中。連鎖思維的方法允許 AI 系統精確運作，有效地將每一步邏輯理順後得出結論。
這個關鍵見解對於理解複雜的 AI 過程和提升其可靠性與功能性影響深遠。 深度學習是 AI 的一個子領域，它利用人工神經網路來辨識數據中的複雜模式。這些網路模仿人類大腦的神經通路，但需大量數據進行有效訓練。
擴散與蒸餾： AI 使用擴散模型通過引入與逆轉噪聲來改造數據，尤其在藝術和音樂中。這技巧旨在恢復數據結構，產生高質量輸出。蒸餾涉及基於一個較大的現存模型（教師）來訓練一個較小的模型（學生），以較少的運算需求優化性能。微調與遷移學習： 使用特定數據集細化 AI 模型能增強其在利基領域的專注與能力。微調將基礎 AI 模型調整以卓越於新任務，而遷移學習則重新調用預訓練模型以應對相關但不同的應用。
生成對抗網路 (GANs) 和幻覺： 生成對抗網路 (GANs) 通過兩個神經網路的競爭性訓練提高生成數據的真實性。相反，幻覺表示 AI 所產生的錯誤數據，指示與實際真相的錯位或事實空白，尤其在生成式 AI 中。
推理與大型語言模型 (LLMs)： 推理涉及部署訓練過的 AI 模型來進行預測，主要依賴於先前的訓練數據。大型語言模型 (LLMs) 由深層神經網路支持，作為像 ChatGPT 這樣的 AI 助手的核心結構，處理語言輸入以輸出連貫的回應。
關鍵見解表
| 層面 | 描述 |
|---|---|
| AGI | 能夠執行與人類一樣好甚至更好的任務的 AI。 |
| 連鎖思維推理 | 分解問題以改進邏輯 AI 回應。 |
之後...
展望未來，提高 AI 模型的精確性以減少幻覺非常重要。通過深入研究神經網絡的優化並探索新興的 AI 應用，研究人員旨在創建更精確、特定領域的模型。AI 技術的演進必須專注於最小化錯誤並完善在互聯平台間的知識應用，以促進一個穩定且可靠的 AI 系統未來。