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人工智能1000问|什么是分词 (Tokenization)？
在模型理解文字之前，它必须先给文字“分家”，这就是分词。 模型不读句子，它读的是一个个微小的单位——Token。这些 Token 就是 AI 世界里的字母表。但是，Token 并不等于单词，有时候它是…
人工智能1000问|什么是迁移学习 (Transfer Learning)？
从零开始训练一个神经网络听起来很酷，但那真的是在烧钱。你需要海量的数据、恐怖的算力，还有无穷无尽的时间。 这时候，迁移学习救了我们的命。我们不再从零起步，而是拿一个已经在广义任务上练成的“大神级”模型…
人工智能1000问|神经网络 (Neural Networks)是什么？
说白了，神经网络就是一个由微小单元（神经元）连接而成的多层系统。你可以把它想象成一条加工流水线。 数据从输入层流进去，经过好几层隐藏层的反复揉捏，最后从输出层吐出一个预测结果。 那里面到底发生了什么？…
大模型在业界的发展路径是什么样的？
前来看，大模型在业界的发展路径大体如下：数字化转型网www.szhzxw.cn 首先在企业应用中，最开始出现的大模型是聊天机器人，这是一种对话模型；后来出现了推理者，这时候大模型可以理解复杂的企业逻辑…
企业如何建设大模型？
目前在企业中，大模型的建设从总体上来看，主要有五个要素：模型生态、算力、平台（智能体平台）、应用、组织。其中，算力主要是指GPU，大模型庞大的参数和计算量需要融合芯片、分布式集群的混合式算力结构来支持…
大模型的原理是什么？
大模型的原理是什么？总的来说，大语言模型的原理如下：数字化转型网www.szhzxw.cn 首先，LLM识别自然语言输入，然后将自然语言转换为AI能识别的向量数据，接着利用神经网络算法对向量数据进行处…
大模型是什么？
在人工智能的深度学习阶段，发展出了大模型技术。大模型特指参数规模庞大、结构复杂的机器学习模型，通常基于深度学习技术构建。可以说，大模型是人工智能的具体实现形式之一，它为AI提供了处理复杂任务的新方法。…
大模型有什么特点？
大模型有什么特点？大模型有以下3个核心特点：数字化转型网www.szhzxw.cn 1）参数量巨大：例如GPT-3参数达1750亿，PaLM参数量达5400亿。 2）依赖海量数据与算力…
大模型和小模型有什么区别和联系？
大模型的特点是拥有泛化能力、涌现能力，思维链（COT），能处理海量数据，一个模型可以搞定大多数任务；数字化转型网www.szhzxw.cn 而小模型主要是参数量小，它的参数在数百万到数亿。小模型没有泛…
计算机视觉是指什么？
计算机视觉是一个跨学科的领域，主要指计算机从数字图像、视频中自动化提取、分析和理解有用信息。1977年麻省理工学院的人工智能实验室正式开设了计算机视觉的课程，使计算机视觉作为一个学科方向有了明确的发展…
什么是多模态话语分析？
多模态话语分析（Multimodal Discourse Analysis）是指运用听觉、视觉、触觉等多种感觉，并通过语言、图像、声音、动作等多种手段和符号及系统进行交际的现象。多模态话语分析主要以系…