第二章：AI大模型基础知识 2.1 机器学习基础
1. 背景介绍随着计算机技术的飞速发展，人工智能已经成为了当今科技领域的热门话题。在这个过程中，机器学习作为人工智能的一个重要分支，扮演着至关重要的角色。本文将从机器学习的基本概念、核心算法原理、具体操作步骤、实际应用场景等方面进行详细讲解，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的基础知识。2. 核心概念
AI大模型学习线路图
同时，你还将研究使用AI大模型的预训练模型。在这个阶段，你将学习迁移学习的概念和方法，它是一种利用已经训练好的模型在新任务上进行训练或提取特征的技术。- 学习常见的深度学习模型结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。- 研究使用AI大模型的预训练模
第三章：AI大模型的开发环境搭建3.3 开发环境配置3.3.1 本地环境配置
在本章中，我们将详细介绍如何为AI大模型的开发搭建本地环境。我们将从背景介绍开始，然后讲解核心概念与联系，接着深入了解核心算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。在此基础上，我们将提供具体的最佳实践，包括代码实例和详细解释说明。最后，我们将探讨实际应用场景、推荐工具和资源，并总结未来发展趋势与挑战。
第八章：AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.1 对抗攻击与防御
1.背景介绍随着人工智能技术的发展，AI大模型已经成为了我们生活、工作和经济的重要组成部分。然而，这也带来了一系列安全和伦理问题。在这篇文章中，我们将深入探讨AI大模型的安全与伦理，特别关注模型安全的一个重要方面——对抗攻击与防御。对抗攻击是指恶意的行为，试图通过篡改或滥用AI模型来达到非法或不道德
AI系列 - 大语言模型LLM的兴起
这是很难想象的，毕竟我们在学校学几何时处理的是一个三维的空间。以一种人类目前难以完全解释的方式，在已知token的基础上，生成概率最大的下一个token，不断的自回归直到生成所有的token。我用GPT3.5来进行代码相关的工作时，LLM的表现是出乎我的意料的。我曾经使用GPT3.5帮我统计一次活动
第十章：AI大模型的未来发展 10.3 AI大模型的商业机会
1. 背景介绍1.1 人工智能的崛起随着计算能力的提升和大量数据的积累，人工智能（AI）在过去的几年里取得了显著的进展。尤其是深度学习技术的发展，使得计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。这些成果不仅推动了AI技术的发展，也为商业领域带来了巨大的机会。
传统软件集成AI大模型——Function Calling
这就涉及到两个问题。大模型可计算得到使用者的prompt对应输出，但是大模型的数据都是基于以往的数据训练出来的。诸如“今天是什么日子”，“明天的气温是多少度”等超过统计数据范围的简单问题，纵使是目前世界上最强大的大模型-ChatGPT4.0 也无法回答，并且也永远回答不了。最近稍微看了些大模型相关的
第三章：AI大模型的开发环境搭建3.2 深度学习框架3.2.1 TensorFlow
1. 背景介绍随着人工智能技术的不断发展，深度学习已经成为了人工智能领域的重要分支之一。而深度学习框架则是深度学习技术的重要支撑，它可以帮助开发者更加高效地开发和部署深度学习模型。TensorFlow作为一款开源的深度学习框架，已经成为了业界的标准之一。本文将介绍TensorFlow的核心概念、算法
4个大语言模型训练中的典型开源数据集
本篇文章将介绍大语言模型应用中的典型开源数据集集合。
第三章：AI大模型的核心技术3.2 模型优化
1.背景介绍1. 背景介绍随着AI技术的不断发展，大型模型已经成为了AI领域的重要研究方向。这些模型通常包含数百万甚至数亿个参数，需要大量的计算资源和时间来训练。因此，模型优化成为了一个至关重要的问题。模型优化的目标是在保持模型性能的前提下，减少模型的大小、提高模型的速度、降低模型的计算成本
苹果计划 2028 年推出无人驾驶汽车；微软开始开发小型语言模型；周鸿祎谈AI
傅盛也说道：「2023 年将会是人类科技史上非常重要的一年，是一个奇迹年，ChatGPT 的横空出世，使得人类对于科技的探索能够达到一个新的高度，对人类底层生活会发生新的重构，我们如果不去适应，就会跟不上这个时代。发布会上，周鸿祎表示，2023 年年初的时候，ChatGPT 出来的时候，所有人都觉得
大语言模型之六- LLM之企业私有化部署架构
数据安全是每个公司不得不慎重对待的，为了提高生产力，降本增效又不得不接受新技术带来的工具，私有化部署对于公司还是非常有吸引力的。大语言模型这一工具结合公司的数据可以大大提高公司生产率。
对话董事长：Smartbi对话式分析大模型版本发布，AI+BI颠覆产品力
同时，向导式的简单操作方式，也帮助企业沉淀优质的数据资产。原来没有AIGC，没有指标体系的时候，BI项目交付周期长，成本高，吴华夫判断，当Smartbi在AI+BI结合应用来到第二个阶段，AI自动生成BI系统，对整个中国腰部市场来说会是一个巨大的变化，将打开中腰部市场的增量空间。过去，传统BI阶段只
【2023】COMAP美赛数模中的大型语言模型LLM和生成式人工智能工具的使用
如果没有公开、明确地引用和参考人工智能工具的作用，很可能会发现有问题的段落和工作被认定为抄袭并被取消资格。如果团队选择使用人工智能，在报告结束后，添加一个名为“AI使用情况报告”的新部分。值得注意的是，LLM和生成式人工智能有其局限性，无法取代人类的创造力和批判性思维。值得注意的是，LLM 不仅可以
AI大模型应用入门实战与进阶：10. 如何部署AI大模型
1.背景介绍AI大模型的部署是一个复杂且关键的过程，它涉及到模型训练、优化、验证、部署以及监控等多个环节。在本文中，我们将从以下几个方面进行阐述：1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解4.具体代码实例和详细解释说明5.未来发展趋势与挑战6.附录常见问题与
国内AI大模型网址大全
二郎神：https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM#二郎神系列。曹植大模型：https://data.datagrand.com/signup/#/experience。360智脑：https://www.so.com/zt/invite.html#/天
第八章：AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.2 模型抵抗力评估
1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，AI大模型在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的增长和应用场景的扩大，模型的安全性和伦理问题也日益凸显。在这个背景下，评估模型的抵抗力，即模型在面对恶意攻击和误导性输入时的稳定性和可靠性，成为了一个重要的研究课题。本文将重点讨论模型抵抗力评估的核心概
AI 大模型
大模型简介、大模型的训练、大模型的发展历程、多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络、长短时记忆网络、深度学习复兴、Transformer 模型、大模型兴起、大模型的经典实例、OpenAI GPT 大模型组、Google PaLM 大模型组、百度文心大模型组、讯飞星火认知大模型、阿里通义大模型、清华开
第八章：AI大模型的安全与伦理8.2 模型安全8.2.1 对抗攻击与防御
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为了我们生活中的一部分，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面的表现都越来越出色。然而，随着模型的复杂性和规模的增加，模型安全也成为了一个重要的问题。对抗攻击与防御是模型安全的一个重要方面，它涉及到模型的隐私保护、模型的准确性以及模型的可
人类思维与AI的潜意识：解密内心世界
人类思维是一种复杂的过程，它涉及到大脑的各个区域的协同工作，包括感知、记忆、推理、情感等。在过去的几十年里，人工智能研究者们试图通过模仿这些过程来构建更加智能的计算机系统。然而，这种尝试并没有达到预期的效果，因为人类思维和计算机思维之间的差异太大。抽象思维：人类可以对事物进行抽象，将复杂的事物简化为
