人工智能的底層原理舉例
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“微專業(yè)”如何撬動“大就業(yè)”湖南工商大學人工智能專業(yè)2021級本科生石濤在學習算法原理、編程技術(shù)、模型訓練等“偏底層”的技術(shù)知識過程中意識到，AI真正的價值不止于技術(shù)實現(xiàn)，而在于業(yè)務(wù)落地和價值創(chuàng)造。于是，他在大二期間選擇修讀學校開設(shè)的“數(shù)智運營與企業(yè)管理微專業(yè)”。“這個‘微專業(yè)’既涵蓋用說完了。
農(nóng)業(yè)農(nóng)村部舉辦人工智能專題報告會北京科學智能研究院理事長鄂維南作“人工智能時代的底層創(chuàng)新體系建設(shè)和產(chǎn)業(yè)布局”的專題報告。鄂維南院士介紹了世界上主流的人工智能發(fā)展技術(shù)框架和思維模式，并指出AI for Science是一個嶄新的科研范式，要發(fā)展新一代人工智能必須深入研究其底層邏輯，包括基本原理與數(shù)據(jù)驅(qū)動等會說。
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淺顯理解LLM底層技術(shù)大語言模型(LLM)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，近年來在自然語言處理(NLP)方面取得了顯著進展。然而，對于非技術(shù)出身的人來說，理解LLM的底層技術(shù)往往顯得晦澀難懂。本文作者通過類比和通俗易懂的方式，深入淺出地介紹了LLM的底層技術(shù)原理，包括詞元(token)的概念、有監(jiān)督學習等我繼續(xù)說。
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