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＜AI大模型学习＞——《人工智能AI》

慈云数据 2024-03-15 技术支持 46 0

＜AI大模型学习＞——《人工智能AI》

一、AI大模型通识

1.AI介绍

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量， 是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十分广泛的科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习，计算机视觉等。

人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。 马斯克指出，在人工智能机器学习面具之下的本质仍然是统计。 营造良好创新生态，需做好前瞻研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德。 着眼未来，在重视防范风险的同时，也应同步建立容错、纠错机制，努力实现规范与发展的动态平衡。

1.1为什么要学AI？

01 大模型技术实现AI技术普惠

02 AI技术门槛显著降低

03 非技术背景人员如何使用AI赋能行业

04 未来只有两类人：懂AI和不懂AI的人

  • AI是第四次工业革命

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    通义千问大模型官网地址链接

  • AI能力走入日常生活

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  • Prompt工程

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  • 大模型的API服务

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  • AI学习技术平台

    魔搭上的各种开源大模型开箱即用 魔搭平台地址链接

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    魔搭社区3分钟创建可针对行业定制的Agent

    在这里插入图片描述

    未来只有两种人：懂AI和不懂AI的人

    在这里插入图片描述

  • 归纳总结

    在这里插入图片描述

    2.什么是AI？

    01 什么是AI

    02 AI的四次浪潮

    03 GPT时代的AI发展现状以及未来的挑战

    2.1AI的定义与起源

    • AI的定义

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    • 图灵测试

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    • 第一次浪潮：符号主义

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    • 第二次浪潮：机器学习与神经网络

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    • 第三次浪潮：深度学习

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    • 第四次浪潮：GPT和大型预训练模型

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    • GPT时代的AI发展现状以及未来的挑战

      在这里插入图片描述

      2.2几次技术发展介绍

      01 机器学习

      02 深度学习

      03 大模型：GPT引发的大模型热潮

      • 概念介绍

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      • 技术探讨

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      • 应用场景

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      • 基本概念

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      • 神经网络深入

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      • 流行框架

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      • 行业应用

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      • 技术突破

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      • 应用场景

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        2.3大模型对AI生产范式的改变

        01 小模型应用开发范式

        02 大模型应用开发范式

        03 就业市场对人才需求的变化

        • 小模型应用开发范式在这里插入图片描述

        • 大模型应用开发范式在这里插入图片描述

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        • 基座模型选取在这里插入图片描述

        • 模型微调在这里插入图片描述

          在这里插入图片描述

        • 模型部署在这里插入图片描述

        • AI技能的重要性在这里插入图片描述

          3.怎么学AI？

          01 通过优质视频课程学习

          02 通过参加AI相关比赛学习

          二、AI大模型应用搭建

          1.什么是Gen AI？

          01 Gen AI定义

          02 Discriminative AI定义

          03 Gen AI 和 Discriminative AI对比

          04 二分类任务上的Gen AI与Discriminative AI

          1.1Gen AI和Discriminative AI的区别
          • Gen AI定义
            • 语言类 Gen AI代表——LLM
            • 图像类 Gen AI代表——SD

              在这里插入图片描述

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              • Discriminative AI定义在这里插入图片描述

              • Gen AI和Discriminative AI的对比在这里插入图片描述

                在这里插入图片描述

                在这里插入图片描述

              • 二分类任务上的Gen AI与Discriminative AI在这里插入图片描述

                在这里插入图片描述

                1.2语言类Gen AI

                01 Transformer简介

                02 模型简介

                03 应用场景

                • Transformer简介

                  • Attention机制
                  • Transformer模型结构详解
                  • Transformer的优势

                    在这里插入图片描述

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                  • 模型简介

                    • LLaMA2
                    • GPT
                    • 通义千问
                    • 其他模型等

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                    • 应用场景

                      • Writing
                      • Reading
                      • Chatting
                        1.3图片类Gen AI

                        01 Stable Diffusion技术讲解

                        • 稳定扩散的基本概念
                        • 稳定扩散在图片Gen AI中的应用与webui介绍

                          02 lora模型简介及训练流程

                          • Lora简介
                          • Lora数据准备
                          • Lora训练与结果评估

                            03 应用场景

                            • 使用Lora生成图像
                            • 实际文生图与图生图应用

                              • 稳定扩散的基本概念——什么是扩散模型在这里插入图片描述

                              • 稳定扩散的基本概念——什么是Stable Diffusion在这里插入图片描述

                              • 稳定扩散在图片Gen AI中的应用在这里插入图片描述

                              • Stable Diffusion—webui在这里插入图片描述

                              • Stable Diffusion—webui安装

                                在这里插入图片描述

                                秋葉aaaki中文整合包链接

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                                Linux系统webui安装地址链接

                                • Lora简介

                                  在这里插入图片描述

                                • Lora数据准备在这里插入图片描述

                                • Lora训练与结果评估在这里插入图片描述

                                  秋葉aaaki改良的训练脚本地址链接

                                  在这里插入图片描述

                                • 使用Lora生成图像在这里插入图片描述

                                • 文生图与图生图等应用

                                  在这里插入图片描述

                                  • 归纳总结

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                                    2.模型选择和工具介绍

                                    2.1搭建一个Gen AI应用有两个重要组成部分：Foundation Model 和AI Tools

                                    01 Foundational model选型

                                    02 Foundational model获取

                                    03 常见的AI Tools

                                    • 主流模型榜单在这里插入图片描述

                                      在这里插入图片描述

                                    • 榜单指标含义

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                                    • 热门模型LLaMA2、通义千问、GPT之间指标点差异解读（截至2023年数据对比）

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                                    • 模型选型示例

                                      • Hugging Face模型获取
                                      • 魔搭模型获取

                                        在这里插入图片描述

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                                      • 原生API调用在这里插入图片描述

                                      • 模型API封装成langchain调用更多工具在这里插入图片描述

                                        后记：

                                        ●本博客基于阿里云开源学习社区资源，是作者学习的笔记记录，仅用于学习交流，不做任何商业用途！

                                        阿里云开源学习社区地址链接
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