1. Was ist ein großes Modell?
Nach der Geburt von GPT wurde das große Modell populär. Was ist ein großes Modell?
Große Modelle beziehen sich im Allgemeinen auf Deep-Learning-Modelle mit großen Parametern und komplexen Strukturen. Ihr Design und ihre Struktur können je nach Aufgabe variieren, aber hier sind einige gängige große Modellstrukturen:
- Transformer: Transformer ist eine grundlegende Modellstruktur zur Verarbeitung von Sequenzdaten, die 2017 von Vaswani et al. vorgeschlagen wurde. Es wird häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache wie maschineller Übersetzung, Textgenerierung und Sprachverständnis eingesetzt. Der Transformer besteht aus mehreren Encoder- und Decoderschichten, die jeweils aus einem Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus und einem vorwärtsgerichteten neuronalen Netzwerk bestehen.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT ist ein großes Modell, das auf der Transformer-Struktur basiert und von OpenAI vorgeschlagen wird. GPT verwendet eine Pre-Training-Feinabstimmungsmethode, bei der ein umfangreicher Textkorpus vorab trainiert und dann auf bestimmte Aufgaben verfeinert wird. Es hat große Erfolge bei der Verarbeitung natürlicher Sprache wie der Beantwortung von Fragen, der Zusammenfassung und der Textgenerierung erzielt.
- BERT (Bidirektionale Encoderdarstellungen von Transformers): BERT ist ebenfalls ein großes Modell, das auf der von Google vorgeschlagenen Transformer-Struktur basiert. In der Vortrainingsphase wird ein Autoencoder-Ansatz verwendet, der es dem Modell ermöglicht, kontextabhängige Wortvektordarstellungen zu lernen. BERT hat bei vielen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache wichtige Durchbrüche erzielt, beispielsweise bei der Erkennung benannter Entitäten, der Satzklassifizierung und der semantischen Ähnlichkeit.
- CNN (Convolutional Neural Network): Faltungs-Neuronale Netze werden häufig im Bereich Computer Vision eingesetzt. Große CNN-Modelle wie VGGNet, ResNet und InceptionNet verfügen über mehrere Faltungs- und Pooling-Schichten, um Bildmerkmale effizient zu extrahieren. Diese Modelle leisten bei Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bilderzeugung häufig gute Dienste.
Es ist zu beachten, dass die Struktur des großen Modells nicht auf die oben genannten Modelle beschränkt ist, sondern auch an die Anforderungen der Aufgabe angepasst werden kann. Darüber hinaus erfordern große Modelle aufgrund ihrer großen Anzahl an Parametern und hohen Anforderungen an Rechenressourcen häufig Training und Inferenz in Hochleistungsrechnerumgebungen.
Nach der Veröffentlichung von Wenxin Yiyan erweiterte Baidu die Generierung von Bildern. Erinnern Sie sich noch an das Bild von Yuxiang Pork Shredded?
2. Was sind die Richtungen der künstlichen Intelligenz?
Die Richtung der künstlichen Intelligenz (KI) ist sehr breit gefächert und umfasst mehrere Bereiche und Anwendungen. Hier sind einige gängige KI-Anweisungen:
2.1 Maschinelles Lernen (kurz ML):
Maschinelles Lernen ist eines der Kerngebiete der künstlichen Intelligenz. Der Schwerpunkt liegt auf der Gestaltung und Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die aus Daten lernen und sich verbessern können. Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Arten von Lernmethoden wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
2.2 Deep Learning (kurz DL)
Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzen (Artificial Neural Networks) basiert. Deep Learning kann automatisch Feature-Learning und Repräsentationslernen aus umfangreichen Daten durchführen, indem ein neuronales Netzwerk mit mehreren verborgenen Schichten aufgebaut wird, das für die Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Bereiche geeignet ist.
2.3 Computer Vision (kurz CV):
Bei der Computervision werden Computer und Algorithmen eingesetzt, um Bilder und Videos zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten. Dazu gehören Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Gesichtserkennung, Posenschätzung usw.
2.4 Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist der Bereich der Verarbeitung und des Verstehens menschlicher Sprache. Es umfasst Aufgaben wie Textklassifizierung, Informationsextraktion, Erkennung benannter Entitäten, semantische Analyse, maschinelle Übersetzung usw.
2.5 Spracherkennung (Spracherkennung):
Bei der Spracherkennung geht es darum, menschliche Sprache in Text oder Befehle umzuwandeln. Es spielt eine wichtige Rolle in Anwendungen wie Sprachassistenten, Sprachübersetzern, Sprachbefehlen und mehr.
2.6 Reinforcement Learning (kurz RL):
Beim Reinforcement Learning geht es um das Erlernen optimaler Verhaltensweisen eines Agenten (Agent) im Prozess der Interaktion mit der Umgebung. Reinforcement Learning ermöglicht autonomes Lernen und Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen durch Belohnungssignale und Richtlinienoptimierung.
Neben den oben genannten Richtungen umfasst künstliche Intelligenz auch viele Anwendungsfelder wie Wissensgraphen, Empfehlungssysteme, intelligente Interaktion, autonomes Fahren und Robotik. Der Bereich der KI wird mit der Weiterentwicklung der Technologie weiter wachsen und sich weiterentwickeln.
3. Einige beliebte Frameworks und Tools
3.1 Chatgpt
Unnötig zu erwähnen, dass es zu heiß ist
Es gibt auch einige inländische Großmodelle wie Baidu Wenxin Yiyan, Ali Tongyi Qianwen, SenseTime, Kunlun Wanwei usw. bis hin zu Wang Xiaochuans Baichuan Smart, Wang Huiwens Light Years Beyond und Li Zhifeis Serial Monkey
3,2 mittendrin
Offizielle Website: Midjourney
Midjourney bietet Benutzern kostenlose Zeichenwerkzeuge und eine Plattform zum Vermitteln von Zeichenfähigkeiten.
Benutzer können auf der Plattform eine Vielzahl von Werkzeugen frei wählen, verschiedene Malfähigkeiten erlernen und schnell Werke erstellen.
Gleichzeitig können Benutzer über die Software vielfältige Kenntnisse und Inhalte zum Thema Malerei erlernen und ihre Bilder mit anderen Freunden teilen.
Die Plattform bietet einfache Bedienungsschritte und stellt außerdem intelligente KI-Konvertierungstools zur Verfügung, die es Benutzern ermöglichen, reibungsloser und perfekter zu erstellen.
3.3 Unbegrenzte KI
Offizielle Website: Unbegrenzte KI – Jeder ist ein Künstler
Mit Chinas Bildgenerierung können Sie jeden Tag kostenlos einige Bilder generieren
3.4 Stabile Diffusion
Github-Inhalt: GitHub – Stability-AI/stablediffusion: Hochauflösende Bildsynthese mit latenten Diffusionsmodellen
Stable Diffusion ist das Open-Source-Bildgenerierungsmodell von Stable.ai. Man kann sagen, dass die Veröffentlichung von Stable Diffusion die KI-Bildgenerierung auf ein neues Niveau gehoben hat und ihre Wirkung und Wirkung nicht geringer sind als die der Veröffentlichung von ChatGPT durch Open AI.
3.5 DragGAN
DragGAN ähnelt dem Warp-Tool in Photoshop, ist jedoch leistungsfähiger, da es nicht „Pixel zusammendrückt“, sondern „Objekte neu generiert“ und sogar 3D-Bilder drehen kann. Das Potenzial dieses Tools besteht darin, dass KI, die Bilder aus Text generiert, nicht immer das ausgibt, was Sie möchten, sodass Sie das Bild nach der Generierung bearbeiten können, anstatt ein neues Bild neu generieren zu müssen
Abschließend empfehle ich ein populärwissenschaftliches KI-Buch
Das Geständnis einer KI aus der Ich-Perspektive erzählt auf leicht verständliche Weise die Besonderheiten der KI und bringt die technischen Prinzipien der KI anschaulich zum Ausdruck. Von der Geschichte bis zur Zukunft, über ein Jahrhundert von Zeit und Raum; von der Theorie bis zur Praxis, interpretieren Sie den KI-Urknall; von der Technologie bis zur Philosophie, über mehrere Dimensionen hinweg; von der Sprache bis zur Malerei, praktische Übungen. Die Geburt von ChatGPT löste das Aufkommen der Singularität, der beleuchteten AGI (Allgemeine künstliche Intelligenz) aus und beinhaltete eine Reihe technologischer Grenzen wie große Modelle, tiefe neuronale Netze, Transformatoren, AIGC und Emergenzeffekte.
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