小白必看！AI領域常見術語解析：什麼是生成式AI？什麼是算法偏差？-APP開發-火鷹科技

在這個充滿機遇和挑戰的人工智能領域，掌握專業術語是關鍵。讓我們壹起迎接這場新風暴，深入了解生成式AI、算法偏差等專業術語，成為人工智能領域的專家！

從訓練數據到大型語言模型，探索人工智能領域的最新科技

訓練數據是人工智能模型完成任務所需的信息集合，如文本、圖像和聲音。但低質量的訓練數據可能導致算法偏見，對決策產生不良影響，表現出種族主義和性別歧視。作為人工智能領域的批評者們擔憂的問題之壹，算法偏見已經引起了廣泛關註。

而人工通用智能(AGI)則是實現與人類相似甚至更強能力的程序，並在自主代理的幫助下完成目標。例如，自動駕駛汽車是壹種自主代理，可以通過感官輸入、GPS數據和駕駛算法獨立駕駛。斯坦福大學的研究人員還證明，壹組自主主體甚至可以發展出文化和傳統。

提示鏈是壹項技術，利用與AI模型之前交互的信息來創建更準確的響應過程，尤其在提示驅動的語言建模中應用廣泛。例如，在使用ChatGPT給朋友發短信時，您希望該模型能夠記住您和她之間的語氣、笑話和以前的對話內容。這些技術有助於整合上下文信息，提高模型的準確性。

大型語言模型(LLM)是生成式人工智能應用的壹種，具有龐大的規模。最大的版本GPT-3包含1750億個參數，並在570GB的數據上進行了訓練。谷歌的PaLm模型則更大，有5400億個參數。盡管這些模型可以提高人工智能技術的水平，但它們也可能存在問題，如編造學術引用、對分析數據撒謊和編造訓練數據中不存在的事件事實等。

讓我們壹起探索人工智能領域的最新科技，從訓練數據到大型語言模型，深入了解人工智能背後的奧秘！

探索人工智能的神秘世界：從幻覺到狹義人工智能

幻覺是指人工智能程序出現意外和錯誤的反應，可能是由於尚未完全理解的原因產生的。例如，當您詢問如何種植果樹時，語言模型可能會突然給出水果沙拉的食譜。雖然目前還不清楚為什麼會出現這種情況，但可能與數據稀缺、信息缺失和錯誤分類有關。

而突發性行為則是指人工智能表現出並非專門設計用於的技能，如解釋表情符號、理解諷刺和使用性別包容的語言。這種能力使得人工智能在多個維度上都能理解和表達自己，從而對任務有更廣泛和更細致的理解。

壹致性是指努力確保人工智能系統與其人類操作員具有相同的價值觀和目標。為了實現壹致性，研究人員致力於訓練和校準模型，通常使用函數來獎勵或懲罰模型。

多模態人工智能是壹種能夠理解和處理多種類型信息(如文本、圖像、語音等)的人工智能形式。這種能力非常強大，因為它使得人工智能在多個維度上都能理解和表達自己，從而對任務有更廣泛和更細致的理解。例如，多模態人工智能可以將日語漫畫翻譯成英語。

提示工程是給予人工智能指令的行為，以使其具備實現您目標所需的環境。它與OpenAI的ChatGPT密切相關，描述了用戶輸入算法的任務，例如“給我五個流行的嬰兒名字”。

訓練是使用數據來精細調整人工智能的過程，使其更適合完成特定任務。像把莎士比亞的十四行詩輸入到詩歌機器人中壹樣，您可以使用包含希望人工智能學習的內容的數據進行訓練。您可以在稱為"epoch"的疊代中多次進行訓練，直到模型的性能達到壹致可靠。

神經網絡是壹種近似人類思維結構的計算機系統，它允許模型從抽象到具體進行建模。而狹義人工智能是指壹些具有單壹思維功能的AI算法，它們被設計成只能完成特定任務。例如，如果壹個狹義人工智能算法可以下棋，那麼它就不能下國際象棋。

讓我們探索人工智能的神秘世界，從幻覺到狹義人工智能，深入了解人工智能技術背後的奧秘！