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prompt 知识解释

回答

以下是关于 prompt 的知识解释:

什么是 prompt: Prompt 是您提供给模型(如 Claude)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现,例如“为什么天空是蓝色的?”。模型给出的回答被称为“响应”“输出”或“完成”。在不同领域,Prompt 的定义有所不同。在自然语言处理领域,它通常由一个问题或任务描述组成,如“给我写一篇有关人工智能的文章”“翻译这个英文句子到法语”等。在图像识别领域,Prompt 可以是一个图片描述、标签或分类信息。

支持的语言: 支持英语,不用担心英语不好的问题,点击蓝字进入提示词字典。另外,emoji 也可以使用,如?、?等。

语法规则

  1. 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。逗号前后有空格或者换行都不影响效果。
  2. 改变 tag 权重:
    • (tag:权重数值):数值从 0.1 到 100,默认状态是 1,低于 1 就是减弱,大于 1 就是加强。
    • (…(tag)…)/[…[tag]…]:每加一层()括号,权重就重 1.1 倍,每加一层[]括号就反向减弱 1.1 倍。
  3. 进行 tag 的步数控制(高级玩法):
    • [tag1:tag2:数字],数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。

每个单独的提示词叫 tag(关键词)。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

1.Intro to prompting 提示简介

A prompt is the text that you give Claude to elicit,or"prompt,"a relevant output.A prompt is usually in the form of a question or instructions.For example:提示是您给Claude的文本,用于引发相关输出。提示通常以问题或指示的形式出现。例如:|Role|Prompt||-|-||User|Why is the sky blue?<br>为什么天空是蓝色的?|The text that Claude responds with is called a"response",sometimes also called an"output"or"completion."Claude回答的文本被称为“响应”,有时也被称为“输出”或“完成”。|Role|Response||-|-||Assistant|The sky appears blue to us due to how the molecules in the air scatter light from the sun.The shorter wavelength light(blue)scatters more easily than the longer wavelength light(like reds and yellows),so when we look up at the sky,what we see is all the scattered blue light.This is known as Rayleigh scattering.The color of the sky varies based on conditions like the angle of the sun and amount of dust/water in the air,but during the day with a clear sky,the blue wavelength of light is most responsible for the color we perceive.<br>对我们来说,天空呈现蓝色是由于大气分子散射来自太阳的光线。较短波长的光(蓝色)比较长波长的光(如红色和黄色)更容易散射,因此当我们抬头望天空时,看到的是散射的蓝色光线。这被称为瑞利散射。天空的颜色会随着太阳角度和空气中灰尘/水的含量等条件而变化,但在白天晴朗的天空中,蓝色光波长最负责我们所感知的颜色。|

信鑫:基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践

|名词|释义||-|-||Prompt|一段文本或语句,用于指导机器学习模型生成特定类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中,Prompt通常由一个问题或任务描述组成,例如“给我写一篇有关人工智能的文章”、“翻译这个英文句子到法语”等等。在图像识别领域中,Prompt则可以是一个图片描述、标签或分类信息。||langchain|LangChain是一个开源Python库,由Harrison Chase开发,旨在支持使用大型语言模型(LLM)和外部资源(如数据源或语言处理系统)开发应用程序。它提供了标准的接口,与其他工具集成,并为常见应用程序提供端到端链。||embedding|将任意文本映射到固定维度的向量空间中,相似语义的文本,其向量在空间中的位置会比较接近。在LLM应用中常用于相似性的文本搜索。||向量数据库(Vector stores)|存储向量表示的数据库,用于相似性搜索。如Milvus、Pinecone等。||Similarity Search|在向量数据库中搜索离查询向量最近的向量,用于检索相似项。||知识库|存储结构化知识的数据库,LLM可以利用这些知识增强自己的理解能力。||In-context Learning|In-Context Learning是机器学习领域的一个概念,指不调整模型自身参数,而是在Prompt上下文中包含特定问题相关的信息,就可以赋予模型解决新问题能力的一种方式。|

Prompt的专场教程-基础篇

一段指令,用于指挥AI生成你所需要的内容,每个单独的提示词叫tag(关键词)。[heading2]支持的语言[content]支持的语言为英语(不用担心英语不好的问题,[点击蓝字进入提示词字典](https://ops.jk.cm/#/apps/ops/))另外注意emoji也可以用的?,好赞?,但是我不造用了emoji可以有什么好处hhh。[heading2]语法规则[content]1.用英文半角符号逗号,来分隔tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果,示例见下方代码块2.改变tag权重:注意tag的顺序越靠前对于SD来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的tag单独设置权重。而且还有两种写法。2.1.(tag:权重数值):数值从0.1~100,默认状态是1,低于1就是减弱,大于1就是加强2.2.(…(tag)…)/[…[tag]…]:每加一层()括号,权重就重1.1倍,每加一层[]括号就反向减弱1.1倍.比如说括号加两层是1.1*1.1=1.21倍,三层是1.331倍……示例见下方代码块,两种方法都可以用,第一种清晰明确,第二种方便快捷。3.进行tagde步数控制(高级玩法,快试一试,可以秀了):就是SD先按你输入的这个tag1开始生成,然后在达到你设定的步数之后,tag1停止产生作用,此时tag2再参与到对内容生成的影响。[tag1:tag2:数字],数字大于1理解为第X步前为tag1,第X步后变成tag2,数字小于1理解为总步数的百分之X前为tag1,之后变成tag2,示例见下方代码,代码块的#后为注释。注意这两种方法各有优劣,建议按需灵活调用。

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PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图和三元组。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种: 1. 使用 Flowith 构建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库(涉及 RAG 技术): 了解 RAG 技术:大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载文档,如 PDF、SQL 等。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 此外,搭建本地知识库还需了解 RAG 技术: 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法,即先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释: Compute:用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN:卷积神经网络,一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation:通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent:机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning:一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems:人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents:智能体,一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型(LLM)在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中,你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI:人工超级智能,尽管存在争议,但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention:在神经网络的上下文中,注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias:AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot:一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP:对比语言图像预训练,由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 TPU:张量处理单元,谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data:用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning:机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data:机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。 Knowledge Distillation:数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG:检索增强生成。
2025-04-18
通俗易懂地解释一下什么叫AGI,和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能,指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 与平常理解的 AI 相比,平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的,例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力,不仅限于特定领域,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等,并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中,早期的研究有对智能的宏伟目标追求,但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)这一名词流行起来,强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变,回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如,GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
最值得了解的AI专业名称,及解释
以下是一些值得了解的 AI 专业名称及解释: 1. 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI):一种目标,让机器展现智慧。 2. 生成式人工智能(Generative AI,简称 GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络 非常大量参数的函数。 5. 大语言模型(Large Language Models,简称 LLMs):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释:Chat 聊天,G:Generative 生成,P:Pretrained 预训练,T:Transformer 类神经网络模型。 7. AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 这些概念之间存在一定的关系,AIGC 技术可以用于多种应用,ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。对于新手学习 AI,建议先了解 AI 基本概念,如阅读相关的入门文章和熟悉术语。可以在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。选择感兴趣的模块深入学习,比如掌握提示词技巧。实践和尝试很关键,可使用各种产品做出作品,并体验如 ChatGPT 等 AI 产品。
2025-03-11
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10