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哩叮11月前
DeepSeek横空出世,美国感觉不妙: 技术竞争 - 成本低:DeepSeek-R1预训练费557.6万美元,在2048块英伟达H800 GPU集群运行55天完成,成本不到OpenAI GPT-4o十分之一,每百万token查询成本0.14美元,比OpenAI便宜98%。 - 性能强:在Chatbot Arena综合榜单排第三,与OpenAI顶尖推理模型o1并列,数学、编程等能力出色,几乎赶超O1 。 - 创新独特:独创GRPO算法取代PPO算法,减少内存占用,是首个能在笔记本本地运行的AI推理模型,小模型还能在普通手机流畅运行。 市场格局 - 竞争格局生变:打破美国AI技术垄断,中国AI从ChatGPT发布时的落后到如今与OpenAI旗舰产品相当,改变全球AI竞争格局,削弱美国AI企业领先优势。 - 冲击产业生态:开源训练方法和模型架构,降低技术门槛,加剧全球AI竞争,提升中国AI生态活跃度,冲击美国主导的AI产业生态。 - 影响市场预期:华尔街担心其高性价比模式放缓GPU销量,影响算力资本投入,冲击美国科技公司AI领域市场预期与投资布局。 战略层面 - 科技霸权受挑战:美国长期主导全球科技,DeepSeek的成功显示中国AI已具备与美国抗衡甚至超越的实力,威胁其全球科技竞争优势地位。 - 规则制定权受威胁:扎克伯格呼吁美国抢先制定AI标准,DeepSeek崛起让美国意识到,若不尽快行动,将在全球AI竞争中失去规则制定主导权,损害战略利益。#deepseek是什么 #人工智能
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大模型与智能体的异同 一、概念与定义 (一)大模型 大模型通常指基于深度学习架构构建的、拥有海量参数的预训练模型,如 GPT 系列、文心一言、通义千问等。这些模型在大规模多样化数据集上进行训练,以学习数据中的通用模式和知识表示。它们的设计初衷是为多种自然语言处理、计算机视觉等任务提供强大的基础能力,通过对输入数据特征的提取和处理,生成相关的输出,如文本生成、图像识别结果等。 (二)智能体 智能体是一种能够感知其所处环境,并根据感知信息自主采取行动以实现目标的系统。它可以是软件程序、机器人或其他具备决策和执行能力的实体。智能体具有自主性、反应性、主动性和社会性等特性。在人工智能领域,智能体通过算法来处理环境信息,决定自身行动策略,例如在自动驾驶场景中的汽车智能体,它通过传感器感知路况、交通信号等环境信息,自主决策行驶速度、方向等操作。 二、能力特点 (一)大模型 强大的知识储备与通用能力:大模型经过大规模数据训练,在知识储备上极为丰富,能够对广泛领域的问题进行理解和回答。在自然语言处理方面,可完成文本翻译、文章撰写、问答系统等多种任务,且表现出较高的语言理解和生成能力,能够生成连贯、逻辑合理的文本。在图像领域,能进行高精度的图像分类、目标检测等任务。 缺乏自主性和情境适应性:大模型本身并不具备自主感知环境变化并主动调整行为的能力。它的输出主要依赖于输入数据和预先训练好的模型参数,对于动态变化的环境和复杂情境,需要人为重新调整输入或进行额外的微调才能更好适应,缺乏根据实际情况实时自主决策的能力。 (二)智能体 自主性和情境适应性强:智能体能够实时感知环境变化,并基于内部的决策算法自主决定行动。在复杂多变的环境中,智能体可以根据不同情境快速调整策略,以实现自身目标。例如在智能家居系统中的智能体,能够根据室内温度、光线、人员活动等环境因素的变化,自动控制家电设备,提供舒适的居住环境。 知识储备和通用性相对受限:智能体往往专注于特定领域或任务,其知识储备和应用范围相对大模型较窄。虽然在其特定任务领域内能够高效运作,但面对跨领域、综合性的复杂问题,可能无法像大模型那样利用广泛知识进行处理,除非经过特殊设计和多领域知识集成。 三、应用场景 (一)大模型 内容创作与生成:在写作辅助方面,大模型能帮助创作者生成文章大纲、段落内容,甚至完整的新闻报道、故事小说等;在图像生成领域,可根据
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小五3月前
AI训练师必须懂的-预训练阶段工作内容!! 预训练模型这个阶段,我们可以理解为无监督学习是通过大量数据和文本内容,让模型学习人类语言规律,建立基础语言理解和生成能力。称为大语言模型。 这个阶段将模型视为小孩,把他放在图书馆里学习,现在没有理解能力,思维不足,只能通过机械阅读获取知识。只是学习到了人类的基础语言规律基础理解能力。 在预训练阶段,对于AI训练师而言,主要取决于实际的项目,这个阶段需要大量算力,主要是算法同学工作,算法会选择一个基础基座大模型,在基座模型的基础上调整框架,对其进行数据投喂。 AI训练师会对投喂的数据进行简单清洗,清洗完成后模型可以理解这些数据,让它自己阅读。AI训练师这个阶段最重要工作就是数据清洗。算法同学会提供相关规则,我们利用这些规则辅助算法进行数据分析和分类工作。实际工作中预训练阶段这个流程比较少。总结来说AI训练师在预训练阶段,主要工作分为三大类。 第一个低质量数据清洗,举例子数据里面出现涉黄暴力,辱骂等这类型数据就不能投喂给大模型。 第二个对混杂数据进行数据大致分类,举例子K12教育类大模型项目,需要将不同科目历史、地理、政治分开。 第三个就是切分,比如我们对长文本数据超过 2000 字进行切分,在预训练阶段以上三种,就是AI训练师实际工作中内容。 总结来说:预训练阶段就是让大语言模型阅读大量文本内容和书籍,构建基础语言理解和语言生成能力。AI训练师这个阶段最重要工作辅助算法进行数据分类筛选,下期会分享大模型在有监督微调阶段,AI训练师具体做哪些工作。#AI训练师 #ai大模型 #chatgpt4 #deepseek #求职
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