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在人工智能的浪潮中，你是否被各種專業(yè)名詞所困擾？從AI到深度學(xué)習(xí)，從監(jiān)督學(xué)習(xí)到無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這些詞匯是否讓你感到頭皮發(fā)麻？別擔(dān)心，本文將帶你理清楚各種錯(cuò)綜復(fù)雜的AI關(guān)系，讓你輕松入門AI。作為小白入門AI的第一課，這篇文章將為你揭開AI的神秘面紗，讓你對(duì)AI有更深入的了解。快來一起探索這個(gè)充滿無限可能的新世界吧！

想學(xué)習(xí)AI，但是經(jīng)?？吹竭@些專業(yè)名詞AI、生成式AI、AIGC、機(jī)器學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等等各種AI專業(yè)詞匯的困擾！

看到這些詞匯，是不是還沒開始學(xué)，頭皮已經(jīng)發(fā)麻！

還好，今天你刷到了小俠這期作品，今天我將用一張圖帶你理清楚各種錯(cuò)綜復(fù)雜的AI關(guān)系。

一、什么是AI以及AI核心知識(shí)

問題1：什么是AI？

AI的定義：

AI是指機(jī)器能夠模擬人類的智能和行為，執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，如理解語言、識(shí)別圖像、進(jìn)行決策等。例如，自動(dòng)駕駛汽車就是一種應(yīng)用AI技術(shù)的典型例子，它可以通過感知環(huán)境、理解交通規(guī)則以及做出決策來實(shí)現(xiàn)自主駕駛。

通過定義，我們可以認(rèn)識(shí)到AI就是替代人的機(jī)器，可以是軟件形式也可以是硬件形式，軟件形式比如裝在手機(jī)里的AI聊天軟件，脫離手機(jī)使用不了，硬件形式就如掃地機(jī)器人，只能解決特定問題存在。

對(duì)AI有了初步認(rèn)識(shí)，接下來看看AI是如何訓(xùn)練出來的。

與傳統(tǒng)軟件或者硬件不同，AI并不是制作出來的，而是通過訓(xùn)練而來，因此與傳統(tǒng)軟件最大區(qū)別是AI可以自己決定做什么，回答什么，而傳統(tǒng)軟件要完成什么任務(wù)需要有人操作。

小俠前些天分享了一篇【關(guān)于AI對(duì)未來20年個(gè)人財(cái)富影響的文章】，里面就提到AI時(shí)代，為什么稱AI為新的時(shí)代，原因就在于AI的出現(xiàn)，打破了我們當(dāng)前生活方式和工作習(xí)慣，就如剛剛提到的，傳統(tǒng)軟件需要人操作，AI時(shí)代，軟件操作并不一定由人來完成。

回到正題，提到訓(xùn)練AI就得提到機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)是指讓機(jī)器自我學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)的一種技術(shù)，就像人類一樣，可以從失敗中成長(zhǎng)，訓(xùn)練AI也和培養(yǎng)人一樣，讓機(jī)器從現(xiàn)有的知識(shí)里面進(jìn)行學(xué)習(xí)。

看看上面這張圖，機(jī)器學(xué)習(xí)里面包含監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種，這三種方式是讓機(jī)器學(xué)習(xí)不同知識(shí)，掌握不同能力的三種訓(xùn)練方法，具體內(nèi)容如下：

1）監(jiān)督學(xué)習(xí)：

是指讓機(jī)器通過已經(jīng)標(biāo)記好的數(shù)據(jù)或結(jié)果讓AI進(jìn)行學(xué)習(xí)，并做出正確判斷，比如你教小孩子認(rèn)識(shí)蘋果，你給他看一個(gè)蘋果，告訴他這是蘋果，然后再給他看另一個(gè)，問他這是什么。通過不斷的“教學(xué)”和“提問”，小孩子就能學(xué)會(huì)識(shí)別蘋果，監(jiān)督學(xué)習(xí)的原理和這個(gè)類似。

假設(shè)企業(yè)需要訓(xùn)練一個(gè)客服AI，讓他準(zhǔn)確回答客戶問題，我們就可以通過類似方法訓(xùn)練AI，讓他準(zhǔn)確識(shí)別問題并找出對(duì)應(yīng)答案反饋給用戶。

2）無監(jiān)督學(xué)習(xí)：

就是讓計(jì)算機(jī)從一堆沒有標(biāo)記的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律和結(jié)構(gòu)，比如讓小孩子從一堆沒有名字的玩具中，自己分類和歸納出哪些玩具是車子、哪些是動(dòng)物一樣，通過多次的訓(xùn)練，AI自己找出規(guī)律并做總結(jié)，從而讓AI具備掌握規(guī)律的能力。

假設(shè)你是一家電商公司的運(yùn)營(yíng)人員，你手頭有一大堆用戶的瀏覽、購買等相關(guān)數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)并沒有明確的標(biāo)簽，比如哪些用戶是喜歡買時(shí)尚衣服，哪些用戶是喜歡買電子產(chǎn)品。 這時(shí)，你可以使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)，將用戶分成不同的群體，從而實(shí)現(xiàn)定制化營(yíng)銷的目的。

3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)：

是指讓計(jì)算機(jī)在不斷嘗試和錯(cuò)誤中自我學(xué)習(xí)，通過相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制讓AI找到最佳結(jié)果的方法。 拿訓(xùn)練寵物狗舉例，假設(shè)你有條小狗，你想讓它知道按鈴鐺就能獲取食物，起初寵物狗并不知道按鈴鐺與獲得食物之間存在關(guān)系，當(dāng)寵物狗按到鈴鐺，你就給他食物，不管他是有意識(shí)還是無意識(shí)，時(shí)間長(zhǎng)了，寵物狗就會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)規(guī)律，只要按鈴鐺，主人就會(huì)給我食物。隨后寵物狗會(huì)自我總結(jié)，驗(yàn)證自己的判斷，嘗試按鈴鐺是否會(huì)獲取食物。

鈴鐺、食物一起組成了一個(gè)特定環(huán)境，在這種環(huán)境下寵物狗就能學(xué)習(xí)到獲取食物的方法。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和訓(xùn)練寵物狗類似，就是給他獎(jiǎng)勵(lì)，做錯(cuò)了給與懲罰，作對(duì)了給與獎(jiǎng)勵(lì)，多次訓(xùn)練，AI就能找到規(guī)律并自我學(xué)習(xí)。

當(dāng)然，有伙伴可能會(huì)問，狗獲取食物對(duì)他來說是獎(jiǎng)勵(lì)，但是機(jī)器你總不能給他吃東西吧！

科學(xué)家也想到這個(gè)問題，方法也很簡(jiǎn)單，就是給AI設(shè)置積分，對(duì)了給分，錯(cuò)了扣分，大家平時(shí)用AI聊天工具是不是可以看到贊一下，踩一下的圖標(biāo)，其實(shí)這就是大家?guī)椭髽I(yè)強(qiáng)化訓(xùn)練他們AI的過程。

參與的越多，AI能力就越聰明。

以上三點(diǎn)是AI訓(xùn)練較為基礎(chǔ)的部分，希望伙伴們看完這篇內(nèi)容，面對(duì)這些專業(yè)詞匯不再陌生。

再來看看下面這張圖：

2. 什么是深度學(xué)習(xí)?

深度學(xué)習(xí)是在機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上進(jìn)一步訓(xùn)練AI能力的方法，簡(jiǎn)單來說就是讓AI模仿人類大腦，掌握學(xué)習(xí)和思考的過程，比如人類看到一張貓的照片時(shí)，我們會(huì)立刻認(rèn)出這是一只貓。這是因?yàn)槲覀兊拇竽X已經(jīng)通過過去的經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)，積累了對(duì)貓的認(rèn)識(shí)。深度學(xué)習(xí)也是這樣，它會(huì)通過大量的圖片數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，逐漸識(shí)別出圖片中的特征，最后就能準(zhǔn)確地認(rèn)出貓了。

生活中深度學(xué)習(xí)應(yīng)用非常常見，例如刷臉支付，語音識(shí)別，自動(dòng)駕駛等等場(chǎng)景，都是應(yīng)用了AI深度學(xué)習(xí)的方法.

所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，新買的手機(jī)，掃臉解鎖偶爾會(huì)出錯(cuò)，但是用的時(shí)間越長(zhǎng)，出錯(cuò)的概率越低。

AI核心圈最里面的一個(gè)圈，大語言模型，也稱之為LLM，簡(jiǎn)單理解就是語言類的AI模型。

目前我們常說的各種AI軟件，背后就是用到大語言模型，他的主要特點(diǎn)是：

1）能夠理解人類自然語言。

這點(diǎn)在以往任何軟件中都沒出現(xiàn)過，傳統(tǒng)方式要識(shí)別人類語言意圖，方式是識(shí)別語句中關(guān)鍵字，比如我要洗澡，洗澡為關(guān)鍵字，軟件根據(jù)后臺(tái)有關(guān)洗澡的答案反饋一個(gè)結(jié)果給用戶。大語言模型則不同，他是通過深度學(xué)習(xí)中的 Transformer 架構(gòu)來解決語義理解的問題，關(guān)于 Transformer 架構(gòu)我們后面再做介紹。

2）能夠生成人類語言結(jié)果反饋給用戶。

與理解相反，就是AI能夠根據(jù)理解的語義生成人類能夠理解的語言反饋給用戶，比如讓AI寫詩，寫文章等等，都是這個(gè)能力的表現(xiàn)。

除大語言模型之外，還有一些垂直領(lǐng)域的模型，比如Stable Diffusion，擅長(zhǎng)畫畫的繪畫模型，本草擅長(zhǎng)中醫(yī)的中醫(yī)模型等等。

以上是有關(guān)核心圈的基礎(chǔ)知識(shí)，觀看到這里的伙伴，大家都理解了嗎？

如果覺得小俠分享還不錯(cuò)，評(píng)論區(qū)回復(fù)“666”支持一下。

二、AIGC與AI應(yīng)用層

接下來，我們看看大模型應(yīng)用層相關(guān)知識(shí)，看看下面這張圖：

1. AIGC、生成式AI、Gen AI

先看看什么是AIGC？

AIGC與之相對(duì)的是UGC、PGC，AIGC指的是由AI生成的內(nèi)容，包括文章，圖片，音樂，視頻等等。UGC、PGC分別指的是由用戶（普通人）生產(chǎn)的內(nèi)容和專業(yè)人士生產(chǎn)的內(nèi)容。

作為信息時(shí)代，任何品牌，產(chǎn)品想要告知用戶，都需要生產(chǎn)大量的內(nèi)容發(fā)布到各大渠道，才能觸達(dá)用戶，比如通過直播帶貨，短視頻帶貨等等方式，因此內(nèi)容生產(chǎn)作為當(dāng)前時(shí)代是非常重要的一種手段。

剛剛提到了大語言模型和其他垂直模型，不同模型可以生產(chǎn)不同內(nèi)容，比如繪畫的模型可以設(shè)計(jì)海報(bào)，寫文章的模型可以輸出營(yíng)銷軟文，因此2023年作為AI最火熱的概念A(yù)IGC就孕育而生。

生成式AI和Gen AI與AIGC本質(zhì)上并沒有什么區(qū)別，只是叫法上不一樣。

文章后面會(huì)提到AI Agent，作為時(shí)下最熱的兩個(gè)方向，小俠個(gè)人看好的是AI Agent方向，AIGC個(gè)人認(rèn)為，只是超熱的概念，實(shí)際上并沒有那么高價(jià)值。

這里小俠給想深入學(xué)習(xí)AI的伙伴提個(gè)醒，AI時(shí)代想抓住AI紅利，重點(diǎn)研究學(xué)習(xí)方向一定要往AI Agent方向?qū)W習(xí)，AIGC只能說把AI當(dāng)更高效的工具使用，并沒有發(fā)揮AI真實(shí)價(jià)值。

而AI Agent方向，能夠解決的問題實(shí)在太多，我們后面講到大模型層知識(shí)的時(shí)候再具體細(xì)聊。

2. AI應(yīng)用層

AI應(yīng)用層是我們絕大多數(shù)粉絲接觸最多的一個(gè)層級(jí)，伙伴們經(jīng)常刷到的各種AI神器分享的視頻，都是應(yīng)用層的內(nèi)容，應(yīng)用層主要?jiǎng)澐譃椋?/p>

1）AI效率工具。

有些是AI原生工具，比如火山寫作，Stable Diffusion，即夢(mèng)，可靈等等！這些都是基于AI單獨(dú)開發(fā)出來的新型軟件，傳統(tǒng)軟件是實(shí)現(xiàn)不了這些功能的，因此叫AI原生工具。另外一些是AI賦能，比如飛書，釘釘，剪映等等，這些原本就有，只是融合AI，讓原本能力更加強(qiáng)悍。

2）聊天機(jī)器人。

英文名Chat Bot，這應(yīng)該是大家接觸最廣，用的最多的AI軟件，像豆包，通義千問，文心一言，Chat GPT等等，軟件形式以自然語言交流為主，通過溝通方式解決用戶問題。

3）Prompt工具及社區(qū)。

小白可能比較陌生，Prompt指的是提示詞工程，意思就是整理能夠讓AI理解的命令，比如“假設(shè)你是一名律師”，“假設(shè)你是一名大學(xué)老師”等等，這種告訴AI的內(nèi)容就是Prompt的知識(shí)。

為什么Prompt會(huì)是一門單獨(dú)的知識(shí)，主要是因?yàn)楹芏鄨?chǎng)景下，需要一個(gè)精準(zhǔn)的提示詞才能夠讓AI完成目標(biāo)任務(wù)你得讓AI知道它是誰，要干什么，什么能干，什么不能干等等。還有一些特定任務(wù)安排上，也需要非常明確的提示詞，AI才能真正理解你的用意，因此有對(duì)應(yīng)的工具和社區(qū)。

像AI繪畫玩家口中常說的煉丹，其實(shí)也是提示詞工程的知識(shí)，只不過適用的模型是繪畫類的模型。

4）開發(fā)者社區(qū)。

與提示詞工程社區(qū)類似，都是讓大家學(xué)習(xí)交流的地方，像小俠發(fā)布的【弼小俠AI基地】，也是這個(gè)定位。

5）應(yīng)用開發(fā)工具。

主要是開發(fā)AI應(yīng)用的平臺(tái)，像小俠強(qiáng)烈推薦大家學(xué)習(xí)的Coze平臺(tái)，Dify平臺(tái)，這些平臺(tái)都是用來開發(fā)AI應(yīng)用的工具平臺(tái)，里面包含了模型調(diào)用，插件調(diào)用，數(shù)據(jù)庫，知識(shí)庫等等各種開發(fā)所需要的功能。

與傳統(tǒng)軟件開發(fā)平臺(tái)不一樣，AI開發(fā)平臺(tái)都提供無代碼和低代碼兩種模式，特別適合新手學(xué)習(xí)，不用軟件開發(fā)背景，掌握相關(guān)知識(shí)都能設(shè)計(jì)出自己或者企業(yè)用的AI。

以上是有關(guān)AIGC與AI應(yīng)用層相關(guān)的知識(shí)，做個(gè)總結(jié)：

應(yīng)用層是普通人能抓住AI紅利的唯一機(jī)會(huì)，你可以是掌握了某些AI工具的具體使用方法，也可以是能夠熟練利用AI應(yīng)用開發(fā)工具設(shè)計(jì)AI軟件，兩種方式都能讓你在AI時(shí)代找到賺錢的路徑。

小俠強(qiáng)烈推薦的是大家務(wù)必掌握coze或者dify等AI應(yīng)用開發(fā)的知識(shí)，有了AI應(yīng)用開發(fā)能力，不僅能解決自身需求，還能解決企業(yè)AI數(shù)字化升級(jí)的問題。

三、Agent與大模型層

下面我們?cè)倏纯?strong>AI Agent與大模型層相關(guān)知識(shí)，看看下面這張圖：

.1. AI Agent

經(jīng)常在網(wǎng)絡(luò)上看到Agent相關(guān)內(nèi)容，那到底什么是Agent呢？

先看看AI Agent的定義：

Agent是一種具有感知、決策、行動(dòng)能力的自主系統(tǒng)，關(guān)注的是AI如何在復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)和達(dá)成目標(biāo)，生成式AI是其組成部分之一，但AI Agent的范疇遠(yuǎn)大于單純的生成任務(wù)。

聽起來是不是有點(diǎn)抽象？

簡(jiǎn)單理解Agent就類似傳統(tǒng)意義機(jī)器人的簡(jiǎn)配版，相比機(jī)器人就是少了手，少了腳，不能幫你疊衣服、干家務(wù)，其他都可以幫你完成！

比如讓AI幫你訂機(jī)票，打電話給老婆告訴他今天晚上回來等等。

沒有手和腳，AI到底能做什么？

前面提到軟件形式的AI和硬件形式的AI，Agent相當(dāng)于軟件形式的AI。它能通過軟件方式處理你安排他的任務(wù)，像我們?nèi)粘９ぷ鞔蠖鄶?shù)都是用手機(jī)、電腦辦公，絕大多數(shù)場(chǎng)景都不需要用到硬件設(shè)備。

假設(shè)你是一個(gè)外賣小哥，給客戶送外賣途中出現(xiàn)了一點(diǎn)小意外導(dǎo)致外賣無法準(zhǔn)時(shí)送達(dá)，如果你手機(jī)里安裝了Agent實(shí)現(xiàn)的AI助理，這個(gè)助理就能通過定位和時(shí)間等信息，幫你呼叫客戶，告訴它外賣會(huì)延遲送達(dá)信息，并且?guī)湍惬@取客戶的理解，免得平臺(tái)處罰。

這個(gè)場(chǎng)景下，就是應(yīng)用了Agent的能力，他能讓AI具備一定業(yè)務(wù)處理能力。

想要實(shí)現(xiàn)這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要讓AI具備定位獲取，電話獲取，撥通電話，當(dāng)前任務(wù)等能力和信息，我們可以借助前面提到的AI應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)開發(fā)這類AI助理，給他配置相關(guān)技能，從而實(shí)現(xiàn)這種能力。

目前Agent發(fā)展速度非常快，相應(yīng)技能和配套權(quán)限正在火速發(fā)展中，小俠去年接觸到Coze平臺(tái)，平臺(tái)更新到今天，平臺(tái)能調(diào)用的權(quán)限已經(jīng)超過一萬多種，足以滿足大部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

相比機(jī)器人，Agent會(huì)更加快到達(dá)我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ鳌?strong>小俠預(yù)計(jì)，最遲明年上半年，就有很多企業(yè)已經(jīng)用上了私有AI解決公司實(shí)際業(yè)務(wù)問題。如果你的企業(yè)還沒有考慮過AI賦能，小俠提醒，可以開始了解AI相關(guān)知識(shí)了。

2. 大模型層

提到AI，經(jīng)常映入眼簾的就是各種大模型， 圖中小俠羅列了一些主流的大模型，比如GPT-4，GPT-4o，豆包大模型，混元大模型，Gemin大模型還有Llama3大模型，這些可以理解為AI的大腦，主流的大模型都是大語言模型，解決語言類問題為主，適用場(chǎng)景廣泛。

通用大模型有個(gè)弊端，就是啥都懂，但是啥都不精！

企業(yè)如果直接用通用大模型，感受相當(dāng)于你用豆包APP或文心一言這種AI聊天工具，讓他給你寫一個(gè)會(huì)議報(bào)告，生成出來的東西初看蠻好，細(xì)看不能用的感覺。

主要原因是通用大模型訓(xùn)練時(shí)候主要目標(biāo)是讓模型具備基礎(chǔ)能力，比如自然語言理解，數(shù)學(xué)推理，邏輯推理等基礎(chǔ)能力，而沒有針對(duì)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景單獨(dú)訓(xùn)練，因此你讓通用模型具體干某個(gè)活，它是干不好的！

這個(gè)時(shí)候就要需要我們對(duì)通用模型進(jìn)行微調(diào)和配置相應(yīng)技能，又回到剛剛說的Agent這里了，Agent主要解決的就是通用模型沒辦法勝任具體工作的問題。

垂直大模型主要是針對(duì)特定技能訓(xùn)練出來的模型，比如Stable Diffusion就是針對(duì)繪畫技能訓(xùn)練出來的模型，其他能力不行，繪畫卻是一等一高手。后面我們會(huì)講到Transfomer架構(gòu)知識(shí)，會(huì)談到Stable Diffusion訓(xùn)練方法和大語言模型的區(qū)別，這里不做擴(kuò)展，大家只需知道垂直大模型主要就是針對(duì)特定場(chǎng)景單獨(dú)訓(xùn)練而來就行。

四、AI基礎(chǔ)層

這部分內(nèi)容跟我們普通人關(guān)系不大，可以作為課外知識(shí)了解一下就行，具體看看下圖：

1. 基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層之所以稱之為基礎(chǔ)層，其主要解決的是AI最底層的東西，也是我們一般人接觸不到的層級(jí)，主要?jiǎng)澐挚梢苑譃椋?/p>

1）AI芯片。

生產(chǎn)AI芯片的企業(yè)，作為AI起源地漂亮國(guó)，AI芯片目前也是他們最強(qiáng)，代表公司NVIDIA，NVIDIA在AI領(lǐng)域有如此之高的地位一個(gè)原因是他的芯片適合訓(xùn)練AI，另外一個(gè)就是他們的CUDA AI訓(xùn)練平臺(tái)，可以理解為要生產(chǎn)一架飛機(jī)，其中發(fā)動(dòng)機(jī)制造和飛機(jī)設(shè)計(jì)軟件都在他們手里，所以NVIDIA的市值持續(xù)上漲。

當(dāng)然，國(guó)內(nèi)企業(yè)也正在這塊發(fā)力，比如華為的昇騰，最近大家都看到有關(guān)華為手機(jī)AI能力的新聞了吧！相較于蘋果等其他品牌的手機(jī)，華為從AI芯片到模型訓(xùn)練，都是自研實(shí)現(xiàn)，能有這么好的表現(xiàn)，作為中國(guó)人真的感到驕傲。

2）云計(jì)算平臺(tái)。

數(shù)據(jù)服務(wù)，開源數(shù)據(jù)集，向量數(shù)據(jù)庫，訓(xùn)練框架，推理和部署平臺(tái)等等，這里就不做過多講解，畢竟跟我們不搞科研的人關(guān)系真不大，感興趣的可以私下了解，對(duì)普通人來說，更應(yīng)該聚焦的是AI應(yīng)用層和Agent方面的信息。

2. Transfomer、NLP、CNN

關(guān)于上面三部分知識(shí)點(diǎn)，我們有個(gè)大概認(rèn)識(shí)就行，都屬于AI訓(xùn)練相關(guān)知識(shí)。

1）Transfomer架構(gòu)

Transformer架構(gòu)是一種深度學(xué)習(xí)模型，專門設(shè)計(jì)用于處理序列數(shù)據(jù)，特別是在自然語言處理（NLP）任務(wù)中取得了巨大成功。

它是由Vaswani等人在2017年的論文《Attention Is All You Need》中首次提出的，并因其高效處理長(zhǎng)距離依賴、并行計(jì)算能力和卓越性能而迅速成為NLP領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)模型之一。

主要組成部分包括：

自注意力機(jī)制，多頭注意力，編碼器和解碼器幾個(gè)部分組成。

簡(jiǎn)單理解就是AI之所以能實(shí)現(xiàn)理解我們?nèi)祟愓Z言并輸出人類語言就是靠Transformer架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)。因?yàn)門ransformer架構(gòu)的知識(shí)相對(duì)較多，這里實(shí)在沒辦法擴(kuò)展開來，感興趣的伙伴，可以評(píng)論區(qū)留言“222”，小俠后面更新Transformer架構(gòu)的知識(shí)。

對(duì)了這部分的知識(shí)很有意思，學(xué)習(xí)后相信你會(huì)對(duì)AI的未來更加有信心，另外Transformer架構(gòu)不僅在語言處理上得以驗(yàn)證，在圖片，音頻，視頻等領(lǐng)域也已經(jīng)被驗(yàn)證可行，也就是說我們想象中的機(jī)器人已經(jīng)被驗(yàn)證會(huì)到來。

2）NLP

NLP也就是自然語言處理是人工智能的一個(gè)分支，它涉及到計(jì)算機(jī)理解、解釋和生成人類語言的技術(shù)。

NLP與Transfomer架構(gòu)的關(guān)系就是NLP的實(shí)現(xiàn)通過RNN、LSTM、GRU、Transformer等模型實(shí)現(xiàn)，搞清楚這點(diǎn)就行。

3）CNN

這個(gè)也是非常常見AI名稱，這里也簡(jiǎn)單做個(gè)介紹，CNN又稱之為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于圖像和視頻識(shí)別、分類和分割等任務(wù)。可以理解為類似Transfomer架構(gòu)的一種結(jié)構(gòu)，只是技術(shù)路線不一樣。

另外Stable Diffusion繪畫工具采用的是擴(kuò)散模型的技術(shù)，英文叫Diffusion Models，也和Transfomer架構(gòu)一樣，是不同技術(shù)路線，都是讓AI實(shí)現(xiàn)理解人類意圖的技術(shù)方法。

五、總結(jié)

好了，上述知識(shí)對(duì)于小白可能有點(diǎn)多，但是小俠真心希望大家都能理解并梳理清楚關(guān)系。我相信，看完小俠這期視頻的伙伴，最起碼對(duì)AI有個(gè)比較全面的認(rèn)識(shí)，以后再遇到AI相關(guān)的知識(shí)或者課程推薦時(shí)，不至于一臉懵逼，啥都不知道，被當(dāng)韭菜割了。