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EP3.掰碎AI核心技术原理,看完不信你还不懂AI

2024/4/10
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读书角落

AI Deep Dive Transcript
People
小李
悦悦
Topics
小李:我关注ChatGPT是因为它在互联网行业红利减少的背景下,带来了新的机会。ChatGPT并非最近才出现,它有着悠久的历史,早在2000年就出现了类似的应用SmartChild。ChatGPT理解人类语言的核心技术是Transformer架构,它通过编码器和解码器将人类语言转换成计算机可以理解的形式,再转换成人类可以理解的形式。ChatGPT能够高效地修改和润色文章,节省了大量时间。ChatGPT生成答案的核心原理是概率计算,它通过计算每个词语后面最可能出现的词语来生成文本。理解ChatGPT生成答案的三个核心概念是概率、模型和神经网络。ChatGPT计算概率的方法是建立模型,而不是直接从海量数据中计算。ChatGPT的模型可以理解为一个函数,它根据已知的关键点来推断未知的结果。ChatGPT的神经网络结构受到了人脑神经元连接方式的启发。ChatGPT的神经网络通过计算权重和常数来生成最终的答案。ChatGPT通过类似“题海战术”的方式学习,不断调整权重来提高答案的准确性。RLHF(基于人类反馈的强化学习)技术通过人类反馈来优化ChatGPT的语言模型。个人开发者可以通过专注细分领域,结合大模型能力,开发出有价值的AI应用。大型互联网公司通常将AI能力集成到现有产品中,以提高效率和用户体验。个人开发者在AI时代的机会在于专注细分领域,开发解决用户痛点的工具。普通人应该学习使用AI工具来提高效率,并专注于更有价值的事情。普通人应该提升知识广度和思维清晰度,并学会提出有价值的问题。 悦悦:我开始关注ChatGPT是因为它帮我高效地解决了工作中的实际问题,例如代码修改和看板制作。ChatGPT能够区分不同语境下“苹果”含义的核心技术是多头注意力机制。AI会改变行业的创造方式,而不是毁灭行业本身。在AI时代,产品经理更需要关注用户痛点和业务理解,而不是仅仅关注AI技术本身。AI在内容创作领域的应用,例如飞书文档的智能总结和实时翻译功能,提高了内容创作效率。AI可以帮助内容创作者提高效率和创造力,例如自动生成图片和视频。AI可以整合不同类型的内容,例如将视频一键生成总结。视频理解的核心在于理解视频的语义,这可以通过分析视频的视觉效果和语音/文本信息来实现。文本转视频技术对大模型的要求更高,因为大模型需要在生成视频之前理解文本的语义并进行拆解。

Deep Dive

Shownotes Transcript

Hi大家好呀,最近颇为繁忙,终于把第3期弄好跟大家见面啦。

这次分享的书籍是《这就是chatGPT》,深入浅出地为技术小白科普了AI技术原理,在使用AI时明白了原理,我们也能更得心应手。

后面还有我和悦悦结合自己公司项目,分享的一些对当前AI潮流的观点和思考。

希望这期播客也能带你搞明白几样核心的AI术语,同时也让你对AI时代不再困惑和迷茫。

03:17 与chatGPT的非常类似的“前身”与一些发展时间线

06:15 我们为什么开始了解AI?

10:14 AI如何听懂我们的语言?

16:26 AI如何生成我们想要的答案?

21:13 从伽利略的故事,了解大语言模型究竟是怎么运作的?

25:41 神经网络是什么,它又在干什么?

32:54 我们目前了解到还不错的AI应用和观察想法

49:45 普通人应该如何适应AI浪潮?