生成對抗網路(GAN)

生成式人工智慧模型由兩個神經網路組成:生成器和判別器。生成器產生新內容,而鑑別器驗證其真實性。

生成式人工智慧
生成式人工智慧通常使用神經網路等技術來模仿和生成內容,從而創建新的資料、圖像或文字。

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生成式預訓練 Transformer (GPT)

GPT 是由 OpenAI 開發的人工智慧演算法,為許多流行的自然語言處理和生成模型提供支援。例如 GPT 演算法系列中的 GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4。

Google雙子座
Google Gemini 是 Google 的聊天機器人,類似 ChatGPT。 Gemini 從最新的網路獲取信息,而 ChatGPT 僅限於 2021 年之前的數據且離線。

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幻覺
這是一種不準確的人工智慧回應,當生成式人工智慧自信地給出錯誤答案時可能會發生這種情況,而且通常沒有明確的原因。

大語言模型(LLM)
大型語言模型 (LLM) 是一種人工智慧系統,能夠理解和產生類似人類的文本,通常具有令人印象深刻的準確性。

大型語言模型元人工智慧 (LLaMA)
LLaMA是Meta發布的開源大型語言模型。

機器學習(ML)

機器學習是人工智慧的一種,它使電腦能夠從數據中學習、發現模式並以最少的人類互動做出判斷。隨著時間的推移,它會提高效能。

微軟必應
Bing 是由微軟開發和營運的網路搜尋引擎。它提供網路搜尋服務,包括網頁、圖像、影片和地圖搜尋。

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多模態人工智慧
多模態人工智慧 (AI) 是一種機器學習模型,可處理和組合各種資料類型,包括數位資料、文字、音訊、視訊或影像,以產生輸出或進行預測。

專業資料庫對於企業透過組織重要聯絡人來簡化溝通至關重要。這樣可以快速且有效率地運輸產品,並有助於最大限度地減少業務營 專業資料庫 運的延誤。它定期更新並確保準確性。它有助於提高您企業的生產力。維護專業的資料庫可以改善您的業務溝通並確保部門之間的無縫運作。

 

專業資料庫

自然語言處理

自然語言處理(NLP)是人工智慧的一個領域,它使電腦能夠透過理解、解釋和操縱人類語言來與人類互動。

自然語言生成(NLG)
自然語言生成是人 您可以透過高風險網關來增強安全 工智慧的一個子領域,專注於使電腦能夠根據資料輸入生成類似人類的口頭或書面輸出文字。

神經網路
神經網路是模仿人腦的計算框架。它由互連的節點組成,處理輸入以識別模式並像人腦一樣做出決策。

過擬合

過度擬合是指機器學習模型在訓練資料上學習和執行得很好,但在未見過的資料或新資料上執行不佳時發生的情況。

開放人工智慧
OpenAI 是一家致力於人工智慧 細胞數據 研究的非營利組織,致力於推動人工智慧安全、造福人類。

迴紋針
回形針理論表明,專注於單一目標的人工智慧可能會忽略更廣泛的後果,並可能在其不斷的努力中造成傷害。

參數
參數是用於指定如何將輸入資料轉換為輸出的變數。這些變數是從訓練資料中學習的。

迅速的
提示是給予人工智慧模型的指令或提示,以指導其回應。提示的清晰度直接影響生成內容的品質。

及時工程

提示工程是指精心設計提示以指導人工智慧模型產生所需輸出的實踐。其目標是優化生成內容的效能和相關性。

提示連結
提示連結透過使用一組簡單的指令來引導 AI 模型完成大型複雜任務的連續步驟。

通路語言模型 (PaLM)
PaLM 是 Google 推出的超強大語言模型,經過 5,400 億個參數的訓練,可以非常有效地處理各種任務並理解語言。

Q-學習
Q-learning 是一種無模型強化學習。在這種方法中,智能體透過估計在不同情況下採取不同行動的價值來學習做出決策。

根據人類回饋進行強化學習 (RLHF)

RLHF 是一種人工智慧代理透過與人類互動來學習的技術。它接收人類的回饋以改善其決策和行為。

隨機鸚鵡
這是對大型語言模型的隱喻性論證,這些模型旨在很好地模仿類似人類的文本,但實際上並沒有理解其含義。

綜合數據
這些是人工生成的數據,用於訓練機器學習模型。它提供了隱私保護和有限的現實世界資料集的增強等優勢。

風格轉移
一種創造性的轉換人工智慧技術,可將圖像或視頻的風格修改為另一種圖像或視頻,同時保留真實內容。

溫度
語言生成模型中一個重要的參數,透過平衡創造性和可預測性來控制生成輸出的隨機性。

文字到圖像的生成
一項人工智慧技術

將文字描述轉換為對應的圖像

它利用深度學習架構進行逼真的影像合成。

代幣
這些是從文字派生的自然語言處理中使用的最小文字單位。它可以是一個單字或一個字元。

訓練資料
訓練資料是指用於訓練機器學習模型的資料。機器學習從這些訓練資料中學習模式,以對新的、未見過的資料做出預測或決策。

變壓器型號
Transformer 模型是一種功能強大的神經網路架構,擅長理解序列資料(例如文字)。

圖靈測試
人工智慧類人智能的基準。該測試是確定機器表現出類人智能能力的經典方法。

無監督學習
這種訓練是一種機器學習技術,模型可以從未標記的資料中學習並在沒有明確監督的情況下發現模式和結構。

變分自動編碼器
變分自動編碼器 (VAE) 是人工智慧中的多功能模型,它利用深度學習來產生新內容、偵測異常和過濾雜訊。

弱人工智慧,又稱狹義人工智慧
這些是專為執行特定任務而設計的人工智慧系統。這些人工智慧系統可能在其特定領域非常有效,但缺乏通用智慧。

零樣本學習
零樣本學習是一種使機器學習模型能夠執行任務並識別全新事物而無需事先訓練的技術。

結論
我們涵蓋了 60 多個最受歡迎的 AI 術語表,幫助您更了解人工智慧世界。

請記住,它們是需要理解的初始術語,還有更多術語。在使用人工智慧時,您將面對更多術語,並隨著時間的推移了解其餘術語。

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