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大型語言模型

人工智能的崛起及其三個重要時代

人工智能的崛起及其三個重要時代：一文介紹AI的進化和其未來發展

人工智能（AI）的發展歷程可謂跌宕起伏，從最初的符號邏輯，到專家系統，再到如今的機器學習與深度學習，每一步都凝聚著科學家們的智慧與汗水。本文將帶領讀者一窺這段波瀾壯闊的歷史。 第一波：符號邏輯(1950-1960)一切都要從符號邏輯說起。在1950至1960年代，科學家們試圖將人類的思考過程轉化為電腦中的符號操作。他們相信，通過編寫精確的邏輯規則，電腦便能模擬人類的推理與決策。專家們親自上陣，將自己的知識轉化為一系列的「如果-那麼」規則，希望電腦能夠像人類專家一樣思考和解決問題。 然而，這一波浪潮最終以失敗告終。其原因在於，人類的思考過程遠比想像中複雜。許多認知過程涉及直覺、情感和常識，這些難以用符號規則完全捕捉。此外，隨著問題的複雜性增加，規則數量呈指數級增長，使得系統維護變得困難且不切實際。 第二波：專家系統(1980-1990)經過一段沉寂後，專家系統在1980至1990年代崛起。專家系統的核心在於模擬特定領域專家的決策能力。科學家們試圖將專家的知識和經驗編碼成電腦程序，使電腦能夠解決複雜問題，如醫療診斷或金融分析。 專家系統的發展一度令人振奮，但最終仍未能逃脫失敗的命運。主要問題在於知識獲取的瓶頸。專家的知識往往難以完全表達和編碼，尤其是那些基於經驗的直覺判斷。此外，維護龐大的規則庫成本高昂，且在面對新問題時缺乏靈活性。專家系統無法適應快速變化的環境，最終被市場淘汰。 第三波：機器學習(2010年至今)進入21世紀，機器學習的興起標誌著人工智慧的新篇章。與前兩波不同，機器學習不再依賴專家編寫的固定規則，而是讓電腦通過數據自主學習。這一轉變得益於大數據和計算能力的飛速發展，使電腦能夠識別模式，做出預測，甚至超越人類專家的表現。 在這一波中，深度學習成為焦點。深度學習利用多層神經網絡來處理複雜的數據模式，已在圖像識別、自然語言處理和遊戲策略等領域取得突破性進展。與傳統機器學習相比，深度學習模型能夠自動提取高階特徵，減少對專家干預的依賴。 從專家系統到深度學習：技術的演進技術的演進可謂一脈相承。最初，專家系統依賴專家定義的規則，但隨著機器學習的發展，電腦開始自行定義規則。深度學習進一步推動了這一進程，使電腦不僅能定義規則，還能自動提取數據中的特徵，從而實現更高效和準確的決策。 挑戰與展望儘管機器學習和深度學習取得了顯著成就，但仍面臨諸多挑戰。數據隱私和安全性問題日益突出，模型的解釋性和透明度也亟待提高。此外，AI的倫理問題，如偏見和歧視，需要跨學科的合作與監管。 展望未來，人工智慧的發展將更加註重與人類的協同作用，強調技術的可持續性和社會責任。隨著量子計算和腦科學的進步，我們有理由相信，人工智慧將迎來更加廣闊的發展前景。 結語人工智慧的發展歷程是一部不斷探索與突破的歷史。從符號邏輯的初探，到專家系統的興衰，再到機器學習和深度學習的崛起，每一步都見證了人類對智能本質的深刻理解。未來，隨著技術的不斷進步，人工智慧必將在更多領域發揮重要作用，為人類社會帶來深遠的影響。 如果你們的學校或機構也想邀請我們來舉辦AI相關的講座及活動，歡迎跟我們聯絡：info@campusaibot.com | 852-3480-7273。

了解 RAG 技術：如何提升大型語言模型的準確性並令它更聰明？

了解RAG技術：如何提升大型語言模型的準確性並令它更聰明？

在當今的人工智慧領域，大型語言模型（LLM）已經成為一個熱門話題。隨著技術的進步，研究者們不斷尋求提高這些模型性能的方法。其中一個重要的概念是檢索增強生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation），即檢索增強生成技術。本文將深入探討 RAG 的基本概念、工作原理及其在 LLM 中的重要性。 RAG 的基本概念RAG 是一種結合檢索（Retrieval）和生成（Generation）兩種技術的模型架構。傳統的 LLM 通常依賴於大量的訓練數據來生成回應，但這些模型在面對需要具體知識或最新資訊的問題時，可能會表現不佳。RAG 模型通過引入檢索機制，能夠從外部資料庫中獲取資訊，從而增強生成的內容，提升模型的準確性和實用性。 RAG 的工作原理RAG 模型的工作流程主要分為兩個步驟：檢索和生成。 檢索階段：當用戶提出問題時，模型首先會根據問題的內容從一個預先建立的資料庫中檢索相關的文檔。這些文檔可能包含有用的信息，能幫助模型更好地理解問題的背景。此階段使用先進的檢索算法，如基於關鍵詞或深度學習的方法，來尋找與查詢最相關的內容。 生成階段：在檢索到相關文檔後，模型會將這些文檔與用戶的問題結合，然後生成一個更為詳盡和針對性的回應。這一過程不僅提高了生成內容的準確性，也使得模型能夠提供更具體的答案。生成模型通常使用如 GPT 系列等先進的生成式預訓練變換器來產生流暢且具備邏輯性的文本。 RAG 的優勢RAG 模型相較於傳統的 LLM 擁有多項優勢： 知識更新：傳統的… Read More »了解RAG技術：如何提升大型語言模型的準確性並令它更聰明？

3分鐘解釋甚麼是大型語言模型

3分鐘給你解釋甚麼是大型語言模型LLM

大型語言模型(Large Language Model或簡稱LLM)是一種覆雜的人工智能類型，擅長處理、理解和生成類似人類的文本。這些模型建立在深度學習技術之上，並且是在龐大的數據集上訓練的，通常以拍字節為單位，使它們能夠執行廣泛的自然語言處理任務。 架構和訓練大型語言模型基於變換器神經網絡架構，使用自注意力機制並行處理整個文本序列。這種設計使它們能夠比早期模型更高效地學習語言內的覆雜模式和關系。 大型語言模型的訓練過程包括：無監督學習：最初，模型暴露在大量未標記的文本數據中，這些數據來自書籍、文章和網站等多樣化的來源。自監督學習：模型學習預測序列中的下一個詞，發展對語法、語義和上下文的理解。微調：一些模型在特定數據集上進行額外訓練，以專門化於特定領域或任務。 關鍵組件大型語言模型由多個神經網絡層組成，包括：嵌入層：捕獲輸入文本的語義和句法意義前饋層：將輸入嵌入轉換以獲得更高層次的抽象遞歸層：按順序解釋單詞以捕獲關系注意力機制：允許模型專注於輸入文本的相關部分 大型語言模型的類型有幾種類型的大型語言模型，每種都有特定的特性：零樣本模型：無需額外訓練即可執行任務的通用模型微調模型：專門用於特定領域或任務多模態模型：能夠處理文本和圖像 能力和應用大型語言模型展現出了顯著的靈活性，能夠執行多種任務，包括：– 文本生成和補全– 語言翻譯– 摘要– 問答– 情感分析– 代碼生成和審查 這些能力使大型語言模型成為各種行業的寶貴工具，從客戶服務和內容創作到軟件開發和科學研究。 大型語言模型如何工作當LLM接收到輸入時，它通過以下步驟處理文本：– 分詞：輸入文本被分解為標記（單詞或子詞）。– 編碼：標記被轉換為數值表示（嵌入）。– 處理：編碼信息通過多個神經網絡層傳遞。– 解碼：處理後的信息被轉換回人類可讀的文本。– 這個過程使大型語言模型能夠對廣泛的提示和問題生成上下文相關和連貫的回應。 挑戰和考慮因素雖然大型語言模型提供了強大的能力，但它們也帶來了挑戰：– 偏見(bias)：模型可能反映其訓練數據中的偏見。– 幻覺(hullicination)：大型語言模型可能會生成聽起來合理但錯誤的信息。– 資源密集性：訓練和運行大型模型需要大量的計算資源，這意味著只有小部份資金充裕的誇國大企業能開發和運用，最終導致行業和知識層面的壟斷。–… Read More »3分鐘給你解釋甚麼是大型語言模型LLM