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基础知识篇：大语言模型核心原理解析人工智能基础概念全景图 人工智能与机器学习

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在模拟人类的智能来解决问题。而机器学习（ML）是AI的一个子集，它的魅力在于不需要显式编程。也就是说，我们不需要手动编写函数来告诉计算机如何执行任务，而是让计算机自行学习和迭代，从数据中识别模式，并做出预测和决策。

机器学习（ML）

机器学习领域下有多个分支，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

• 监督学习 ：学习带有标签的原始数据。目标是发现原始数据与标签之间的映射关系，从而预测新数据。
• 无监督学习 ：处理没有标签的数据，让计算机自主发现数据中的模式。
• 强化学习 ：让模型在环境中采取行动，并根据奖励或惩罚来调整策略，以找到最佳行动方案。
  

深度学习 (DL)思考：深度学习属于监督学习、无监督学习还是强化学习嘞？

深度学习是机器学习的一个方法，它使用神经网络来模拟人脑处理信息的方式。神经网络由许多计算和存储单元（神经元）组成，这些神经元通过连接来处理数据。深度学习模型的“深度”指的是其层次化的结构，通过多层提取和表示数据的特征。

重要的是，神经网络可以用于监督学习、无监督学习和强化学习，因此深度学习并不属于这三者中的任何一个子集。相反，它们都是深度学习的应用领域。

生成式AI与大语言模型（LLM）思考：生成式AI与大语言模型是啥关系？谁包含谁？还是互相有交集？

• 生成式AI ：能够生成新的数据，如图像、文本等。它不仅限于文本生成，还包括其他媒体形式。
• 大语言模型 ：处理大量文本数据，具备深度理解和生成文本的能力。但并非所有大语言模型都擅长文本生成，有些更侧重于文本理解和分析。
  

例如，BERT模型是一个典型的大语言模型，它擅长理解上下文，因此被广泛应用于搜索、情感分析和文本分类等任务。然而，BERT并不擅长生成连贯的长文本