如何入门生成式人工智能？
生成式人工智能（Generative AI）是当前最热门的AI领域，但初学者往往不知道从何入手。本视频提供了一个系统化的生成式AI入门学习路线图：第一步是理解基础概念（什么是大模型、LLM、扩散模型）；第二步是动手实践（从ChatGPT开始，到Midjourney、Stable Diffusion等工具）；第三步是深入学习（提示词工程、RAG、微调等进阶技能）。无论你是零基础小白还是技术背景人士，都能找到适合自己的入门路径。
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2024-11-29
通俗解读大语言模型的Self Attention
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2024-11-29
试下用最简单的例子解析前向传播和反向传播
前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的两个核心过程。前向传播简单来说就是数据从输入层经过隐藏层最终到达输出层的计算过程——就像工厂流水线，原材料从入口进入，经过各道工序加工，最终产出成品。计算出结果后，将模型预测值与真实值进行比较得到误差，然后反向传播从输出层出发，逆向逐层计算每个参数对总误差的”贡献度”，并据此调整参数以减小误差。本视频用一个超级简单的实例，手把手带你理解这两个过程的具体计算步骤，让你真正明白神经网络是如何”学习”的。
2024-11-29
定制大语言模型LLM用RAG还是微调？
这是每个AI应用开发者都会面临的核心问题：想要让大语言模型适应特定领域，应该选择RAG（检索增强生成）还是微调（Fine-tuning）？本视频从技术原理、实现成本、应用场景和维护复杂度等多个维度进行对比分析。RAG适合需要动态知识更新和检索外部信息的场景，微调适合需要模型学习特定输出风格和格式的场景。视频通过实际案例帮助你做出最合适的技术选型。
2024-11-29
通俗理解大语言模型word embeddings
Word Embeddings（词嵌入）是大语言模型理解语言的第一步，也是最重要的一步。简单来说，词嵌入就是将人类语言中的单词转换成计算机能够处理的 numerical vectors（数值向量）。通过这种转换，语义相似的词在向量空间中的距离更近——比如”国王”和”女王”的向量距离会比”国王”和”苹果”更近。更神奇的是，词嵌入还能捕捉到类比关系，例如”国王-男人+女人≈女王”。本视频用生动直观的方式，带你理解词嵌入的核心原理、训练方式（如Word2Vec、GloVe），以及它是如何让大模型真正”理解”语言含义的。
2024-11-29
神经网络常说的蒸馏模型是什么鬼？
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2024-11-29
大话神经网络之模型的泛化能力和过度拟合
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