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
ChatGPT常见的One-shot，few-shot是什么鬼
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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
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2024-11-29
为什么说ChatGPT是自回归模型？
自回归模型（Autoregressive Model）是理解ChatGPT工作原理的核心概念。简单来说，自回归模型在生成文本时，每次只预测”下一个词”，然后把刚生成的词加入上下文，再预测下一个词——就像多米诺骨牌一样，每一步都依赖前一步的结果。这也解释了为什么ChatGPT的输出是逐字逐句出现的，以及为什么它有时会”跑偏”。本视频用通俗的语言和实例，解释自回归模型的原理及其对AI生成效果的影响。
2024-11-29
定制大语言模型LLM用RAG还是微调？
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2024-11-29
n-grams：大语言模型的起源
N-grams（N元语法模型）是大语言模型发展的”始祖”技术，理解它是理解现代LLM演进的重要基础。N-grams是一种基于统计的语言模型，它通过计算文本中连续的N个词出现的概率来预测下一个词。例如，2-gram（二元模型）会统计”我→爱”这个组合出现的频率。虽然N-grams模型简单、资源消耗大，但它奠定了现代语言模型的核心思想——根据上文预测下文。从N-grams到基于Transformer的GPT模型，本视频带你追溯语言模型的发展历程。
