导图社区 亚马逊精选AI课程精粹
这是一个关于亚马逊精选AI课程精粹的思维导图,在这里,你将不仅能够掌握AI技术的最新动态与前沿趋势,更能通过丰富的案例分析与实践项目,将所学知识转化为解决实际问题的能力。无论你是AI领域的初学者,还是希望进一步提升技能的专业人士,本课程都将为你提供宝贵的学习资源与成长机会。让我们一同踏上这场AI学习之旅,探索未知,创造未来。
这是一个关于《AI自媒体写作超简单》总结的思维导图,《AI自媒体写作超简单》是一本兼具理论指导与实战技巧的实用书籍,对于想要提升自媒体写作效率与质量的创作者来说,是一本不可多得的宝贵资源。
这是一个关于《半小时漫画中国地理4:丝绸之路篇》总结(Kimi错别字检测修正版)的思维导图,是一本以漫画形式讲解中国西北五省地理知识的科普读物,兼具趣味性与知识性,适合中小学生地理启蒙。
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亚马逊精选AI课程 精粹
GenAl(Generative Al)
一、应用方向
㈠、文字
㈡、视觉:图片、视频、3D
㈢、声音:克隆声音、同声传译
㈣、多模态:文字输入+语言沟通+视频呈现
㈤、AGI(AI智能体):通过大模型,像真人一样完成任务
二、主流应用场景
㈠、情感陪伴/角色扮演
1、对话
2、声音
3、图像
4、视频
㈡、智能办公
1、BI助手
查询、图表、报告
图表解读
摘要
2、发票助手
信息收集
开票流程
3、会议助手
信息
翻译
4、文案助手
写作、语法检查、翻译、润色
修改建议
5、企业专家
办公软件集成
对话交互查询
㈢、智能运营
1、内容审核
多语种翻译
审核一步完成
2、VOC
评论舆情分析
关键问题提取
规格推荐
3、智能导购/直播互动
售前:千人千面
售后:客服坐席、评论分析、评论回复
4、坐席助手
相关内容溯源
生成参考话术
5、评论回复
识别风险
话术生成
㈣、智能开发
开发运维助手:代码
提示工程基础
一、基础模型的基本知识
㈠、生成
1、生成内容和想法
对话
故事
图像
视频
音乐
2、广泛任务
文本生成
文本总结
信息提取
图像生成
聊天机器人
问答
㈡、自监督学习
1、预训练
2、不需要标注示例
3、自动生成标签
㈢、训练、微调和提示调整
1、训练
自监督学习:从大量数据集中捕获数据
基于人类反馈的强化学习:使模型更好地适应人类偏好
2、微调
指令微调:提示词
提供人类反馈数据,更符号人类偏好
3、提示工程
提示技术提升性能
㈣、模型
1、文本到文本模型
自然语言处理
循环神经网络(记忆机制)
Transformer(同时处理所有输入)
2、文本到图像模型
扩散架构(引噪+去噪)
二、提示
㈠、提示的要素
1、指令
执行任务的描述或说明
拆分:多个子任务→多个提示
2、上下文
外部信息
3、输入数据
以疑问句开始:谁、什么、哪里、何时、为什么、如何
4、输出指示
输出类型或格式
长度、格式、包含的信息、排除的信息
㈡、提示类型和技术
1、零样本提示
提出任务,而不提供进一步示例
2、小样本提示
提供:任务、示例、上下文
提示中的标签不必正确
3、思维链提示
中间推理步骤分解复杂的推理任务
可结合零样本提示技术和小样本提示技术
㈢、特定于模型的提示技术
1、必要时提供默认输出:提示:如果你不知道证据,就回答“我不知道”
2、避免负面表述:避免使用以否定形式来表示范围的短语,例如“不超过五句话”
㈣、减少偏差
1、原因
提示建立在假设的基础上
训练数据中可能存在偏差
2、偏差循环
生活中的群体代表→不均衡缺乏足够的训练数据→模型天性喜欢更多数据→偏差继续从数据进入模型→模型部署到应用程序中→应用程序强制执行接受训练时引入的偏差→生活中的群体代表(循环)
3、减少偏差
明确指引:消除歧义:提出澄清式问题
提供不同类型的代词和添加不同的示例,生成多样化输出