导图社区 《ChatGPT从入门到精通》总结 概述篇(除第五章外)
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《ChatGPT 从入门到精通》总结 概述篇(除第五章外)
第一章:简介
一、ChatGPT
1、ChatGPT
自然语言处理技术
深度神经网络
2、历史和发展
前身:OpenAI的GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型
架构:基于Transformer的语言模型
3、GPT模型只能单向生成⽂本
4、ChatGPT在GPT-3的基础上改进和优化,更加有效地生成自然语言⽂本,实现对话
5、应⽤领域
文本生成
问答系统
机器翻译
对话系统
客服机器人
第二章:ChatGPT 的基础知识
一、深度学习基础
1、定义:人工神经网络的机器学习技术
2、核心:多层神经网络,逐步优化参数
二、自然语言处理基础
1、词向量
相似性
相关性
2、序列模型
循环神经网络
卷积神经网络
3、注意力机制
不同数据赋予不同权重
提高模型的准确率和泛化性能
三、循环神经网络基础
1、定义:基于序列数据,解决多种任务
2、核心:传递序列数据,更新当前状态信息
3、优点:利用历史信息来预测未来
4、局限:难以处理长期依赖关系
四、注意力机制基础
1、定义
序列数据建模技术
不同数据不同权重
2、核心
相似度
关联度
3、文本生成关注
历史文本
当前文本
4、对话系统关注
用户输入
系统回复
5、实现方式
点积注意力
加性注意力
多头注意力
第三章:ChatGPT的实现
1、数据预处理
文本清洗→分词处理→词向量化(相似性+相关性)→序列化处理(文本序列→数字序列)
2、模型架构
Transformer神经网络模型
编码器
解码器
3、训练和优化
梯度下降
Adam优化器
损失函数
交叉熵损失函数
平均误差损失函数
模型调参
学习率
批量大小
迭代次数
正则化技术
dropout
权重衰减
4、部署和应⽤
考虑因素
模型的计算复杂度
模型的存储空间
模型的输⼊输出接口
优化技术
模型压缩
模型剪枝
模型蒸馏
对话系统考虑问题
情感分析
⽤户模型
场景模型
第四章:ChatGPT的进阶应⽤
1、对话生成
⑴.模型架构
编码器:输入序列→高维向量
解码器:当前生成的单词→生成下⼀个单词
⑵.训练和优化
数据增强技术
随机打乱对话历史的顺序
添加噪声
优化算法
Adam
SGD
学习率调整策略
学习率衰减
Warmup
⑶.评估和指标
生成质量
自然性
流畅性
准确性
交互体验
响应时间
流畅度
回答准确率
模型稳定性
训练曲线
模型容错性
⑷.应用案例
智能客服
智能助手
智能问答
2、文本生成
①.模型输入
初始的文本片段
⼀个主题
②.模型输出
生成一个自然语言文本序列
③.模型架构
多层Transformer编码器
多头自注意力子层
前馈神经网络子层
多头注意力子层
替换单词
删除单词
主题相关性
TF-IDF
余弦相似度
文本多样性/创造力
重复度
N-gram覆盖率
文本摘要
3、推荐系统
用户历史行为数据
用户的兴趣标签
需要推荐的目标文本或商品
一个文本序列
商品序列
编码器:用户的历史行为数据&兴趣标签→文本序列
解码器:需要推荐的目标⽂本或商品→文本序列
拼接成文本序列
推荐准确率
准确率
召回率
F1值
多样性/新颖性
覆盖率
熵
个性化
多样性
偏好覆盖率
文本推荐
商品推荐
⑸.挑战和未来发展方向
①.挑战
数据稀疏性——解决(基于标签)
标签传递
标签聚类
冷启动——解决(基于内容)
基于商品描述或用户画像的推荐
②.发展方向
结合其他技术
图神经⽹络
协同过滤
应用于新领域
社交网络
新闻推荐
广告推荐
4、知识图谱构建:用图形结构化关系表示
模型输⼊
自然语言文本
实体
关系
模型输出
知识图谱中实体表示
知识图谱的关系表示
模型架构
编码器:自然语言文本&实体&关系→文本序列
解码器:实体的表示&关系的表示→文本序列
⑵.数据预处理
实体识别
基于规则的方法
基于统计的方法
基于深度学习的方法
关系抽取
实体之间的关系
⑶.知识图谱表示和推理
①.知识图谱表示
图卷积神经网络(GCN)
基于图结构深度学习
分类和预测实体或关系
知识图谱嵌入(KG Embedding)
表示
推理
②.知识图谱推理
逻辑回归
分类算法,分类和预测实体或关系
规则学习
学习规则和推理
推理机
问答
⑷.应⽤案例
自然语言理解
识别实体和关系
生成对应的知识图谱
知识图谱问答
回答用户关于实体和关系的问题
数据稀疏性——解决(基于规则和统计)
共现统计
路径挖掘
不确定性——解决(基于概率推理)
叶斯推理
尔可夫随机场
不完整性——解决(基于半监督学习和迁移学习)
半监督图卷积神经⽹络
迁移学习
多模态学习
增强学习
语义搜索
智能推荐
第六章:ChatGPT 的最新进展
ChatGPT-3的技术原理
Transformer架构
自监督学习
多任务学习
第七章:总结与展望
一、ChatGPT的优缺点
1、ChatGPT的优点
⑴.生成高质量的自然语言文本
包括
文章
新闻
诗歌
散⽂
应⽤
文学创作
广告文案
机器写作
⑵.回答各种类型的问题
常识性问题
科学问题
历史问题
应用
在线教育
⑶.与人类进行对话
日常对话
情感对话
技术对话
人机对话
⑷.支持多种语言之间的翻译
跨语言交流
⽂献翻译
2、ChatGPT的缺点
数据偏差和样本不足:中文不如英文
数据隐私:敏感信息
模型参数过多:计算资源要求较高
3、ChatGPT的未来发展⽅向
进⼀步提高模型的可解释性
发展多模态学习模型
视频生成
音乐⽣成
进⼀步扩展应用场景
语音识别
构建更加人性化的机器智能
理解人类情感和思维方式
二、ChatGPT的应用前景
1、自然语言生成
2、对话系统
自动回答
根据用户的浏览历史、购买记录等信息,生成针对⽤户的个性化推荐内容
4、知识图谱构建
医疗领域,分析医学文献和医疗数据,构建疾病、药品、医疗机构等方面的知识图谱
5、智能家居
语音命令控制家居
6、人工智能教育
根据问题,生成答案和解释
7、语音识别
用户的语音命令→相应的操作指令
8、机器人
导航、问路、找物品
结语
此书除第五章外,其它内容均由ChatGPT完成