NLP和ChatGPT的简单介绍

本文目录一览：

• 1、大语言模型(llm)时代nlp的工作内容有什么改变?
• 2、人工智能大模型有哪些?
• 3、什么是基于大模型的智能体?
• 4、“AI+营销”:你必须懂的26个术语
• 5、什么是对话式人工智能?它的工作原理、优点和示例
• 6、什么是chatbot模型?

大语言模型(llm)时代nlp的工作内容有什么改变?

进入大语言模型时代，NLP的表征变得更加高维，LLM作为多任务模型，改变了传统方向分任务的研究方式。NLP工程师主要针对特定任务提出模型、进行数据标注和模型制作，如为搜索引擎开发文本分类系统。传统方法依赖统计学习法，需要大量数据和计算资源。2012年，深度学习在图像识别等领域取得突破，但自然语言处理领域进展相对缓慢。

大模型（LLM）Agent是当前AI领域的热点之一，它不仅仅是一个能生成文本的大模型，更是能够执行对话、任务和推理的智能体。这种Agent结合了LLM的强大计算能力，能够实现自主行动和复杂问题的解决。

在LLM（大语言模型）中，也是根据已有的文本（输入文本+历史生成文本）来预测下一个token的输出，因此它的输入与输出之间必然存在概率关联。要想得到预期的输出，就需要精心设计具体而明确的输入以提高其与预期输出的相关性，进而得到想要的结果。在LLM中，一般将输入称为Prompt。

大型语言模型（LLMs）是复杂的神经网络架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）任务。这些模型由几个关键组件和架构组成，共同使它们能够以出色的流畅性和准确性理解、生成和操作人类语言。以下是LLMs的主要架构和组件：架构 LLMs的架构主要基于Transformer框架，这是由谷歌研究人员在2017年开发的。

人工智能大模型有哪些?

1、我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。

2、Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。

3、人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。

4、人工智能大模型的定义人工智能大模型（AI Large Models）是指基于深度学习技术，通过海量数据训练、具备大规模参数和强大计算能力的机器学习模型。这类模型通常具有以下特点：大规模参数：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

什么是基于大模型的智能体?

基于大模型的智能体，是指利用深度学习、自然语言处理（NLP）及多模态技术，构建出能够进行自我学习和决策的智能系统。核心特性：与传统的规则引擎不同，基于大模型的智能体能够通过大量数据的训练，学习到更复杂的模式和特征，从而在多个领域展现出高度的智能。

大模型智能体（Agent）是一种基于大语言模型（LLM）的计算机程序，它具备规划思考能力、记忆能力以及使用工具函数的能力，能够自主完成给定任务。以下是对大模型智能体的详细解析：智能体的定义与特点 智能体（Agent）在AI业界有着多种定义，但通常可以理解为一种通用问题解决器。

基于大语言模型的智能体，实质上是一种使用大规模语言模型执行复杂任务的应用，其核心目标是模仿人类的思考与规划能力，具备记忆与情感，且能与环境、智能体和人类进行交互。构建智能体涉及七个关键组件，包括理解任务、访问知识、生成答案、利用代码解释器、进行反思、使用工具与多智能体协作。

大模型是智能体的大脑：赋予智能体强大的理解与生成能力。智能体是大模型的指挥：通过配置不同类型的大模型，智能体可以适应各类场景，成为关键决策和操作者，可以帮助处理一些复杂的任务与工作。

“AI+营销”:你必须懂的26个术语

1、营销自动化（Marketing Automation）利用软件和技术来自动化营销过程中的重复性任务，提高效率。人工智能价值对齐（AI Alignment）确保人工智能追求与人类价值观相匹配的目标，确保AI以对人类和社会有益的方式行事。这些术语涵盖了人工智能和AI营销的核心概念和关键技术，理解这些术语有助于更好地把握AI在营销领域的应用和发展趋势。

2、锚定（Grounding）锚定过程帮助AI更准确地与现实世界互动，通过将模型与数据和具体实例相连接，提高AI的准确性并产生更具上下文相关性和个性化的输出。检索增强生成（RAG）RAG方法能够在不重新训练AI模型的基础上为其添加新的知识，从而节省时间和资源。它帮助AI更准确地回应，提高信息时效性。

3、解释：AIGC是AI生成内容的缩写，它代表了利用人工智能技术生成的各种类型的内容。算法偏见（Algorithmic Bias）定义：模型因训练数据或设计产生歧视性结果（如性别偏见）。解释：算法偏见是指机器学习模型在训练或设计过程中产生的歧视性结果，它可能导致模型对某些群体或特征产生不公平的待遇。

4、普通人必备的AI大模型核心术语大模型基础概念 大模型：指参数量特别庞大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至上百亿的权重参数。这些模型在自然语言处理、图像识别等领域有广泛应用。

5、精选电商术语小词典（2/3）30. FAST模型 定义：阿里系营销模型，用于从质上衡量品牌人群资产健康程度。详解：F（Fertility）：指AIPL总量，衡量品牌在不同阶段（认知、兴趣、购买、忠诚）的人群数量。A（Advancing）：指AIPL转化率，反映人群从认知到兴趣、购买、忠诚的转化效率。

6、在美国留学和实习期间，必知的营销术语主要包括以下几类：数字营销工具相关术语 Social Engagement：通过社交媒体与目标群体保持持续互动，如点赞、评论和转发，以建立情感纽带。 Gamification：将游戏元素融入营销活动，提高用户参与度和技能提升。

什么是对话式人工智能?它的工作原理、优点和示例

1、对话式人工智能 工作原理：对话式人工智能结合使用机器学习和自然语言处理（NLP）来模拟人类对话。机器学习使对话式人工智能能够不断收集信息并利用这些信息来改进其技术，而NLP则允许计算机程序解释书面和口头语言。

2、对话式人工智能是一种能够进行类人对话，捕捉语境并提供智能响应的语音助手。类人对话：对话式人工智能的核心在于其能够进行类似人类的对话。这意味着它不仅要理解用户话语的字面意思，还要能够捕捉到话语中的语境、情感和隐含意义，从而做出恰当的回应。

3、智能语音对话技术是现代人工智能领域的重要应用之一，它实现了人与机器之间通过自然语言进行交互的能力。这一技术主要依赖于三个核心模块：语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）。下面将详细阐述这三个模块的原理及工作流程。

什么是chatbot模型?

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。GPT模型，尤其是它们使用的Transformer架构，代表着AI研究的重大突破。

ChatGPT是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的聊天机器人模型。它能够学习和理解人类语言，根据聊天的上下文进行互动，协助人类完成各种任务。这款AI语言模型能够帮助撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至编写代码、检查程序错误。

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。这款AI语言模型，让撰写邮件、论文、脚本，制定商业提案，创作诗歌、故事，甚至敲代码、检查程序错误都变得易如反掌。

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。

ChatGPT的英文全名是：Chat Generative Pre-trained Transformer Chat：表示“聊天”，GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，这几个词表示“预训练语言模型”。所以，这个ChatGPT其实是一个会跟你对话的人工智能工具。