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探索人工智能技术的四个阶段:从提示工程到预训练技术
文摘
2024-08-03 07:00
湖南
在现代人工智能的发展中,不同技术阶段的划分对于理解和应用AI技术至关重要。本文将根据一个简洁明了的图表,详细介绍四个主要技术阶段:提示工程(Prompt Engineering)、AI智能体(Agents)、大模型微调(Fine-tuning)和预训练技术(Pre-training),并讨论各个阶段的面向人群、技术积累、应用场景及其特征总结。
一、提示工程(Prompt Engineering)
1、面向人群
提示工程主要面向终端用户。这些用户可能是非技术背景的个人或企业人员,他们希望利用AI技术来提高工作效率或解决日常问题。
2、技术积累
在这一阶段,用户只需要对ChatGPT等应用的提示词有基础的了解和使用。这意味着,用户只需输入简单的指令或问题,AI系统就能生成相应的文本内容或回答。
3、应用场景
提示工程广泛应用于文本生成和机器翻译等场景。例如,用户可以输入一个主题,AI系统将生成一篇相关文章;或输入一句话,AI系统将其翻译成另一种语言。这些应用大大简化了内容创作和语言交流的过程。
4、特征总结
提示工程的门槛较低,易于上手。这一技术阶段的特点是简便快捷,特别适合普通用户和非专业开发人员。它降低了AI技术的使用难度,使得更多的人能够享受到AI带来的便利。
提示工程是AI技术应用的入门阶段,通过简单的提示词输入,用户即可实现复杂的文本生成和翻译任务。这一阶段的成功应用,为后续更高级的AI技术奠定了基础。
二、AI智能体(Agents)
1、面向人群
AI智能体主要面向大模型应用的开发人员。这些开发人员需要具备一定的技术背景,能够理解和应用大模型的基础原理和理论。
2、技术积累
开发人员需要了解大模型的基础原理和理论,并熟悉特定领域的业务逻辑和流程。这意味着,他们不仅需要技术上的积累,还需要对具体应用场景有深入的理解。
3、应用场景
AI智能体被广泛应用于自动客服和虚拟助手等领域。例如,银行可以使用AI智能体来处理客户的常见问题,提高客服效率;电商平台可以使用虚拟助手来推荐商品,提升用户购物体验。
4、特征总结
这一阶段强调交互性和用户体验,侧重于开发人员在特定领域内的专业知识和技能。AI智能体需要开发人员具备一定的技术积累和业务理解,通过对大模型的定制和调教,AI智能体能够更好地理解和响应用户需求。
AI智能体在提示工程的基础上,进一步提升了AI系统的交互性和智能化水平,使其能够在复杂的应用场景中提供更高效、更智能的服务。
三、大模型微调(Fine-tuning)
1、面向人群
大模型微调主要面向领域模型开发人员和私有化组织。这些人群需要对特定领域有深入的了解,并能够对模型进行针对性的优化。
2、技术积累
在这一阶段,开发人员需要掌握神经网络和机器学习的基本概念,具备有效的数据预处理和训练的经验。他们需要对模型进行微调,使其在特定任务中表现更加优异。
3、应用场景
大模型微调广泛应用于语义理解和领域知识学习。例如,在医学领域,微调后的模型可以帮助医生更准确地解读医学影像;在法律领域,微调后的模型可以辅助律师进行案例分析,提高工作效率。
4、特征总结
微调具有通用性和定制化的特性,可以根据具体需求进行调整和优化,使得模型在特定领域内表现更加出色。通过微调,大模型可以更好地适应特定任务需求,提高模型在特定应用场景下的性能。
大模型微调阶段,通过对预训练模型的进一步优化,使其在特定领域内的应用更加精准和高效,为复杂应用场景提供了有力的技术支持。
四、预训练技术(Pre-training)
1、面向人群
预训练技术主要面向大模型研究人员和数据科学家。这些人群需要具备深厚的技术背景,能够处理大规模数据并进行复杂的模型训练。
2、技术积累
在这一阶段,研究人员需要熟悉深度学习的原理和网络架构,具备大规模数据处理和模型训练的经验。他们需要在大规模数据上进行预训练,使模型能够捕捉丰富的语义信息。
3、应用场景
预训练技术应用于多模态学习和语言模型预训练等。例如,通过在海量文本数据上进行预训练,模型能够理解和生成自然语言;通过在图像和文本数据上进行预训练,模型能够进行多模态信息处理和分析。
4、特征总结
预训练技术需要前期投入大量的计算资源和数据,但其效果显著,能够显著提升模型的性能和泛化能力。通过预训练,模型在处理复杂任务时能够表现出色,提供更高质量的解决方案。
预训练技术作为AI技术发展的基础阶段,通过在大规模数据上的训练,使模型具备了强大的语义理解和生成能力,为后续的微调和应用打下了坚实的基础。
五、总结
通过对四个技术阶段的详细解析,我们可以看出,每个阶段都有其独特的面向人群、技术积累、应用场景和特征总结。从提示工程到预训练技术,每个阶段的不断发展和成熟,使得AI应用越来越广泛,用户体验不断提升。无论是普通用户还是专业开发人员,都能在这些技术阶段中找到适合自己的切入点,共同推动AI技术的进步和普及。
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5Mjc3NTg1Mw==&mid=2247484985&idx=1&sn=8df9bb5ef8963cdc4a0a31711553cbf3
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