解释笑话 产生程式码 预测
本帖最後由 sharmin12377@g 於 2024-1-24 14:46 編輯磷 通路语言模型 (PaLM) PaLM 是 Google 基于 Transformer 的大型语言模式。它可以执行各种任务，包括： 常识和算术推理 人工智慧 预测人工智慧是一种使用统计演算法分析数据来预测即将发生的结果的方法。迅速的 提示是人类用户对人工智慧系统的输入，该系统将产生输出或结果。及时工程 提示工程是为生成式人工智慧模型精心设计和完善提示的过程。人工智慧使用者利用即时工程来改进人工智慧模型的输出。右 强化学习 强化学习是一种基于回馈的机器学习训练方法。人工智慧代理人透过收到的回馈来学习如何在环境中表现：它会为每一个期望的行为获得正面的回馈，并为每一个不想要的行为进行惩罚。
根据人类回馈进行强化学习 (RLHF) 根据人类回馈进行强化学习 (RLHF) 是一种利用直接人类 电话号码列表 回馈来训练人工智慧模型的策略。人工智慧模型不会获得奖励或惩罚，而是从人类那里获得回馈，通常以对模型行为进行排名的形式。 AI术语：SZ S 语音辨识 请参阅自动语音辨识。监督学习 监督学习是机器学习的子集。它使用一对带有标签的输入输出资料来训练演算法。例如，监督学习演算法可以透过将狗的图像配对并将其标记为狗来训练图像识别模型，以便它可以从照片中识别狗。综合数据 合成数据是电脑产生的用于替代现实世界数据的数据。为什么要这样做？保护敏感资料、减少偏见并增强人工智慧模型。时间 变压器 Transformer 是一种用于自然语言处理的深度学习模型类型。它可以处理句子中单字的上下文，并根据整个对话中的资料序列产生输出。图灵测试 图灵测试是一种判断电脑能否像人类一样思考的评估方法。
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该测试由艾伦·图灵 (Alan Turing) 于 1950 年开发，由人类评估员分析人与机器之间的对话。如果评估者无法区分计算机和人类，则机器通过测试。 U 无监督学习 无监督学习是一种分析未标记资料集的机器学习。它无需人工干预即可发现资料集中的模式、相似性和差异。 V 验证 用人工智慧术语来说，验证是检视人工智慧模型在训练过程或训练后的表现。 AI 模型在训练中未见过的资料子集上进行测试，以验证是否正在学习。瓦 耳语 在AI语音方面，Whisper是OpenAI于2022年开发并推出的多语言自动语音辨识工具。它可以辨识不同语言的语音，辨识出一种语言，并将语音翻译成另一种语言。
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