近年来自然语言处理（NLP）的进步很大程度上是由越来越强大的语言模型推动的，比如 OpenAI 的 GPT 系列大语言模型。然而，这些模型的训练不仅在计算上很昂贵，而且还需要大量的数据、能量和时间。因此，研究人员一直在探索更有效的方法来微调这些预训练模型，使其适应特定的任务或领域，而不会产生重新训练的全部成本。 其中一种方法便是低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA），这种技术允许更快、更有效地将大型语言模型适应特定的任务或领域。本文将概述LoRA是什么、主要组成、工作原理、优点和局限性，以及它的潜在应用。 LoRA是什么？ LoRA的英文全称是Low-Rank Adaptation，中文翻译为“低秩...

随着人工智能（AI）不断重塑我们的世界，其发展的一个关键方面已经成为现代机器学习模型的支柱：预训练。在本篇文章中，我们将探讨预训练的概念，它在人工智能中的重要性，用于实现预训练的各种技术，以及该领域的研究人员所面临的一些挑战。 什么是预训练？ 在人工智能和机器学习的领域，预训练（pre-training）是指在一个较小的、特定任务的数据集上进行微调（fine-tuning）之前，在一个大数据集上训练一个模型的过程。这个初始训练阶段允许模型从数据中学习一般的特征和表征，然后可以针对具体任务进行微调。 预训练背后的主要动机是利用从大规模数据集获得的知识来提高模型在较小的、更集中的数据集上的性能。通过这样的方式，研究人员可以用较...

在不确定性的世界里寻求知识和真理，贝叶斯网络以其独特的概率推理能力，成为探索这一领域的强大工具。自18世纪贝叶斯定理的诞生以来，贝叶斯定理不断演进，最终形成了能够以图形化方式表达复杂概率关系的贝叶斯网络。在机器学习和人工智能领域中大放异彩，更在医疗诊断、风险评估、自然语言处理等多个领域展现出其巨大的实用价值。随着技术的不断进步，贝叶斯网络正逐渐成为我们理解和预测世界的重要手段。本文将深入探讨贝叶斯网络的基本原理、构建方法及其在现代科技中的应用前景，揭示这一概率图模型如何帮助我们在充满变数的世界中做出更加明智的决策。 什么是贝叶斯网络 贝叶斯网络（Bayesian Network）也称为信念网络或概率有向无环图，是一种概率图模...

近年来人工智能（AI）领域经历了巨大的增长，而自然语言处理（NLP）更是其中一个取得快速进展的领域。NLP中最重要的发展便是大语言模型（LLM），该项技术可能彻底改变我们与科技互动的方式，加上OpenAI的GPT-3的爆火，使得大语言模型在业界更加备受关注。在本篇文章中，我们将简单地介绍一下大语言模型，科普其定义、训练方式、流行原因、常见大语言模型例子以及其面临的挑战。 大语言模型的定义 大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模...

生成模型正以其独特的创造力和潜力，引领着人工智能领域的新浪潮。它们不仅是算法的集合，更是开启无限可能性的钥匙，一窥机器如何学会“想象”。从栩栩如生的虚拟画作到个性化的内容创作，生成模型以其卓越的能力，不断拓展着科技的边界。生成模型正逐步改变我们与机器互动的方式，为人类社会带来深远的影响。本文将深入探讨生成模型的奥秘，揭示如何从数据中学习、创造，并预见其在未来世界中的角色与潜力。 什么是生成模型 生成模型（Generative Model）是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。通过捕捉训练数据集中的模式，创建出与真实数据相似但从未出现过的新实例。这些模型广泛应用于图像、音频和文本的合成，包括图像生成、风格迁移和文本到...

序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）已经成为了处理各种序列数据任务的中坚力量。在机器翻译、语音识别、文本摘要等应用中，序列到序列模型展现出了其卓越的能力。通过将输入序列转换成固定大小的上下文向量，再由解码器生成输出序列的方式，解决了序列数据中的依赖性和时序性问题。随着深度学习技术的发展，序列到序列模型也在不断进化，从基础的循环神经网络（RNN）到引入注意力机制的复杂结构，推动了自然语言处理（NLP）的边界，为解决更多复杂问题提供了可能。本文将深入探讨序列到序列模型的工作原理、面临的挑战以及未来的发展方向，揭示这一技术如何塑造人工智能的未来。 什么是序列到序列模型 序列到序列模型（Sequen...

对抗性攻击（Adversarial Attacks）是机器学习领域中一个活跃且重要的研究方向。专注于研究如何通过细微修改输入数据来误导学习模型，揭示模型潜在的脆弱性。不仅对提高模型的安全性和鲁棒性至关重要，而且对于推动人工智能技术的健康发展具有深远的意义。本文将探讨对抗性攻击的基本原理、主要类型及其在实际应用中的影响和挑战。 什么是对抗性攻击 对抗性攻击（Adversarial Attacks）是一种安全威胁，攻击者通过在输入数据中故意添加难以察觉的扰动，诱使机器学习模型尤其是深度学习模型做出错误的预测或行为。可以针对图像、文本或声音等多种数据类型，目的是突破模型的防御，揭示其脆弱性。常见的对抗性攻击包括白盒攻击和黑盒攻击，...

语音识别（Speech Recognition）犹如一座桥梁，连接着人类世界与机器的智能领域。不仅仅是一项技术革新，更是人机交互方式的一次革命性飞跃。语音识别技术使得机器能够”听见”并”理解”人类的语言，将语音信号转化为可操作的文本或命令，极大地拓展了计算机应用的边界。从简单的命令执行到复杂的对话理解，这项技术正逐步渗透到我们生活的方方面面，无论是家庭、工作还是娱乐，语音识别都在以其独特的方式简化操作、提升效率、丰富体验。随着研究的深入和技术的成熟，语音识别正开启着一个全新的智能时代，让我们对未来的无限可能充满期待。 什么是语音识别 语音识别（Speech Recognition）也称为自动语音识别（ASR），是一种将人类语...

随着技术的进步，强化学习中的Q-learning不断被改进和扩展，以适应更广泛的应用场景，从简单的游戏到复杂的机器人控制任务，它都展现出了巨大的潜力。在这段引言之后，我们将深入探讨Q-learning的工作原理、关键技术、面临的挑战以及未来的发展方向，旨在为读者提供一个全面的视角，理解这一算法如何在现代人工智能中扮演着至关重要的角色。   什么是Q-learning Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a)表示执行动作a的预期未来奖励总和。算法使用Q表或函数来存储这些值，并根据Bellman方程进行迭代更新。Q-learni...

嵌入式学习（Embedded Learning）作为一种革命性的教育策略，正逐渐成为提升个人和组织竞争力的关键。通过将学习活动有机地融入日常工作流程，不仅促进了知识的即时应用和转化，还激发了持续学习和创新的文化。嵌入式学习的实施，预示着教育和培训领域的一场深刻变革，将学习从传统的课堂模式中解放出来，成为支持个人成长和组织发展的重要力量。随着技术的不断进步和全球对终身学习需求的日益增长，嵌入式学习无疑将在未来的教育体系中扮演越来越重要的角色。 什么是嵌入式学习 嵌入式学习（Embedded Learning）是一种创新的教育模式，将学习过程无缝地融入到日常工作和活动中。嵌入式学习认为，当学习内容与工作紧密相关时，员工的学习动力...