什么是LLM?为何AI懂摘录重点还能算图?生成式AI揭密


AI正火!但你了解生成式AI吗? Google Cloud近日释出免费课程,让没有技术背景的人也能轻松了解AI生成背后的运作逻辑!一起来学习~

Google免费5堂课轻松入门!

AI正火!但问题是,你真的了解什么是「生成式AI」吗?

为了让普罗大众更理解当前生成式AI的轮廓,近日Goole在「Google Cloud」平台上释出五堂基本AI课程,从最基础的生成式AI面面观开始讲解。

课程从简单到相对难,一路延伸到NLP(自然语言处理)里的Encoder(编码器)-Decoder(解码器)的模型架构,不但让有兴趣的人更了解AI运行的基本原则,也让有意学习AI开发基础的初学者,有机会打下基础!

一起来看看有哪些课程吧!

课程1:什么是生成式AI?

先回答最基本的问题!这个入门课,主要说明生成式AI 的定义和使用方式,以及此AI 与传统机器学习方法的差异。

课程也会介绍各项Google 工具,协助使使用者开发自己的生成式AI 应用程式。

课程2:什么是大型语言模型?

接着的课程,将说明大型语言模型(LLM) 的定义与用途,以及如何调整提示(Prompt)来提高LLM 成效。

这堂课程也会介绍多项Google 工具,协助您自行开发生成式AI 应用程式。如果有意在日常工作中导入AI,一定要先搞懂Prompt的用法!

课程3:什么是「负责任的AI」

这堂课主要专注在提醒开发者,关于AI的开发原则。

由于AI并没有内建人类的道德及感知能力,也对人类社会中的法律规范、社会风俗、文化差异较无观念。因此作为开发者,可以透过这堂课,理解开发AI时必须的限制,避免打造作恶多端的AI!

课程4:如何透过AI生成影像?

AI不但可以快速生成文章,帮你整理庞杂的资讯,还能依照需求帮你「算图」!但你了解背后的功能如何运作吗?

使课程将介绍扩散模型(Diffusion Models),这是一种机器学习模型,近期在图像生成领域展现亮眼潜力。概念源自物理学,尤其深受热力学影响。

在Google Cloud 中,扩散模型是许多先进图像生成模型和工具的基础。课程将介绍扩散模型背后的理论,并说明如何在Vertex AI 上训练和部署这些模型。

课程5:了解「编码器-解码器架构」在干嘛?

就算没用过AI,相信你也用过Goole的翻译功能。事实上,AI的机器翻译、文字摘要,以及与使用者进行问答的能力,仰赖的就是Encoder-Decoder架构。

因此,这堂课将说明Encoder-Decoder架构如何适用于机翻等「序列对序列」的任务,并认识编码器与解码器架构的主要元件,并了解如何训练及提供这些模型。

在对应的研究室逐步操作说明中,您将学习如何从头开始使用TensorFlow 写程式,导入简单的编码器与解码器架构来产生诗词。

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