人工智能（AI）领域的多个重要概念和实践。
一、思考问题
- 什么是AI?
- 什么是AIGC?
- 什么是AGI?
- 什么是模型?
- 什么是大模型(LLM),什么是小模型?
- 什么是提示词工程?如何写提示词
- 什么是神经网络?
- 召回率是什么含义?
- 常见深度学习的框架及工具有哪些?
- 什么是transformer?
- 自注意力机制是什么?
- token是什么,tokeen如何转换为模型的输入(分
词编码)? - 各个模型上下文限制是多少?
- 大模型有哪些能力可以满足企业内部定制化的需求?
- 如何大模型完成企业内知识库知识的问答?(提示词:R/AG)
- 大模型是如何实现FunctionCall函数调用的?
二、探索
AI（人工智能）：AI是指使计算机系统模拟人类智能的技术，包括学习、推理、自我修正、感知、理解语言等能力。
AIGC（人工智能生成内容）：AIGC指的是利用人工智能技术自动或半自动地生成内容的过程，如文本、图像、音乐等。
AGI（人工通用智能）：AGI是指具有广泛智能的人工智能系统，能够执行任何智能生物能够执行的智能任务。
模型：在AI中，模型通常是指通过学习数据集而形成的算法或数学结构，它能够对数据进行预测或分类。
大模型（Large Language Models, LLMs）：指的是具有大量参数（通常数十亿到数百亿）的语言模型，能够处理复杂的语言任务。
小模型：相对于大模型，小模型拥有较少的参数，适用于资源受限的环境或特定的、不那么复杂的任务。
提示词工程：指的是在与AI系统交互时，精心设计输入语句以引导模型产生期望输出的过程。写提示词需要考虑清晰性、具体性和引导性。
神经网络：一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，用于处理和解决各种复杂问题。
召回率：在信息检索中，召回率是指检索出的相关文档数与所有相关文档总数的比例，是衡量搜索系统性能的一个指标。
常见深度学习框架及工具：包括TensorFlow、PyTorch、Keras、PaddlePaddle等。
Transformer：一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。
自注意力机制：允许模型在处理序列时同时考虑序列中的所有位置，而不是仅考虑相邻元素。
Token：在自然语言处理中，Token是文本的基本单位，如单词或字符。
Tokenization：是将文本转换为模型可以理解的数值形式的过程，通常涉及将文本分割成Token，然后转换为数值ID。
模型上下文限制：指的是模型在处理输入时能够考虑的Token数量限制，这通常受模型架构和内存限制。
大模型满足企业内部定制化需求的能力：包括自然语言理解、文本生成、个性化推荐、自动化客户服务等。
大模型完成企业内知识库问答：通过训练模型以包含企业知识库的数据，使其能够准确回答与企业知识相关的问题。
FunctionCall函数调用：在一些高级的AI模型中，可以编程实现特定的函数调用，以执行特定的任务或操作。
三、实践
AI（人工智能）：
案例：一个智能助手可以根据你的问题提供答案。比如，你问“明天的天气如何？”AI会分析当前的天气数据并预测明天的天气。
AIGC（人工智能生成内容）：
案例：使用AI生成一篇文章。给定一个主题，AI可以自动撰写一篇文章，包括引言、主体和结论。
AGI（人工通用智能）：
案例：一个能够像人类一样在多种环境中灵活应用知识和技能的机器人，比如可以绘画、下棋、解决问题等。
模型：
案例：一个垃圾邮件过滤器就是一个模型，它通过学习区分垃圾邮件和非垃圾邮件的特征来工作。
大模型（LLMs）：
案例：一个能够理解并生成多种语言的翻译模型，它拥有数十亿参数，能够处理复杂的语言转换任务。
小模型：
案例：一个简单的手写数字识别模型，它可能只有几千个参数，但足以完成基本的图像分类任务。
提示词工程：
案例：当你向AI提问时，使用“定义”作为提示词，AI会提供相关术语的定义，如“请定义‘人工智能’”。
神经网络：
案例：一个识别图像中的猫和狗的神经网络，它通过学习图像中的特征来区分猫和狗。
召回率
案例：在一个搜索引擎中，如果召回率是90%，意味着对于所有相关的搜索结果，搜索引擎能够找到其中的90%。
深度学习框架及工具：
案例：使用TensorFlow框架训练一个识别手写数字的模型，通过编写代码来构建、训练和测试神经网络。
Transformer：
案例：使用Transformer模型来翻译文本，比如将英文句子“Hello, how are you?”翻译成中文。
自注意力机制：
案例：在处理一个句子时，自注意力机制允许模型同时关注句子中的每个单词，以更好地理解整个句子的含义。
Token：
案例：将句子“Hello, how are you?”转换为Token可能得到[“Hello”, “,”, “how”, “are”, “you”, “?”]。
Tokenization：
案例：将上述Token转换为数值ID，以便模型能够处理。比如，“Hello"可能被转换为数字1，”,"为2，依此类推。
模型上下文限制：
案例：一个模型可能只能处理最多512个Token的输入，这意味着它在处理长文本时可能会截断信息。
大模型满足企业内部定制化需求：
案例：一个企业使用定制化的AI模型来自动生成客户服务报告，这个模型能够理解企业特定的术语和格式。
大模型完成企业内知识库问答：
案例：企业内部有一个关于产品支持的知识库，AI模型被训练来理解这个知识库，并能够回答员工关于产品的问题。
FunctionCall函数调用：
案例：在AI模型中，可以定义一个函数，当用户问到特定问题时，模型会调用这个函数来提供答案。比如，当用户询问股票价格时，模型会调用一个实时股票信息API来获取数据。
通过这些案例，我们可以看到AI技术是如何在不同的场景中被应用的，以及它们是如何通过不同的技术和方法来实现特定的功能和目的的。
