如何入门生成式人工智能？
生成式人工智能（Generative AI）是当前最热门的AI领域，但初学者往往不知道从何入手。本视频提供了一个系统化的生成式AI入门学习路线图：第一步是理解基础概念（什么是大模型、LLM、扩散模型）；第二步是动手实践（从ChatGPT开始，到Midjourney、Stable Diffusion等工具）；第三步是深入学习（提示词工程、RAG、微调等进阶技能）。无论你是零基础小白还是技术背景人士，都能找到适合自己的入门路径。
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2024-11-29
通俗解读大语言模型的Self Attention
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2024-11-29
大话神经网络之模型的泛化能力和过度拟合
泛化能力（Generalization）和过拟合（Overfitting）是神经网络训练中最重要的两个概念。泛化能力指模型在未见过的数据上表现良好的能力——就像学生能灵活运用学过的知识解决新问题。过拟合则是模型过度”死记硬背”训练数据，在新数据上表现不佳——就像学生只会做原题，题目一变就不会了。本视频用通俗的语言和生动的例子，解释这两个概念的原理、原因和解决方法，帮你理解如何训练出真正”学会”了的AI模型。
2024-11-29
LoRA微调究竟是什么鬼？
LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是目前最流行的大模型微调技术之一，它解决了传统微调大模型成本过高的问题。传统的全参数微调需要更新模型的所有参数（动辄数十亿），计算资源和存储需求巨大。而LoRA的核心创新在于：冻结原始模型参数不变，在模型旁路添加少量可训练的低秩矩阵，只需更新这些少量参数就能达到接近全参数微调的效果。这意味着你可以在消费级显卡上对70B级别的大模型进行微调，将其适配到特定领域或任务。LoRA已被广泛应用于Stable Diffusion（用于训练特定风格）和LLM领域，是目前最高效的模型定制技术。
2024-11-29
同一问题为什么LLM每次输出答案都不一样？
很多人在使用ChatGPT等大模型时都会发现：同样的一个问题，每次问得到的答案都不一样。这背后的原因与大模型的生成机制有关。LLM本质上是一个概率模型，它在生成每个词时都会计算下一个最可能出现的词的概率分布，然后通过采样（sampling）来选择具体的输出。控制参数如temperature（温度）决定了采样的随机性——temperature越高，输出越多样化但可能不够准确；temperature越低，输出越确定但可能显得刻板。此外，模型本身没有”记忆”每次的输出，加上训练数据中的知识并非以确定性的方式存储，导致即使输入完全相同，输出也可能不同。了解这一原理有助于你更好地调教和使用AI工具。
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自回归模型（Autoregressive Model）是理解ChatGPT工作原理的核心概念。简单来说，自回归模型在生成文本时，每次只预测”下一个词”，然后把刚生成的词加入上下文，再预测下一个词——就像多米诺骨牌一样，每一步都依赖前一步的结果。这也解释了为什么ChatGPT的输出是逐字逐句出现的，以及为什么它有时会”跑偏”。本视频用通俗的语言和实例，解释自回归模型的原理及其对AI生成效果的影响。
2024-11-29
通俗理解大语言模型word embeddings
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