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
同一问题为什么LLM每次输出答案都不一样？
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2024-11-29
通俗解读大语言模型的Self Attention
Self-Attention（自注意力机制）是Transformer架构的核心创新，也是GPT、BERT等所有主流大语言模型的基础。通俗理解，Self-Attention让模型在处理一个词时能”关注”到句子中所有其他词，学习它们之间的关系和重要性权重。例如在”这只猫没吃鱼因为它饱了”这句话中，Self-Attention能让模型明白”它”指代的是”猫”而非”鱼”。这种动态关注上下文的能力，让大模型能够理解复杂的语义关系、长距离依赖和歧义表达，是ChatGPT能够生成流畅且连贯文本的关键所在。
2024-11-29
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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
试下用最简单的例子解析前向传播和反向传播
前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的两个核心过程。前向传播简单来说就是数据从输入层经过隐藏层最终到达输出层的计算过程——就像工厂流水线，原材料从入口进入，经过各道工序加工，最终产出成品。计算出结果后，将模型预测值与真实值进行比较得到误差，然后反向传播从输出层出发，逆向逐层计算每个参数对总误差的”贡献度”，并据此调整参数以减小误差。本视频用一个超级简单的实例，手把手带你理解这两个过程的具体计算步骤，让你真正明白神经网络是如何”学习”的。
2024-11-29
定制大语言模型LLM用RAG还是微调？
这是每个AI应用开发者都会面临的核心问题：想要让大语言模型适应特定领域，应该选择RAG（检索增强生成）还是微调（Fine-tuning）？本视频从技术原理、实现成本、应用场景和维护复杂度等多个维度进行对比分析。RAG适合需要动态知识更新和检索外部信息的场景，微调适合需要模型学习特定输出风格和格式的场景。视频通过实际案例帮助你做出最合适的技术选型。
