- 1. 名词解析
- 2. 1. 机器学习（Machine Learning）
- 3. 2. 深度学习（Deep Learning）
- 4. 3. 计算机视觉（Computer Vision）
- 5. 4. 自然语言处理（Natural Language Processing）
名词解析
AI :全称Artificial Intelligence，是一种模拟人类智能行为的技术或系统，涵盖了许多不同的技术和方法，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，可用于许多领域，如自动驾驶、机器人、医疗诊断等。
ML :全称Machine Learning 是一种人工智能领域的技术，通过从数据中学习模式和规律来实现智能化决策和行为。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、金融、医疗等领域。
Deep Learning : 一种基于神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂模式和规律的学习和识别，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，是实现人工智能的重要技术之一。
CV，全称Computer Vision，即计算机视觉，是一种利用计算机和数学算法来模拟人类视觉行为的技术，旨在使计算机能够像人类一样理解和解释图像和视频。计算机视觉涵盖了许多领域，如图像处理、模式识别、目标检测、图像分割等，可应用于人脸识别、自动驾驶、智能安防等众多领域。
Transformer :是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初应用于自然语言处理领域的机器翻译任务。相较于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer通过并行计算和全局信息的交互，实现了更快的训练速度和更高的精度，并被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。
Reinforcement learning :是一种机器学习方法，一种通过试错学习来最大化奖励的机器学习方法，旨在让智能体（agent）在与环境的交互中自主探索最优策略，并获得最大化的奖励。Reinforcement Learning可应用于许多领域，如自动驾驶、游戏AI、机器人控制等，是实现人工智能的重要技术之一。在GPT中，强化学习被用于调整模型的生成策略
General Pretrained Transformer : 一种基于Transformer模型的通用预训练模型，是一种自然语言处理算法，通过在大规模文本数据上进行无监督训练，可以实现对自然语言文本的深度理解和高效处理。GPT模型的应用包括文本生成、文本分类、问答系统等，是自然语言处理领域中的重要技术。
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): 是一种结合了强化学习和人类反馈的方法。该方法在训练模型时，通过让人类提供正面或负面反馈来指导模型的学习。在GPT中，这种方法可以帮助模型更好地理解人类语言，并且可使其生成更加符合人类语言特点的内容。是一种通过人类反馈指导机器学习的方法。与传统的强化学习不同，RLHF使用人类专家或众包工作者提供的奖励信号作为机器学习的反馈，以加速智能体（agent）的学习过程。RLHF的应用包括自然语言处理、计算机视觉、机器人控制等领域，是实现人机协作的重要技术之一。
NLP(自然语言处理) : 自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，指的是计算机科学、人工智能和语言学等多个领域的交叉学科，致力于研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP的应用包括机器翻译、情感分析、问答系统、文本分类等多个领域，是实现计算机与人类语言交互的重要技术之一。
AI的起源可以追溯到20世纪40年代，随着计算机技术的发展，研究人员开始尝试通过机器模拟人类智能。在20世纪50年代至60年代，出现了“逻辑推理”、“神经网络”等多个重要的AI研究方向。70年代后，AI开始应用于专家系统、机器视觉等领域，但在80年代后半期，由于技术和资源的限制，AI的发展进入了低谷。21世纪初，随着深度学习等技术的出现，AI得到了长足的发展，目前已经成为各行业的热门领域。
1. 机器学习（Machine Learning）
- 特点：机器学习是一种人工智能技术，它通过让计算机根据数据自动学习模型，从而实现对未知数据进行预测或决策。机器学习主要分为有监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
- 介绍：机器学习是目前最火热的技术之一，它应用于各个领域，如商业、医疗、金融等。利用机器学习，我们可以让机器自动地完成一些复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2. 深度学习（Deep Learning）
- 特点：深度学习是机器学习的一种，它通过模拟人类神经元网络来构建模型，并利用反向传播算法进行训练，从而实现对数据的预测或决策。深度学习主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
- 介绍：深度学习是近年来最受关注的技术之一，它取得了一系列重大突破，如AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石、自动驾驶汽车等。深度学习有助于解决各种复杂问题，同时也在不断地推进人工智能技术的发展。
3. 计算机视觉（Computer Vision）
- 特点：计算机视觉是一项涉及图像和视频处理的技术，它利用计算机对数字图像进行分析和处理，从而实现对图像中物体、场景等的理解和识别。计算机视觉主要应用于图像检测、目标跟踪、三维重建、虚拟现实等领域。
- 介绍：计算机视觉是一项非常应用广泛的技术，它可以应用到很多领域，如安防、医疗、交通等。随着深度学习技术的发展，计算机视觉的性能也得到了极大地提升。
- 应用: 视觉四小龙(商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技)
4. 自然语言处理（Natural Language Processing）
- 特点：自然语言处理是一种人工智能技术，它利用计算机对自然语言进行处理和理解，从而实现对文本的分析、理解和生成。自然语言处理主要涉及到自然语言标记、词向量表示、文本分类、机器翻译等方面。
- 介绍：自然语言处理是一项非常有挑战性的技术，因为自然语言的表达方式非常复杂，同时也存在很多歧义。利用自然语言处理技术，我们可以实现机器翻译、情感分析、智能客服等应用。
- 应用: GPT,语音识别
相关关键词的关系和梳理
机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理这四个概念之间存在一定的包含关系，具体如下：
- 机器学习是一个大的概念，它包括了深度学习在内。深度学习是机器学习中的一种方法，它利用神经网络模拟大脑的处理过程，实现对数据的特征提取和分类。因此可以说深度学习是机器学习的一种重要分支。
- 计算机视觉是机器学习和深度学习在图像或视频领域的应用。计算机视觉需要训练模型来识别图像或视频中的物体、场景等，从而实现对图像或视频的理解和识别。因此，计算机视觉可以被看作是机器学习和深度学习在图像或视频领域的应用之一。
- 自然语言处理是机器学习和深度学习在文本领域的应用。自然语言处理需要训练模型来识别文本中的词汇、语法、语义等，从而实现对文本的分析和生成。因此，自然语言处理可以被看作是机器学习和深度学习在文本领域的应用之一。
ChatGPT
ChatGPT是由OpenAI开发的一个大型自然语言处理模型，它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法，并使用了海量的语料数据进行预训练。ChatGPT在对话生成、情感分析、文本生成等方面表现出色，其生成的回复流畅自然，能够与人类进行高质量的交互。ChatGPT已经被广泛应用于智能客服、虚拟助手、聊天机器人等领域，为用户提供了更加便捷、高效的服务体验。同时，ChatGPT也为自然语言处理技术的发展做出了重要贡献，推动了自然语言处理技术的不断进步和发展。
在gpt和类似的 文心一言 ,Bard,等LLM( large language model )大语言模型中参数是非常重要的,通常都是多少多少亿,其实这些参数是该模型中的可调整变量，通过不断地学习和优化，可以使ChatGPT在各种自然语言任务上表现出色。具体来说，ChatGPT中的这175亿个参数主要有以下作用：
- 语言表示：ChatGPT的主要任务是生成自然语言文本，因此它需要深入理解语言的结构、语法以及意义等方面。这些参数能够帮助ChatGPT学习到更加准确、丰富的语言表示形式，从而更好地表达和理解人类语言。
- 上下文理解：在对话生成和文本生成任务中，上下文信息对于生成的内容非常重要。ChatGPT的参数可以捕获历史上下文信息，并利用这些信息来生成更加合适、连贯的回复或文本内容。
- 预测能力：ChatGPT中的参数能够帮助模型预测下一个单词或字符的概率分布，从而决定生成的文本内容。这些参数的精度和数量越高，模型预测的准确性也就越高。
总之，ChatGPT的175亿个参数起到了至关重要的作用，它们能够帮助模型对自然语言进行深入理解和表达，并且能够生成高质量、连贯的文本内容。同时，这些参数也代表了当今自然语言处理技术的前沿水平，展示了人工智能技术在自然语言处理领域的强大潜力。
杰弗里·辛顿 Geoffrey Everest Hinton 开山鼻祖
杨立昆,扬·勒丘恩 Yann Le Cun :卷积网络之父,现在ocr的基础
约书亚·本希奥 Yoshua Bengio 蒙特利尔大学计算机科学和运筹学系的教授以及蒙特利尔学习算法研究所科学主任
伊尔亚·苏茨克维 - Ilya Sutskever openAI的联合创始人,在开山鼻祖麾下读完研究生,和亚历克斯·克里泽夫斯基和杰弗里·辛顿是卷积神经网络AlexNet的共同发明人
最后这篇文章是一遍问ChatGPT一边结合自己理解生成的
