《面向所有人的生成式 AI》 笔记
0x00 了解其定义、应用与影响
- 📺 生成式 AI 入门教程，介绍生成式 AI 的定义、应用和影响。
- 💼 生成式 AI 被认为可能为全球经济每年贡献 2.6 至 4.4 万亿美元。
- 🌐 生成式 AI 有望在未来十年内提高全球 GDP 7%。
- 🤖 生成式 AI 可以生成高质量的文本、图像和音频。
- 📈 生成式 AI 使许多 AI 应用更容易构建，可能帮助企业降低成本并创造更多价值。
- 📣 课程将介绍生成式 AI 的工作原理，讨论常见用例，以及如何负责任地应用 AI。
0x01 原理和指南
这个视频介绍了生成式人工智能（AI）的工作原理，探讨了它在 AI 技术中的地位以及与监督学习的关系。监督学习用于标记事物，而生成式 AI 则是通过大规模的监督学习模型来生成文本。视频还解释了大型语言模型（LM）如何通过预测下一个词来生成文本，强调了训练这些模型需要大量的数据。最后，提到了生成式 AI 对日常工作和其他用途的潜在应用。
- 🤖 生成式 AI 是 AI 技术的重要组成部分，通过大规模监督学习模型生成文本。
- 📚 监督学习 (Supervised learning) 用于标记事物，如垃圾邮件过滤、广告定向、自动驾驶和医学诊断。
- 🧠 大型语言模型通过预测下一个词来生成文本，需要大量数据训练。
- 💡 生成式 AI 在日常工作中具有潜在用途，可帮助写作、查找信息和思考问 题。
0x02 大语言模型作为思考助手
这个视频是《生成式 AI 入门教程 3》系列的一部分，讨论了大语言模型（如 ChatGPT）在网络界面中的应用。视频介绍了人们如何使用这些大型语言模型，包括获取信息、重新编辑文本、生成故事等。作者提到了语言模型有时会 "hallucinate"（产生虚构信息），因此在需要准确信息时最好与可信的来源核实。总的来说，大语言模型可以用作信息查找工具、文本编辑助手和创造性故事生成器。
- 🤖 大语言模型（如 ChatGPT）在网络界面中的应用。
- 🧐 语言模型可用于获取信息，但有时会产生虚构信息。
- ✍️ 语言模型可以帮助重新编辑文本和生成故事。
- 🧐 在需要准确信息时，最好与可信的来源核实。
- 🍰 语言模型可用于创造性任务，如生成特殊食谱。
- 💡 大语言模型可用于思考和解决问题。
0x03 AI 是一种通用技术
这个视频介绍了生成式 AI 的应用领域以及它是如何成为一种通用技术的。与传统的技术不同，生成式 AI 不仅仅适用于单一领域，而是可以用于多种不同的任务。视频提到了生成式 AI 可以用于写作、回答问题、阅读长文本、聊天机器人等任务。同时，还区分了基于网页界面的应用和基于软件的应用，说明了它们在不同场景下的用途。生成式 AI 的多功能性使得它在个人和企业领域都有潜在的应用前景。
- 💡 生成式 AI 是一种通用技术，适用于多种任务。
- 💡 可用于写作、回答问题、阅读长文本、聊天机器人等应用。
- 💡 区分了基于网页界面和基于软件的应用场景。
- 💡 在企业工作流程中有潜在应用前景。
0x04 生成式 AI 应用 - 写作
这是一堂关于生成式 AI 应用于写作的入门课程，通过 YouTube 视频展示。在视频中，作者介绍了如何使用大型语言模型进行写作任务。他首先解释了如何通过简短的提示来生成大段文本，然后展示了一些写作应用的例子，包括创意命名和新闻稿撰写。作者强调了给模型更多的背景信息可以帮助生成更具体和更好的内容。此外，视频还探讨了语言模型在翻译方面的应用，尤其是对于那些有大量文本的语言。最后，视频提到了使用海盗英语进行测试的趣味方式。总之，这是一个有关生成式 AI 在写作中的实际应用的教育视频。
- 📝 大型语言模型可以通过简短提示生成大段文本。
- 💡 提示中提供更多背景信息有助于生成更具体的内容。
- 🌐 语言模型可以用于翻译，特别是对于有大量文本的语言。
- 🏴☠️ 海盗英语可用于测试语言模型的翻译质量。
- 让大模型将一段话翻译为海盗语。
0x05 生成式 AI 应用 - 阅读
在这段视频中，讲述了生成式 AI 在阅读应用中的用途。首先，它可以用于校对文本，发现拼写和语法错误，并改进句子。其次，大型语言模型可以用来自动总结长文，帮助用户快速了解文章内容。此外，生成式 AI 还可用于电话录音的文本转录和摘要，帮助客服中心快速了解对话的要点。最后，它还可以用于监测企业或产品的声誉，自动分类客户评论的情感，帮助业主及时发现潜在问题。
- 📝 校对文本和改进句子
- 📖 自动总结长文
- ☎️ 电话录音文本转录和摘要
- 📧 客服电子邮件分类和路由
- 语音 -> 文本 -> 分类、路由
- 📊 声誉监测和情感分析
0x06 生成式 AI 应用 - 聊天
在这个视频中，我们将探讨聊天应用程序，除了通用的聊天机器人之外，许多公司正在研究是否可以构建专门的聊天应用程序。这些应用程序可以用于各种用途，例如客户服务、旅行规划、职业建议和更多。视频中还介绍了不同类型的聊天机器人设计，包括人机协作和机器人自动处理消息的方式。此外，视频还提到了如何在安全的情况下部署聊天机器人，以及为什么有时需要人类介入。最后，视频强调了生成式 AI 的潜力和限制，以及在下一个视频中将进一步探讨这些限制。
- 🤖 探讨了生成式 AI 在聊天应用程序中的应用。
- 🌐 提到了各种不同类型的专业聊天机器人，包括客户服务、旅行规划和职业建议。
- 🔄 讨论了不同的聊天机器人设计方法，包括人机协作和消息自动处理。
- 💼 强调了如何安全地部署聊天机器人，以及为什么需要人类介入。
- 🚫 提及了生成式 AI 的限制。
0x07 生成式 AI 应用 - 大语言模型的能力与局限
这个视频讨论了生成式 AI 的能力和局限性。首先，它提供了一个有用的思维模型，即问自己是否一个刚刚毕业的大学生只按照提示完成任务。然后，它介绍了生成式 AI 的一些限制，包括知识截止日期、虚构信息、输入长度限制和对结构化数据的不适用性。最后，它提到了生成式 AI 容易受到社会偏见和有害言论的影响，但主要的 LM 提供商正在努力提高安全性。
- 💡 生成式 AI 的思维模型：问自己是否一个新毕业的大学生能否按照提示完成任务。
- 💡 知识截止日期：LM 只知道在其培训时的信息，不知道更晚的事件。
- 💡 虚构信息：LM 有时会虚构信息，可能误导人们。
- 💡 输入长度限制：LM 对输入长度有限制，可能需要分多次处理文本。
- 💡 结构化数据限制：LM 不擅长处理结构化数据，最适合处理文本数据。
- 💡 社会偏见和有害言论：LM 可能输出有偏见或有害的内容，需要谨慎使用。
0x08 生成式 AI 应用 - 高效提示词撰写技巧
本视频为生成式 AI 入门课程的第九集，主题是生成式 AI 应用中的高效提示词撰写技巧。视频作者分享了三个主要提示：1. 提供详细和具体的提示信息，以确保模型有足够的上下文信息；2. 引导模型思考问题的答案，并提供清晰的步骤指南；3. 迭代和尝试不同的提示，以获得满意的结果。作者强调了在提示时要有一个迭代的过程，从最初的提示开始，根据模型的反馈不断调整，以获得期望的回应。此外，作者建议不要过度思考初始提示，而是快速尝试，然后根据反馈进行改进。最后，视频提到了两个重要注意事项：确保理解语言模型提供者如何处理机密信息，以及谨慎对待模型的输出，尤其是在涉及法律或机密信息时。
- 📝 提供详细和具体的提示信息，确保模型有足够的上下文信息。
- 🧠 引导模型思考问题的答案，并提供清晰的步骤指南。
- 🔄 迭代和尝试不同的提示，以获得满意的结果。
- 🚀 不要过度思考初始提示，快速尝试并根据反馈改进。
- 🔒 谨慎处理机密信息，了解语言模型提供者的机密政策。
- ⚖️ 谨慎对待模型的输出，特别是涉及法律或机密信息时。
0x09 生成式 AI 应用 - 图像生成
这个视频介绍了生成式 AI 中的图像生成过程。它解释了如何使用扩散模型通过添加噪音来生成图像，然后逐渐去除噪音，最终生成清晰的图像。该视频还讨论了如何使用文本提示来控制图像生成过程，并且强调了监督学习在图像生成中的关键作用。
- 📷 图像生成是生成式 AI 的重要领域之一。
- 🧩 扩散模型通过添加和去除噪音来生成图像。
- 📝 可以使用文本提示来控制图像生成的内容。
- 🤖 监督学习在图像生成中扮演重要角色。