人工智能基础

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发布时间 : 2025-12-16 16:14

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人工智能基础知识

人工智能关键词, 以下人工智能关键词为包含关系, 其中人工智能为最广义概念, 最精细的成果目前为大语言模型。

目前人工智能主要的技术方向有：

主流的就业方向有：

2017 Transformer 横空出世
2018.6 gpt 参数量 1.1 亿, 磁盘存储约占用 450M, 核心点是基于 Transormer Decoder 的 masked multi-head self-attention
2019.2 gpt2 参数量 15 亿, 核心点是融合了 prompt leaerning, 省去了微调
2020.5 gpt3 参数量 1750 亿, 磁盘存储约占用 800+G, 核心点是通过 ICL( In-Context Learning ) 开启了 prompt 新范式
2021.7 Codex 基于 gpt3 进行了大量的代码训练产生的新模型 Codex, 使其具备了代码编写和代码推理能力
2021.10 OpenAI 内部发展出了 gpt3.5, 但是未对外公开（非开源）
2022.1 Google 提出思维链技术 GoT( Chain of Thought )

上图, 左边是标准的 prompt 技术, 右边是思维链技术

简单来说, 举例告诉 AI 怎么去思考, 后边 AI 会使用这个思考逻辑进行思考
2022.11.30 OpenAI 正式发布 chatgpt, 核心点是基于 GPT-3.5 模型, 融合了 Codex+ 强化学习的技术
2023.3 OpenAI 官方发布 gpt4, 增加多模态能力（即语音、文本、视频都能生成）
2024.2 OpenAI 官方发布 sora, 首次完成 60s 稳定、流畅、一致性的视频生成模型
2024.5 OpenAI 正式发布 gpt-4o, 流量地球 2 的电影场景第一次进入现实（实时交互、能看到现实场景、能了解人类的情感和情绪）

Anaconda 是一个开源的 python 和 R 语言发行版, 主要用于数据科学、机器学习、科学计算等领域。

它集成了大量常用的数据科学库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Jupyter 等）, 并提供了一个强大的包管理器（conda）和环境管理系统, 帮助用户轻松安装、更新和隔离不同项目的依赖。

Anaconda 的主要组成部分：

注意, 在下载安装 anaconda, 官方推荐不要将 anaconda 加入到环境变量中（windows 中不要加入 PATH）, 因为可能会造成依赖冲突。

并且不需要卸载原有的 python 环境, 因为 anaconda 自带 python, 而且有环境隔离, 不会影响系统原有 python。

conda 可以管理 Python 包和非 Python 依赖（如 C 库）, 更适合科学计算。pip 只管理 Python 包。建议优先使用 conda install, 若包不在 conda 源中再用 pip install。

注意：火绒安全软件会阻拦 anaconda 的安装, 如果卡着不动则需要关闭。

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