LLM、GPT、RAG……AI 縮寫是什麼意思？ | 商業人工智慧#91

已發表: 2024-03-29
AI 縮寫對創業家有何用處？ 在商業領域，變化的動態需要快速決策和適應，人工智慧成為企業策略的關鍵要素。 它不僅簡化流程和自動化任務，而且還打開了創新和競爭力的大門。 如果您經營一家企業，您可能不會每天遇到 LLM 或 RAG 等術語。 了解專家使用的人工智慧首字母縮略詞對於充分利用該技術的潛力至關重要。 以下的文章是知識大全，將幫助您更好地理解人工智慧領域的常用術語。 請繼續閱讀。

AI 縮寫 - 目錄

  1. 人工智慧專家談什麼？ 破解人工智慧縮寫詞
  2. LLM（大語言模型）
  3. RAG（檢索增強生成）
  4. GPT（生成式預訓練變壓器）
  5. NLP（自然語言處理）
  6. ML（機器學習）
  7. 機器人流程自動化 (RPA)
  8. 深度學習（DL）
  9. 強化學習（RL）
  10. 生成對抗網路（GAN）
  11. 可解釋的人工智慧（XAI）
  12. AI 縮寫。 概括

人工智慧專家談什麼？ 破解人工智慧縮寫詞

人工智慧專家經常使用首字母縮寫來描述複雜的技術和流程。 值得了解這些術語背後的含義，以便能夠有意識地利用人工智慧所提供的機會。 例如，當您聽到“RAG”或“XAI”時，您可能不確定這意味著什麼。 RAG（檢索增強生成）是一種透過資訊檢索豐富語言產生的技術，而 XAI（可解釋的人工智慧）則著重於人工智慧系統決策的透明度和可理解性。 今天我們不需要解釋人工智慧是什麼，但像這樣的首字母縮寫需要解釋。 那麼，讓我們從最常見的首字母縮寫之一開始——ChatGPT 背後的技術的通用名稱。

LLM（大語言模型）

LLM（大型語言模型）是聊天機器人等系統的基礎，可以產生文字、程式碼或翻譯語言。 它是一種人工智慧，經過訓練可以使用具有超過 1750 億個參數的神經網路來估計單字序列的可能性。

LLM的訓練包括展示範例和調整權重以減少錯誤。 在法學碩士中，每個文本都由具有許多數字的向量表示，確定其在模型“語言”空間中的位置和關係。 連續的文字意味著遵循該空間中的路徑。

將他們想像為“超級讀者”，擁有豐富的知識和處理資訊並以類似於人類的方式做出反應的能力。 法學碩士的常見例子包括：

  • 雙子座專業版（Google），
  • GPT-4（OpenAI），以及
  • 駱駝 2（元）。

在商業中，法學碩士可以簡化公司內部的溝通和資訊流，例如，透過自動產生報告、翻譯文件和回答員工的問題。 透過聊天、專用軟體或 API 使用法學碩士還可以透過分析大量數據並識別以前未見過的趨勢來支援新業務模型和策略的創建。

RAG（檢索增強生成）

檢索增強生成（RAG）是一種將語意資訊檢索與文字生成結合的技術。 這使得模型能夠找到相關文檔，例如來自維基百科的文檔，提供上下文，幫助文字產生器產生更準確、更豐富且不易出錯的結果。 RAG可以定制，並且可以有效地修改其內部知識，而不需要重新訓練整個模型，這既昂貴又耗時。 這在事實可能隨時間變化的情況下特別有用，無需重新培訓即可存取最新資訊。

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資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT（生成式預訓練變壓器）

我們都知道縮寫 GPT，因為它成為最受歡迎的人工智慧聊天機器人名稱的一部分。 但這到底是什麼意思呢？ 生成式預訓練 Transformer（GPT）是一種 AI 模型，它透過預測序列中的下一個單字來產生類似人類創建的文字的文字。 在學習過程中，它從人類編寫的數十億頁文本中獲取知識，以便隨後確定下一個單字的機率。

GPT 模型基於稱為 Transformer 的神經網路架構，它可以產生文字並以對話方式回答問題。 它們用於廣泛的任務，包括：

  • 翻譯語言，
  • 總結文件，
  • 產生內容，
  • 編寫程式碼和許多其他任務。

GPT 模型無需進一步訓練即可使用零樣本學習技術，或透過學習幾個範例（少樣本學習）來適應特定任務。

NLP（自然語言處理）

NLP，即自然語言處理，是一個涉及允許機器理解和處理人類語言的技術和技術的領域。

這構成了上述 LLM、RAG 和 GPT 的基礎，使他們能夠理解單字、句子及其含義。 因此，NLP 可以將文字資料轉化為有用的業務見解。 NLP 應用程式用途廣泛，不僅適用於人工智慧助理和聊天機器人，也適用於以下任務：

  • 情感分析－可以確定文本中存在哪些情感，例如，社群媒體上表達的觀點是正面的、負面的還是中立的，
  • 總結文件 – 自動建立長文本摘要，節省使用者時間，
  • 機器翻譯 – 實現不同語言之間文字的快速且有效率翻譯。 例如，Meta 的 SeamlessM4T 模型能夠在 100 種語言之間翻譯文字和語音。

ML（機器學習）

ML（機器學習）是人工智慧的基本分支。 這是一個包羅萬象的領域，涉及訓練電腦從資料中學習，而不需要直接對其進行程式設計。 人工智慧使用數據和演算法來模仿人類學習的方式，隨著時間的推移獲得經驗。

「機器學習」一詞是 Arthur Samuel 於 1959 年在他對跳棋研究的背景下創造的。 技術進步使得基於機器學習的創新產品得以誕生，例如推薦系統和自動駕駛汽車。

機器學習是資料科學的關鍵組成部分，它使用統計方法在許多企業中進行預測和決策。 隨著大數據的擴展，對數據科學家的需求也在增加。 這尤其適用於能夠識別重要業務問題和分析數據的專家。 ML 演算法是使用 TensorFlow 和 PyTorch 等程式框架建立的。

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資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

機器人流程自動化 (RPA)

RPA（機器人流程自動化）是一種自動化技術，其中電腦模仿人類在特定程式和應用程式中執行的操作。 RPA是人工智慧的實際應用，直接影響營運效率。 它可以自動執行日常任務，例如資料輸入或客戶服務，使公司能夠專注於更具策略性的活動。

深度學習（DL）

深度學習 (DL) 是 ML 的一個高級分支，它基於受人腦結構啟發的神經網路。 這些網路從大量數據中學習以識別模式和關係，然後利用這些知識做出預測和決策。 深度學習能夠執行最複雜的任務，例如影像辨識、物件辨識以及照片和影片中的分類。

因此，深度學習對於以下技術的發展至關重要：

  • 預測和優化能源消耗，
  • 控制自動駕駛車輛，
  • 透過偵測交易異常來防止金融欺詐，或
  • 根據個人用戶偏好個人化優惠和內容。

強化學習（RL）

強化學習 (RL) 是機器學習 (ML) 的一種，其中人工智慧模型透過反覆試驗「自行」學習，而不是根據準備好的資料進行訓練。 換句話說，人工智慧透過與環境的互動進行適應，對理想的行為進行獎勵，對無效的行為進行懲罰。

強化學習對於我們確切知道想要實現什麼結果，但實現該結果的最佳路徑未知或太難編程的任務非常有用。 例如，訓練機器人在複雜環境中導航。

生成對抗網路（GAN）

生成對抗網路 (GAN) 是一個由兩個相互競爭的神經網路組成的系統：

  • 生成器，創建新數據，例如圖像或文本，
  • 鑑別器，試圖區分真實數據和產生數據。

這項競賽激勵兩個網路不斷改進，產生越來越現實和創造性的結果。

可解釋的人工智慧（XAI）

可解釋的人工智慧（XAI）是人工智慧領域一個不太為人所知但非常重要的縮寫。 它是一種人工智慧方法，專注於為人工智慧系統的行為或決策提供清晰易懂的解釋。 XAI 對於負責任的人工智慧開發至關重要：透明度、遵守法律法規、安全性和支援創新。

AI 縮寫。 概括

LLM、RAG、GPT 和 XAI 等 AI 縮寫代表正在改變企業營運方式的先進技術。 從流程自動化到更了解客戶需求—人工智慧開啟了新的可能性。 熟悉這些術語對於探索人工智慧領域並在您的業務中發揮其潛力至關重要。 了解這些技術不僅可以優化現有流程，還可以探索新的創新和成長領域。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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