今天哪些AI知识值得学习
对大模型原理解读最通透的一篇文章
全文摘要
本文深入探讨了生成式AI大模型（LLM）的工作原理，澄清了公众对其智能来源的误解。文章通过解释Token的概念、语言模型如何预测下一个Token、以及如何通过训练生成长文本序列，揭示了LLM背后的算法基础。同时，讨论了模型训练的挑战、上下文窗口的重要性，以及神经网络和Transformer架构在文本生成中的作用。作者认为LLM虽然不具有真正的智能，但在模式识别和文本生成方面表现出色。
核心内容：
LLM的功能误解: 人们常误以为LLM能进行问答或聊天，实际上它们只能基于输入文本预测下一个Token。
Token的基本概念: Token是LLM处理文本的基本单位，可能比单词短或长，包括标点和空格。
Token预测机制: LLM通过分析输入文本，预测下一个最可能的Token，形成文本生成的基础。
模型训练的挑战: 训练LLM需要大量数据构建概率表，但数据集的覆盖率和一致性是挑战。 上下文窗口的重要性: 更大的上下文窗口有助于生成连贯的文本，现代模型如GPT使用高达数千Token的窗口。
神经网络与Transformer架构: 神经网络通过层和注意力机制处理Token，Transformer是当前流行的架构。
LLM的智能问题: 尽管LLM在文本生成上表现出色，但作者认为它们并不具备真正的智能或推理能力。 
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今天有什么AI工具值得尝试
Midjourney V6.1再进化！人像逼真细节拉满，摄影级画面秒生成
Midjourney V6.1版本发布，以其卓越的图像细节处理能力获得用户好评。新版本在图像连贯性、质量、细节特征、放大器性能、作业速度和文本准确性等方面均有显著提升，尤其在人像处理方面，细节逼真，达到摄影级画面效果。
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AI绘画赏析
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