在这个充满机遇和挑战的人工智能领域，掌握专业术语是关键。让我们一起迎接这场新风暴，深入了解生成式AI、算法偏差等专业术语，成为人工智能领域的专家！

从训练数据到大型语言模型，探索人工智能领域的最新科技

训练数据是人工智能模型完成任务所需的信息集合，如文本、图像和声音。但低质量的训练数据可能导致算法偏见，对决策产生不良影响，表现出种族主义和性别歧视。作为人工智能领域的批评者们担忧的问题之一，算法偏见已经引起了广泛关注。

而人工通用智能(AGI)则是实现与人类相似甚至更强能力的程序，并在自主代理的帮助下完成目标。例如，自动驾驶汽车是一种自主代理，可以通过感官输入、GPS数据和驾驶算法独立驾驶。斯坦福大学的研究人员还证明，一组自主主体甚至可以发展出文化和传统。

提示链是一项技术，利用与AI模型之前交互的信息来创建更准确的响应过程，尤其在提示驱动的语言建模中应用广泛。例如，在使用ChatGPT给朋友发短信时，您希望该模型能够记住您和她之间的语气、笑话和以前的对话内容。这些技术有助于整合上下文信息，提高模型的准确性。

大型语言模型(LLM)是生成式人工智能应用的一种，具有庞大的规模。最大的版本GPT-3包含1750亿个参数，并在570GB的数据上进行了训练。谷歌的PaLm模型则更大，有5400亿个参数。尽管这些模型可以提高人工智能技术的水平，但它们也可能存在问题，如编造学术引用、对分析数据撒谎和编造训练数据中不存在的事件事实等。

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探索人工智能的神秘世界：从幻觉到狭义人工智能

幻觉是指人工智能程序出现意外和错误的反应，可能是由于尚未完全理解的原因产生的。例如，当您询问如何种植果树时，语言模型可能会突然给出水果沙拉的食谱。虽然目前还不清楚为什么会出现这种情况，但可能与数据稀缺、信息缺失和错误分类有关。

而突发性行为则是指人工智能表现出并非专门设计用于的技能，如解释表情符号、理解讽刺和使用性别包容的语言。这种能力使得人工智能在多个维度上都能理解和表达自己，从而对任务有更广泛和更细致的理解。

一致性是指努力确保人工智能系统与其人类操作员具有相同的价值观和目标。为了实现一致性，研究人员致力于训练和校准模型，通常使用函数来奖励或惩罚模型。

多模态人工智能是一种能够理解和处理多种类型信息(如文本、图像、语音等)的人工智能形式。这种能力非常强大，因为它使得人工智能在多个维度上都能理解和表达自己，从而对任务有更广泛和更细致的理解。例如，多模态人工智能可以将日语漫画翻译成英语。

提示工程是给予人工智能指令的行为，以使其具备实现您目标所需的环境。它与OpenAI的ChatGPT密切相关，描述了用户输入算法的任务，例如“给我五个流行的婴儿名字”。

训练是使用数据来精细调整人工智能的过程，使其更适合完成特定任务。像把莎士比亚的十四行诗输入到诗歌机器人中一样，您可以使用包含希望人工智能学习的内容的数据进行训练。您可以在称为"epoch"的迭代中多次进行训练，直到模型的性能达到一致可靠。

神经网络是一种近似人类思维结构的计算机系统，它允许模型从抽象到具体进行建模。而狭义人工智能是指一些具有单一思维功能的AI算法，它们被设计成只能完成特定任务。例如，如果一个狭义人工智能算法可以下棋，那么它就不能下国际象棋。

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