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English(EN) The path to AI FDE #05: AI, ML and LLMs in plain words, and how an LLM writes

通俗易懂地解释AI、ML、LLM和基础模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文用简单的术语解释了基础AI概念，将AI定义为根据输入产生输出的机器，将机器学习定义为从示例中学习。它区分了深度学习（作为使用神经网络的ML）和大型语言模型（LLMs）（作为在海量文本数据上训练以预测下一个token的深度网络）。文章还阐明了基础模型是可适应各种任务的大型通用模型，生成式AI创建新内容，而幻觉是LLM自信但错误的答案。生成过程被描述为将文本转换为token，对潜在的下一个token进行评分，并一次写入一个token，并进行受控的随机性。 AI

影响 为理解AI技术及其底层机制提供了基础知识。

排序理由 该条目是一篇解释性文章，定义了AI术语，而不是主要发布或重要的行业事件。

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通俗易懂地解释AI、ML、LLM和基础模型

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Dhanush Kumar Sivaji ·

    The path to AI FDE #05: AI, ML and LLMs in plain words, and how an LLM writes

    <p><em>Originally published on my newsletter, The Path to AI FDE. <a href="https://dhanushkumarsivaji.substack.com/subscribe" rel="noopener noreferrer">Subscribe free</a> to get each issue by email.</em></p> <p>This is a <strong>“From Zero” issue</strong>. If you’ve never written…

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