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携手探秘AI之分享交流系列_2_深度学习和大模型介绍
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一、深度学习模型分类 常用深度学习模型 -> 分析/决策式人工智能 计算机视觉领域(CV - Computer Vision) 自然语言处理 (NLP - Natural Language Processing) 推荐系统 TRANSFORMER -> 生成式人工智能 TRANSFORMER 编码/解码 二、大模型 (一) 大模型概况 (二) 大模型原理 (三) 大模型常用落地工程方法 1 提示工程(Prompt Engineering) 2 RAG Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成 3 Fine Tuning 模型微调 (四) 多模态 (五) 大模型物种进化史 三、生成式深度学习大模型在各行业的应用 总结出以下主要知识点: 深度学习模型分类:介绍了常用的深度学习模型,包括分析/决策式人工智能,计算机视觉,自然语言处理,推荐系统,以及生成式人工智能。 大模型:概述了大模型的概念、原理和常用落地工程方法,包括提示工程、检索增强生成、模型微调等。 大模型物种进化史:介绍了大语言模型两大分支BERT和GPT的发展历程。 生成式深度学习大模型在各行业的应用:提到了大模型在多个行业领域的应用。 深度学习模型的发展历程:介绍了深度学习模型从卷积神经网络到Transformer的发展过程。 深度学习在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的应用:详细阐述了深度学习模型在这些领域中的应用情况。 Transformer模型的原理及优势:重点介绍了Transformer模型的编码/解码结构,以及其在自然语言处理和计算机视觉领域的应用优势。 综上所述,该文档系统地介绍了深度学习模型的发展历程、分类和应用,特别是Transformer大模型在多个领域中的应用情况,涵盖了丰富的深度学习相关知识。
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