一文带你搞清楚AI领域的易混淆概念!AI、机器学习、深度学习一样吗?预训练是模型微调么?GPT就是ChatGpt么?


在人工智能的世界里,我们经常遇到一些令人困惑的概念和术语。它们在AI的发展中扮演着关键角色,但同时也可能因为它们的专业性而让非专业人士感到难以理解。比如大家一直在说的AI和机器学习ML与深度学习DL是什么关系?transformer和bert都是模型吗?GPT和ChatGpt说的是一回事?模型微调和预训练差别是啥等等,这些概念频繁出现在与大型AI模型相关的讨论中,经常容易看的人云里雾里的。

本文将带您走进这些术语背后的世界,取最容易让人看懵的概念组做对比,以浅显易懂的方式解释它们的含义和区别,以及它们分别在AI领域的主要工作内容!希望能够帮助大家减少对这些术语的误解,让读者对AI领域的技术有更清晰的认识!话不多说,开始!

一文带你搞清楚AI领域的易混淆概念!AI、机器学习、深度学习一样吗?预训练是模型微调么?GPT就是ChatGpt么?

通识类

人工智能(AI) vs. 机器学习(ML)vs.深度学习(DL ):

人工智能(Artificial Intelligence):广义上的AI指的是计算机系统能够执行传统上需要人类智能才能完成的任务,如视觉识别、语音识别、决策和翻译等。AI 包括了各种方法和技术,不仅仅限于机器学习。

机器学习(Machine Learning):ML是AI的一个子领域,通过使用算法和统计模型,使计算机能够从数据中学习和做出预测或决定,计算机系统能够在数据中逐步改进其性能,而不需要显式编程。

深度学习(Deep Learning):是机器学习的一个子集,它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式。

总结:AI>Machine Learning>Deep Learning

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Transformer vs. BERT:

Transformer 是一种用于自然语言处理任务的神经网络架构,以其独特的自注意机制和并行化能力著称,使其在处理长序列文本时效率显著提升。

BERT(Bidirectional Encod