大模型的原理以及基于

Josna557

原理也不想成为大模型或者行业应用的设计人员可以直接跳到“理解大模型的应用与方向”和“建构大模型的生态”部分。 如果你不是一个AI设计人员可以先读第一部分“一大模型出现以前AI设计方式”了解下过去的AI设计相信大部分设计方式都可以在平时工作找到对应。 本文定位是一篇AI从业者分享一些大模型对个人设计理念带来的冲击对于大模型的技术发展更多给出一些二次思考内容原始的技术文献不会直接搬运或者详细解释不过谈及到的每个部分的技术都附带了文献来源可供自行翻阅。 写这篇文章的动机之一是关于大

模型的社群讨论偏于低质而且从大模型出现到 阿联酋 WhatsApp 号码 现在有意义的文章大多都围绕模型本身的技术研究和工程复现进行很少有人从非纯粹的技术层面探讨一些大模型对于设计理念和行业相关方巨变的思考因此希望可以通过分享自己的思考吸引更多愿意深度思考这件长期机会的人。 这些对于目前的从业人士门槛行业发展应用场景都具有很大的影响。作为一个一直在AI行业中的参与者我把自己更多从非技术研究层面的思考和实践经验记录下来汇总成关于大模型时代AI的设计和看待问题的新方式。 本文视角其实更多的是站在AI设计的视角上探讨问题关于商业模式



技术原理等等会简短讨论本文更多的探讨基于当下的研究产生的一些思考对于研究信息仅会提供一些引用链接核心在于探讨下AI设计的方式以及未来展望的看法。本文计划集中分享以下几个问题的思考 过去的AI设计是怎么做的关于收益估算任务定义级联模式误差评估等等专业设计怎么做大模型对于设计方式产生了什么冲击大模型的哪些能力导致了这些冲击目前AI设计的门槛产生了什么变化消噪与序列预测到底带来了哪些可以发散想像的方向大模型本身的限制有哪些应用没有办法完成如果你是资深的AI行业设计人员对于这些问题已经有了。