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“AI都会”导赏:第二部分

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MLOps Station,“集成引擎”

随着我们的继续,我们遇到了集成引擎,这是一个最先进的设施,致力于机器学习开发和运营能力的无缝融合。该市基础设施中的这个关键节点代表了 MLOps(机器学习运营),其中最新的 AI 创新被精心过渡到可靠、可扩展和高效的现实世界应用程序中。它是确保在城市实验室和车间设计的人工智能系统准备好上街、测试、优化其性能、确保其弹性和稳健性以及监控其健康和反馈周期的支柱。集成引擎证明了 AI Metropolis 不仅致力于构想未来的 AI 解决方案,而且还以优雅和高效的方式将它们变为现实。

分类,“分类仓库”

在 AI Metropolis 中,分类仓库是所有信息和数据“包”被分类为不同类别的地方——一个熙熙攘攘的分拣中心,数据包裹被精心标记并发送到其合法的地区和目的地。在这里,邮件也被分为不同的类别——账单、信件、广告——使其更易于管理和理解。

这是一个正确性和覆盖性的地方,每个项目的目的地都是谨慎确定的,尽管要理解这个过程,就像在任何繁华的大都市一样,面临着确保完全准确性和完全包容性的挑战。但请注意,分类算法的性能可能会有所不同 - 对不同类型的问题进行分类的难度很大。我们如何知道这些包是否正确分配?这些标准是通过(a)“正确性”来衡量的:项目分类正确,误报较少;(b)“覆盖率”:包裹没有遗漏,并捕获了更多应该得到的物品。(如果您想了解更多,技术术语是“精确\”和“召回\”)

监督学习,“引导途径学院”

Guided Pathways Academy 是 AI Metropolis 教育的基石,提供结构化的课程,为 AI 学习者提供清晰的数据和标签地图。在这里,算法开始了引导式的旅程,在专业标记的路线的帮助下学习驾驭城市的复杂性,确保它们能够根据数据中发现的人迹罕至的路径和模式做出准确的预测和决策。有时,想出一个结构 cirriculum 需要大量的奉献精神、时间和精力,以最大限度地发挥研究算法的学习潜力。

无监督学习:“探险家的酒馆”

相比之下,AI Metropolis 中的 The Explorer's Guild 是喜欢冒险的人们聚集在一起的地方,然后出发在城市的数据景观中规划自己的路线——进入城市范围之外的荒野,发现隐藏的地标和瀑布。在没有地图或明确指示的情况下,这些探险家可以筛选数据,发现隐藏的模式,并对城市的数字地形形成新的理解,同时拥抱发现的快感和在未知领域航行的挑战。在没有明确指示的情况下,他们必须自己找到模式和关系,发现城市有趣的角落和文化。任何冒险家都可以发现周围大自然的隐藏路径和秘密角落。

集群巷

漫步在簇状巷狭窄蜿蜒的小路上,我们发现了这座城市的自然组织方式。在这里,类似的想法、数据点和数字实体像志同道合的人的社区一样聚集在一起。聚类是人工智能在海量数据环境中寻找模式和群体的方法,类似于同一羽毛的鸟类聚集在一起的方式。这个地区熙熙攘攘的数据科学家和分析师,他们绘制出数据中隐藏的结构,在看似混乱的地方揭示了潜在的秩序。

嵌入探索馆

漫步在 Embeddings Exploratorium,在这里,意义和关系被编织到 AI Metropolis 的结构中。在这里,文字、图像和其他数据形式被转换为向量——高维空间中的数字和位置。这个过程,就像绘制天空中的星星一样,使人工智能能够理解和操纵复杂的关系和相似之处。嵌入探索馆不仅可以识别概念和实体,还可以相互理解,从而更深入地理解数字世界。

我们现在将进入创新的先进人工智能区。

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大型语言模型 (LLM) 季度:“语言织机”

坐落在 AI Metropolis 的知识中心内,您会发现 The Linguistic Loom,这是一个充满活力的区域,致力于展示大型语言模型 (LLM) 的奇迹。

近年来,这些街区扩大了不少,许多远道而来的游客蜂拥而至,在这里体验和漫步。

这个地区充满了文字和智慧的能量,法学硕士们编织了大量的语言挂毯,用经验丰富的讲故事者的专业知识将句子、故事和见解编织在一起——这座城市的抄写员、历史学家、记者、讲故事的人和小说家在这里闲逛。他们在档案中花费了大量的时间和精力来研究大量书籍、文章和文本数据中的模式。所有这一切都是为了捕捉这座城市的故事和历史,并赋予他们灵感和创造力,根据他们在学习中发现的真实情况,从单词和句子的线索中编织新的故事。

语言织机是将人类交流的原始线索编织成连贯、复杂的叙述的地方,为从对话代理到深度文本分析的一切提供动力。它是一种先进的人工智能系统,可以大规模地理解、生成和解释人类语言——在这里,语言的魔力不仅得以保留,而且得到了扩展,使人工智能居民能够以非凡的准确性理解和生成类似人类的文本。语言织机象征着 AI Metropolis 致力于掌握语言艺术,确保沟通仍然是技术进步的核心。

多模态大型语言模型 (MLLM) 学区:

在附近的人工智能大都会创新区,MLLMs Quarter脱颖而出,最近一直在大幅增长。在这里,不仅文本,而且图像、声音和视频也和谐地结合在一起。想象一下,一个图书馆与一个充满活力的艺术画廊、一个音乐厅和一个电影院交叉——所有这些都在一个屋檐下。这是多模态大型语言模型驻留的地方,可以处理和理解人类交流的所有媒介。MLLM 就像 AI Metropolis 的多语言,精通文字、视觉和声音语言,使数字居民与其环境之间能够进行更丰富、更细致的交互。为此,这些不同媒体的融合非常复杂。现在正在进行更多的研究和开发,但我们对这种混合将带来的无限可能性感到兴奋!

强化学习领域:

强化学习领域是人工智能系统通过反复试验学习的地方,因其成功和从挫折中吸取教训而获得奖励。想象一下一个巨大的体育场,人工智能代理像运动员一样训练,每一次迭代和每一天都使他们更快、更强壮、更聪明。这就是超级明星运动员的形成。算法运动员不仅要做出决定,还要随着时间的推移制定战略、研究和适应,这与人类从经验中学习的方式相呼应。反馈对每一步都至关重要,让运动员知道他们在严格的训练团中正朝着正确的道路前进。同时,运动员之间的竞争铸就了最好的冠军。

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结论

AI Metropolis 是一个广阔且不断发展的领域,代表了我们今天所知道的人工智能。我们现在认识到,人工智能大都市是动态的和不断发展的——生机勃勃的商业、地区和运营。人工智能的旅程是连续的,随着每个新学期的学习和深入研究。了解这些关键术语就像拥有一张地图来导航这座城市。通过每个学期,我们解开了拼图的一部分,更好地了解了奇妙的人工智能世界。