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怎么做网站接口,ps做图软件怎么下载网站,qq小程序怎么打开,免费微信公众号怎么开通生成式人工智能通识生成式人工智能概述生成式AI的核心优势生成式AI的核心架构生成式人工智能的伦理及安全伦理原则数据安全挑战AI幻觉的优化方法提示词提示词的设计原则提示词典型方法提示注入攻击AIGC应用场景文案创作推荐系统大模型精调典型方法生成式人工智能概述 生成式人…生成式人工智能通识生成式人工智能概述生成式AI的核心优势生成式AI的核心架构生成式人工智能的伦理及安全伦理原则数据安全挑战AI幻觉的优化方法提示词提示词的设计原则提示词典型方法提示注入攻击AIGC应用场景文案创作推荐系统大模型精调典型方法生成式人工智能概述生成式人工智能是人工智能领域的重要分支一种基于算法和模型生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术不同于传统AI的分析功能生成式AI能学习并生成具有逻辑的新内容。生成式AI的核心优势创作效率高生成式AI能快速生成大量初稿、草图、方案或内容片段。这极大地加速了创意构思、内容创作和原型设计的过程。生成内容多样基于训练数据和不同的提示词Prompt生成式AI可以产生风格迥异、形式多变的内容。它能突破单一人类创作者的思维惯性和风格限制。为企业降本增效加速产品设计、营销内容制作、软件研发、报告生成等流程减少人力投入和时间成本。生成式AI的核心架构序列模型序列模型是实现生成式AI的核心技术架构之一而生成式AI是序列模型最典型的应用方向序列模型是专门设计用来处理具有顺序关系的数据的机器学习模型序列模型的关键特征数据点不是孤立的而是按特定顺序排列的后面的数据点依赖前面的数据点序列模型有许多典型应用比如音乐生成、文本情感分类、机器翻译、视频动作识别等扩散模型扩散模型Diffusion Models是一类基于概率生成的深度学习模型通过模拟数据在噪声与信号之间的扩散过程实现数据生成。其核心思想源于热力学中的扩散现象可以概括为分布加噪与去噪。生成式人工智能的伦理及安全伦理原则生成式人工智能具有强大的创造力但也可能带来隐私侵犯、偏见放大、虚假信息传播、版权争议、甚至人身伤害等风险。伦理原则就像AI发展的“指南针”和“刹车片”确保技术创新始终以人为本、向善发展。尊重人类尊严和权利包含个人隐私和数据安全尊重知识产权、商业道德防止伤害他人身心健康遵循公平、透明和可解释的原则数据安全挑战用户数据泄露模型可能在输出中意外“记忆”并复现训练数据中的敏感信息。用户在与大模型交互时输入的提示词、上传的文件等可能包含高度明信息模型的可靠性弱AIGC模型会生成看似合理实则错误或编造的内容AI幻觉如果用户依赖AIGC生成的错误信息做出决策或行动可能导致严重后果模型黑盒黑盒特性可能掩盖模型内部存在的安全漏洞AI幻觉的优化方法提示词核心定义用户输入给生成式人工智能的指令、问题或上下文信息用于引导模型生成期望的输出核心作用引导、聚焦、激发模型的能力使其生成符合用户特定需求的文本、图像、代码、音乐等内容提示词的设计原则提示词典型方法少样本学习Few-shot原理提供少量任务示例Input-Output对让AI理解任务模式并模仿输出适用场景需要明确格式或复杂规则的场景如数据格式化、代码生成思维链Chain-of-Thought, CoT原理要求AI分步骤展示推理过程提高逻辑复杂任务如数学题的准确性适用场景数学问题、逻辑推理、多步决策索引法Indexed Context原理将复杂信息分段编号便于AI精准定位参考适合超长文本/多文档适用场景长文档解析、多资料整合、保证论文前后一致性、避免信息遗漏角色扮演Persona Priming原理为AI赋予特定身份、角色让输出符合该角色的专业或风格特征适用场景需要领域专家口吻、创意风格或特定表达的场景提示注入攻击定义攻击者通过精心构造恶意输入篡改或覆盖原本的提示尤其是系统提示诱导AI模型忽略开发者设定的安全规则、泄露敏感信息或执行非预期操作本质利用AI模型对提示词指令的“无条件服从性”和上下文理解能力的局限性进行的一种“指令注入”攻击AIGC应用场景文案创作推荐系统大模型精调典型方法全量更新Full Fine-Turning参数高效精调PEFTLoRA在固定预训练大模型本身的参数基础上在保留自注意力模块中原始权重矩阵的基础上对权重矩阵进行低秩分解训练过程中只更新低秩部分的参数。