深入探索生成式AI的基础知识

当今世界，生成式AI已经成为技术前沿的热门话题。最近，在学习大模型（LLM）的过程中，我发现了一个绝佳的资源：台大李宏毅老师的《Introduction to Generative AI 2024 Spring》。这门课程无疑是探索这一领域的优秀起点！🌟

📍课程官网

想深入了解更多，可以访问课程官网：👉 点此查看。官网上不仅提供了丰富的学习资源，还有一些平台的课程搬运版本。

📚 课程特色

• 完全友好：即使你没有机器学习或深度学习的基础，也是可以轻松跟上课程进度。李老师的授课风格极具亲和力，配合生动的例子与动画，让概念变得直观易懂。
• 资料丰富：每一章都有可编辑的PPT下载📑，并且附有实用的练习作业，助教的讲解也特别详细。
• 额外材料：链接提供了如Transformer、VAE、GAN、Diffusion等先修内容，帮助学生搭建全面的知识体系。
• 课程安排：官网还有其他AI课程，可以系统性地提升学习；虽然2024年内容可能没最新的SOTA资料，但足够让人掌握LLM的系统概念和学习思路。

📝 核心内容回顾

在课程中，李老师深入介绍了生成式AI的多个核心概念：

• 什么是生成式AI：详细解析了主流大模型（如GPT、Gemini、LLaMA）的参数量、训练数据量与训练迭代过程。
• LLM功能与训练策略：包括Prompt改进（角色扮演、链式思考、任务导向“魔法咒语”技巧）及微调/小规模训练。
• 训练的三大阶段：海量数据“文字接龙”预训练（无监督）、微调（监督学习）、以及人类反馈加强学习（RLHF）。
• Agent系统：涵盖单Agent与多Agent的协作、自主规划及执行任务的能力。
• 模型原理：深入讲解了Transformer架构，通俗易懂，清晰地阐述了去掉RNN步骤的Attention机制。
• 可解释性与安全性：探讨了探针法、embedding投影等，以及针对幻觉与偏见的原因和对策。
• 生成方式对比：文本生成采用自回归（AR），而图像/视频/语音则采用非自回归（NAR）或AR与NAR混合形式。

总结

李宏毅老师的这门课程不仅为初学者提供了友好的学习平台，也为想进一步深入研究的学生奠定了扎实的理论基础。在这里，你会获得对LLM的系统概念和学习思路，更会在后续的学习中发现生成式AI的无限可能。无论你是刚刚入门，还是希望深入探讨，都会在这门课中有所收获。

通过掌握这些基本知识，你将为迎接未来的AI发展做好准备，让我们一起走进这片神秘而又充满潜力的世界吧！🚀 #多模态人工智能 #大模型 #LLM #AI #人工智能