它根据以前学到的模式进行预测

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级形式，它模仿人脑的工作方式。深度学习不依赖算法来执行任务，而是使用像我们的大脑一样的神经网络，让。 深伪 Deepfake 是“深度学习”和“fake”的合成词，是人工智能生成的描述虚假事件的图像、音频或视频。它使用强大的机器学习和人工智能来操纵或创建欺骗性内容。 鉴别器 生成对抗网络（GAN）中的判别器 是一个分类器，试图从生成器创建的虚假数据中识别出真实数据。鉴别器的目标是提高区分真假的能力，而生成器则试图改进创建假货的能力。 G 垃圾进，垃圾出（GIGO） GIGO是一个计算机科学概念，低质量的数据输入也会导致低质量的输出。这个概念也适用于人工智能领域：如果人工智能使用有偏见和低质量的数据进行训练，那么输出将是有偏见且平庸的。 生成对抗网络（GAN） GAN 是一种机器学习，由两个相互竞争的神经网络（生成器和判别器）组成。生成。


器根据输入创建输出，而鉴别器则识别输出是否真实。 生成式人工智能 生成式人工智能 电话号码列表 是根据经过训练的现有数据创建内容的人工智能。 生成式预训练 Transformer (GPT) 生成式预训练 Transformer 或 GPT 是一种大型语言模型 (LLM)，经过训练可生成内容。GPT 于 2018 年首次由 OpenAI 推出，截至撰写本文时，GPT-4 已成为其最新模型。 AI 术语：H 到 R H 幻觉 人工智能幻觉是指生成式人工智能分析提示并生成错误的捏造信息。它与Deepfake不同，后者故意创建虚假内容。 人工智能幻觉的例子 L 大语言模型（LLM） 大型语言模型是在大量文本数据上训练的人工智能。它可以理解、生成和预测新内容。 大型语言模型元人工智能 (LLaMA) LLaMA 是 Meta AI 于 2023 年推出的一系列开源大语言模型 (LLM)。 中号 机器学习 机器学习是一种人工智能，使机器能够自动从大数据中学习，识别模式并改进其预测，而无需人工干预。 模型 模型是一种机器学习算法，经过训练可以识别模式并提供预测。 氮 自然语言生成（NLG） 自然语言生成（NLG）是使用人工智能将数据转换为人类可以理解的自然。





语言的过程。数据可以是书面语言或口头语言。 自然语言处理（NLP） 自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，研究计算机如何理解、解释和生成人类语言的数据。 神经网络 神经网络也称为人工神经网络 (ANN) 或模拟神经网络 (SNN)，是机器学习的一个子集。它模仿人脑神经元相互发送信号以解决问题或提供答案的方式。 氧 开放人工智能 Open AI是一家成立于2015年的美国私人人工智能研究实验室，开发并推出了多个人工智能模型，包括GPT-4、ChatGPT、CLIP和DALL-E。 磷 通路语言模型 (PaLM) PaLM 是 Google 基于 Transformer 的大型语言模型。它可以执行各种任务，包括： 常识和算术推理 解释笑话 生成代码 预测人工智能 预测人工智能是一种使用统计算法分析数据来预测即将发生的结果的方法。