知识点：生成式人工智能以及我们如何适应当前的技术格局
目标：了解什么是生成式人工智能以及LLM的工作原理。
https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/01-introduction-to-genai/translations/cn/README?wt.mc_id=academic-105485-koreyst
生成式人工智能是能够生成文本、图像和其他类型内容的人工智能。 它之所以成为一项出色的技术，是因为它使人工智能更通用化，任何人都可以使用它，只需简单文本提示，使用自然语言编写的提示词。 你不需要学习 Java 或 SQL 这样的语言来完成一些有价值的事情，你只需要使用你的日常语言，描述需要的东西，然后 LLMs 就会给出相关建议。 其应用场景和影响是巨大的，您可以在几秒钟内完成写作或理解报告、编写应用程序等
经过人工智能领域数十年的研究，一种名为 Transformer 的新模型架构克服了 RNN 的限制，能够获得更长的文本序列作为输入。 Transformer 基于注意力机制，使模型能够为其接收到的输入赋予不同的权重，“更加专注于”关联信息集中的地方，不管它们在文本序列中的顺序如何。
生成式人工智能模也称为 LLM，因为它们使用文本输入和输出的架构。 这些模型的有趣之处在于，它们经过来自书籍、文章和网站等不同来源的大量未标记数据的训练，可以适应各种各样的任务，并以创造性的方式生成语法正确的文本。 因此，它们不仅极大地增强了机器“理解”输入文本的能力，而且使机器能够以人类语言生成原始响应。
生成式人工智能并不智能——至少在更全面的智能定义中是这样，包括批判性和创造性推理或情商； 它不是确定性的，也不值得信赖，因为错误的引用、内容和陈述等幻觉可能会与正确的信息结合起来，并以有说服力和自信的方式呈现
https://learn.microsoft.com/_themes/docs.theme/master/en-us/_themes/global/video-embed.html?id=36c6795a-e63c-46dd-8d69-df8bbe6e7bc9?WT.mc_id=academic-105485-koreyst
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