从ChatGPT到多模态大模型:AI技术的新拐点是什么?

如果说AI是我们的新“朋友”,那么大模型就是它的“进化版”。曾经,它只会用文字和我们对话,像一个懂事的“聊天伙伴”,但今天,它已经能看懂图像、听懂声音、甚至还能用视频与我们互动。究竟是什么让AI在这条“成长之路”上迈出了如此巨大的一步?是进化?还是革命?

让我们一起回顾这段AI的成长历程,走进ChatGPT到多模态大模型的拐点。

1、初生的AI:ChatGPT的对话“魔法”

几年前,当OpenAI推出ChatGPT时,整个世界的目光都聚焦于这个只会用文字对话的AI。它能理解我们的问题,生成流畅的回答,像一个既聪明又幽默的伙伴。它的出现让AI技术从幕后走到了舞台中央,让人们看到了AI从“基础工具”向“人类对话者”的转变。

但在那时,ChatGPT依然有局限。它的“世界”只限于语言,它不能看到图片,无法听到声音,也无法理解视频中的动作与情感。它是一个单一模式的AI,它的眼睛只是“文字”,它的耳朵也只会“听”字句。

2、 AI的觉醒:从单模态到多模态

然而,正如每个人都会有不断成长的过程,AI也不例外。ChatGPT的出现,只是AI进化路上的一个起点,而真正的转折点,正是多模态大模型的崛起。

多模态,顾名思义,就是AI能够同时理解和处理多种类型的数据:文本、图片、音频、视频——甚至是更加复杂的输入。想象一下,如果ChatGPT是一个只懂文字的朋友,那么多模态大模型就像是那个能看见、听见、说话并且还会感受的全能朋友。

让我们举个例子:CLIP模型。这个模型不仅能理解文字,还能“看到”图像。当你给它一张照片和一句话,它能准确地将两者联系起来。比如,“一只穿着红色裙子的猫”——CLIP能理解图像中的猫和文字之间的关系,甚至能根据这句话生成相关的图像或找到相匹配的图片。

而这只是开始。

3、 走向全面智能:多模态大模型的爆发

进入2024年,AI的“眼睛”和“耳朵”不仅仅局限于文本和图像。新的多模态大模型如GPT-4、DALL·E 2、音频-文本融合模型等开始走向更加广阔的领域。

这些大模型,不再是单一模式的“语言大师”,它们是一个全方位的“智慧存在”,能够同时处理视觉、听觉、语言的多重输入,甚至能根据这些输入来生成多维度的输出:

文本+图像:AI可以根据一段文字自动生成对应的图片,反之亦然。

语音+文字:AI可以理解一段语音,甚至还能从语音中感知情感的变化。

视频+文本:AI不仅能分析视频中的场景,还能理解视频中的对话内容,甚至预测未来的动作。

更重要的是,AI的跨模态能力带来了更加复杂和生动的“交流”。它不仅仅是一个简单的工具,而是成为了我们日常生活中、工作中、创作中的合作伙伴。

4、多模态大模型的“进化动力”是什么?

那么,AI能走到今天,究竟背后有着怎样的“进化动力”?

1. 海量数据的喂养

从ChatGPT到多模态大模型,AI的“胃口”越来越大,它开始接受来自文字、图片、音频、视频等各类信息。这些信息就像是不断为AI补充养分,使得它在认知和理解方面不断进步。

2. 深度学习技术的突破

新一代的深度学习算法让AI的学习能力大大提升,尤其是Transformer模型的出现,让AI能够在理解和生成多种模态数据时更加高效和精准。

3. 计算能力的提升

处理如此庞大而复杂的数据,离不开强大的计算能力。随着硬件技术的发展,AI不再受到计算瓶颈的限制,能够快速处理并融合多种数据源,从而“理解”世界的复杂性。

5、 AI的未来:无所不知,无所不感

随着多模态大模型的不断进化,AI的未来将不再是一个冷冰冰的工具,它将更加像一个拥有多重感官、能与人类深度互动的“智慧存在”。

它的未来是什么样的呢?

成为创作伙伴:AI可以根据用户的需求,创作文字、图片、音乐、视频等多种形式的作品,甚至协助进行跨模态的创作,如**“文学+绘画”、“音乐+舞蹈”**等全新艺术形式。

赋能跨行业应用:AI能够在教育、医疗、法律等行业发挥更大的作用,为人类提供更加精准的服务。比如,在医疗领域,AI能够根据病人的影像数据、诊断结果和历史病例,提供多维度的健康建议。

增强人类感官:通过感知世界的更多层面,AI将成为人类感知的“扩展器”,帮助我们更好地理解和探索未知的领域。

6、 结语:未来与挑战并行

从ChatGPT到多模态大模型,AI经历了一个惊人的蜕变过程,它不再是一个“静态”的智能体,而是变得更加立体、灵活和复杂。但随着它的进化,我们也面临着更多的挑战——隐私、伦理、滥用等等问题需要我们在技术发展过程中予以重视和解决。

AI正在从一个只会“说话”的朋友,逐渐变成一个能够“感知、理解、创造”的伙伴。未来的AI,或许会比我们想象的更聪明,更具人性化,甚至能够与你共鸣——但这也提醒我们,如何在追求进化的同时,不失去对人类价值和社会责任的关注。

AI的“觉醒”才刚刚开始,未来的道路,充满未知,也充满可能。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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