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【人工智能】一些基本概念

backend 2025/6/27 1:29:41

写在前面：文章写得比较早，如果面试官问起deepseek的知识，请看笔者另一篇。本篇主要是讲一些泛化的AI概念，也是笔者自己学习+整理的。如有不足还望海涵。

1. 人工智能AI学科 ➡ 分支：机器学习ML

其中，深度学习DL是ML中的一种算法，功能是模拟大脑。它分为输入层，隐藏层，输出层。隐藏层在训练时不断修正（修正依赖反向传播）模型权重（参数数量）和模型偏置

（图源见右上角水印）
在这里插入图片描述

2. 机器学习ML：

监督：需要大量参数。在监督学习中常见的机器学习任务包括分类和回归
无监督：鼓励式
强化：奖励机制反馈

在这里插入图片描述

3. 深度学习DL：

相比起ML，DL优化了数据分析，建模过程的流程也缩短了。神经网络：

分类：CNN卷积神经网络（常用于自动驾驶）, RNN循环神经网络
传播方式：前向传播，反向传播
架构：transformer框架（GPT在用）

4. transformer框架

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5. 提示词工程：改进交互方式高效与AI沟通

AI Agent与AI模型通信如何实现：
方法一：System prompt：定义AI的角色、性格、背景信息、语气
方法二：Function Calling：json统一输入输出格式

6. 大模型的分类：大模型本质上是概率模型

大语言模型Large Language Model：专注于NLP，比如GPT，常用transformer框架
多模态模型：未来趋势，计算机视觉，音频处理，视频处理

7. 训练大语言模型

步骤一：预训练 pre-training（transformer框架）
通过自监督学习捕捉数据分布

步骤二：SPT：监督与微调 fine-tuning
微调实现对预训练的模型进一步训练以便更适应特定环境，提高模型在特定任务的表现
到这一步只能满足价值观，无道德

步骤三：RLHF：可干预、基于人类反馈的强化学习
满足人类价值观，有道德

8. 工作流程

步骤一：分词化Tokenization与词表映射
步骤二：文本生成过程：预测下个token，这个token也加入序列预测，直到结束（自回归），涉及预测推理何时结束/到达阈值结束

9. 自然语言处理NLP

人工智能一个重要分支，用于解决与语言相关的各种问题，包括机器翻译、语音识别、情感分析、聊天机器人

10. 知识库

与LLM结合用的数据库

11. 嵌入 Embedding 即向量化，矢量化

将数据转换为数值向量的过程，将每文本项表示为一个较低维度的稠密向量，但仍保持关键信息，使语义上相似的词在向量空间中彼此接近

存起来的地方叫向量数据库
在这里插入图片描述

12. AI Agent智能体：基于LLM的、能完成具体工作、不止是能查数据的、智能体

比如AGI：通用人工智能

工作流程：LLM输入、思考➡记忆➡规划➡行动➡工具（外接计算器等API）➡Agent
- 记忆：通过深度学习、梯度下降技术，进而形成记忆
  - Tools：预制工具，自定义工具
  - Toolkits：做好的工具集
- 规划：分解为子任务+反思与改进
  - 分解为子任务：通过LLM+提示词工程赋予这种思维，需要思考如何生成和审视已有工具
  - 分为思维链（prompt技术）和思维树（启发式，BFS，DFS，前瞻回溯）
  - 反思与改进：三思而后行
  - ReAct模型：结合Reason与Act，LLM首先基于已有知识，审视工具，当发现已有知识不足以回答问题，则调用工具，基于新的信息重复推理与行动，直到完成
决策流程：观察➡感知➡规划➡行动（然后又回头到观察），这样一个循环代表一个任务

13. AI行业未来挑战：

数据隐私保护
技术依赖性
人机互动

14. 检索增强生成Retrieval-Augmented Generation

结合信息检索与生成式语言模型，提高生成式模型的准确和相关性

检索：从外部知识库查找相关信息
生成：利用生成式语言模型GPT将检索到的信息整合到生成的回答中

15. 生成式语言模型

能生成自然语言文本的AI Model，是连贯有意义的句子或段落

16. MCP

把公共Tool集中到一个MCP Server上，将AI Agent作为MCP Client，多个客户用一个服务

17. 实例介绍：Langchain架构

由通用大模型＋特定知识库＋数据分析构建而成

原理：

数据输入：去除无用符号，清洗句子
数据分析：使用分析引擎，引擎的工作如下
- 算法：文本分类模型，情感分析模型，主题建模
- 过程：准备，选算法，微调
数据输出：形式有图表、文字、互动界面等

18. 实例介绍：ChatGLM对话语言模型

基于通用语言模型，和chatgpt类似

19. 自注意力机制self-attention mechanism

Transformer架构核心组件，广泛用于NLP、CV和多模态，核心是让模型动态计算输入序列中不同位置的关联性，从而捕捉长距离依赖关系
计算输入序列中每个元素与其它所有元素的相关性（即注意力权重）生成一个加权表示
使用多头注意力捕捉不同子空间的语义信息
优点：长距离依赖、并行计算、可解释性

20. 生成式预训练模型

通过大规模无监督预训练学习通用表征，再通过微调或提示适应下游任务的模型
特点是预训练＋微调范式，先在通用数据上训练，再针对具体任务调整

21. 推理reasoning

模型基于已有知识进行逻辑推理、因果分析的能力。体现为隐式推理和显式推理

隐式推理：预训练内化的知识，比如常识，直接有答案
显式推理：思维链、思维树等，需要推理或工具辅助的

22. PyTorch和TensorFlow是目前最主流的两个深度学习框架

PyTorch：在学术界占主导地位，适合学术研究，小规模项目，NLP/CV前沿模型

import torch
import torch.nn as nn 神经网络模块# 定义模型
class Net(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.fc = nn.Linear(10, 1)  # 10维输入 -> 1维输出def forward(self, x):return torch.sigmoid(self.fc(x))# 训练循环
model = Net()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) 优化器
loss_fn = nn.BCELoss()x = torch.randn(32, 10)  # 输入数据
y = torch.randint(0, 2, (32, 1)).float()  # 标签
output = model(x)loss = loss_fn(output, y)
loss.backward()  # 反向传播
optimizer.step()

TensorFlow：工业级部署，大规模生产环境，企业级应用

import tensorflow as tf# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(10,), activation='sigmoid')
])# 编译与训练
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
x = tf.random.normal((32, 10))
y = tf.random.uniform((32, 1), 0, 2, dtype=tf.float32)
model.fit(x, y, epochs=10)