厦門大学の「大規模モデルの概念、技術、および応用実践」（PPTファイル） - AIチュートリアル資料

《大型モデル『概念、技術、応用実践』は、厦門大学のビッグデータ教育チームによって作成された、一般向けの科学書です。大型モデル本稿では、この技術とその様々な分野における応用について論じる。特に、ビッグデータ教育分野におけるその影響に焦点を当てる。（書評）人工的な知的開発の簡単な歴史、大型モデル定義、特徴、分類について詳しく説明します。自然言語処理この文書では、コンピュータビジョン、音声認識、その他の分野における幅広い応用例と、それが仕事や生活に及ぼす大きな影響について紹介する。AIGC（人工的な知的テキスト、画像、音声、動画の生成といった実用的な応用例や、プログラミング支援機能を含むコンテンツ生成技術が紹介された。大型モデルコンテンツ作成において、知的オフィスAI検索およびその他の側面強力能力。これは包括的で詳細かつ分かりやすい文書です。大型モデル人気のある科学教材、以下のような方に適しています...人工的な知的そして大型モデルこれは、当該技術を研究・参照することに関心のある読者向けです。

得る《大型モデル元のPPTファイル：「概念、技術、および応用事例」QRコードをスキャンしてフォローと返信をしてください。 20250217

厦門大学のビッグデータ教育チームのご紹介

厦門大学のビッグデータ教育チームは、中国の大学におけるビッグデータ教育に大きく貢献している。林子宇准教授が率いるこのチームは、平均年齢が46歳以下で、教育、研究、実験工学の専門家からなる組織的な構成となっている。2013年以来、チームはビッグデータ教育に注力し、先進的な取り組みを示してきた。強力その優れた実行能力は、教科書編集、MOOC（大規模公開オンライン講座）、教員研修といった分野で目覚ましい成果を生み出してきた。

林子宇氏は厦門大学コンピュータ科学技術学部の准教授です。ビッグデータシリーズの教科書を15冊執筆しており、それらは中国国内の1,000以上の大学で採用されています。数々の教育業績賞を受賞し、複数の国家教育プロジェクトに選出され、「教育部国家スマート教育公共サービスプラットフォームの模範的応用事例」の称号を授与されています。彼の個人ウェブサイトには、豊富な教育資料と連絡先情報が掲載されています。

林子宇氏の「デジタルリテラシー一般知識講座 - ビッグデータと…」人工的な知的『現代におけるコンピュータ一般教育』は、大学1年生向けの教科書であり、大学のコンピュータ科学コースの知識体系を再構築し、学生の計算的思考、データ思考、および…を育成することを目的としている。AI思考力。教科書の公式サイトには、講義スライド、MOOC動画、ケーススタディ動画、コンピュータラボ実験、授業概要など、教師と生徒のための豊富なリソースが用意されています。

人工的な知的開発の簡単な歴史

人工的な知的その発展は、1950年のチューリングテストの導入に遡ることができる。1956年のダートマス会議は、…人工的な知的その学問分野の正式な確立。その後、人工的な知的1950年から2005年までの黎明期、2006年から2019年までの統合期、そして2020年から現在までの爆発的成長期を経てきた。初期のCNNからTransformerアーキテクチャ、そして…GPTシリーズとマルチモーダル大型モデルの外観人工的な知的技術の進化は…自然言語処理コンピュータビジョンおよびその他の分野速い開発する。

人工的な知的考え

• 学ぶ：マスターAI基本原則。
• 区別する人間と機械の能力の違いを明確に定義する。
• 協力学び、AIこのシステムは、効率性を向上させるために連携して機能します。

大型モデル：人工的な知的最前線

• 大型モデルコンセプト
  • 大型モデルに基づくディープラーニング超大規模技術人工的な知的このモデルには膨大な数のパラメータがある。強力その学習能力と汎化能力は、多数のパラメータ、大量のトレーニングデータ、および高い計算リソース要件によって特徴付けられます。たとえば、GPT-3 パラメータスケールは 1750 億に達し、GPT-4のパラメータスケールは1.8兆を超えている。
  • 大型モデル開発履歴：大型モデル開発は3つの段階を経て進められてきた。
    • 新興期（1950年～2005年）CNNが代理を務めるニューラルネットワークモデル。
    • 安定期（2006年～2019年）Transformerアーキテクチャによって表現されるモデル。
    • 流行期間（2020年～現在）：によるGPT事前トレーニングシリーズ大型モデル。
    • 大型モデルはい人工的な知的これは、事前学習済みモデルの一種である、この分野における最先端技術です。大規模データで学習されており、以下の特徴を備えています。強力言語生成、論理的推論、そしてマルチモーダル処理能力が原動力となるAI技術開発における重要な原動力。
    • 大型モデル製品主要な国内および国際的な大型モデル製品には以下が含まれます：
      • 外国製品: オープンなどAIチャットGPT、Gemini、同様にSora待って。
      • 国内製品例としては、DeepSeek、Tongyi Qianwen、Doubao、Wenxin Yiyan などがあります。
      • これらの製品は自然言語処理、マルチモーダル理解や生成などの分野で優れており、広く利用されている。知的顧客サービス、コンテンツ作成、コード生成などのシナリオ。
      • 大型モデル原理
        • 大型モデルTransformerアーキテクチャに基づき、エンコーダー・デコーダー構造と自己注意機構を通して、自然言語テキストの処理と生成が可能である。その核心的な機能は、単語間の複雑な関係性を捉えることにある。高効率テキスト生成と理解。
        • 巨大なスケールパラメータの数が膨大で、モデルのサイズも大きい。
        • 新たな能力大規模データで学習させた場合、複雑な能力を発揮する。
        • マルチタスク学習複数のタスクを処理でき、汎用性も備えている。
        • ビッグデータトレーニング膨大な量のデータサポートが必要となる。
        • 強力コンピューティングリソースこれは、GPUやTPUなどのハードウェアアクセラレーションに依存しています。
        • 転移学習と事前研修事前トレーニングと微調整を通じて、さまざまなタスクに適応する。
        • 大型モデル適用分野に基づいて、L0、L1、L2の3つのレベルに分類でき、それぞれをカバーしています。自然言語処理コンピュータビジョンや音声認識など、複数の分野を網羅している。
        • 大型モデル応用分野：大型モデル幅広い分野で応用されており、以下のような分野が含まれますが、これらに限定されません。
          • 自然言語処理テキスト生成、翻訳、質問応答システムなど
          • コンピュータビジョン応用例としては、画像分類、物体検出、医用画像解析などが挙げられる。
          • 音声認識音声合成、音声翻訳など
          • 推薦するシステムパーソナライゼーション推薦する広告掲載など
          • 健康管理応用例としては、診断支援、医薬品開発などが挙げられる。
          • 財務リスク管理リスク評価、不正検出など
          • 仕事それは作業効率を向上させ、促進した...自動オフィスオートメーションと知的顧客サービスの発展。
          • 人生それはコンテンツの消費方法を変え、パーソナライズされたサービスを提供した。
          • ローカル展開が導入された。大型モデルその利点としては、データプライバシーの保護、利用制限の回避、カスタマイズの柔軟性、コスト最適化、オフライン機能などが挙げられる。高効率使用方法。このセクションでは、OllamとDeepSeek R1を例にとり、ローカル展開のための具体的な方法を説明します。
          • に基づく大型モデルの知的体人間をシミュレートできる知的行動は自律性と相互作用性を備えている。例えば、オープンAIオペレーターとディープリサーチは、複雑なタスクを実行し、提供する能力を備えています。高効率パーソナライズされたサービス。

          AIGC申請と実務

          • AIGCの概要
            • AIGC（人工的な知的（生成されたコンテンツ）が利用されるAIこの技術は、テキスト、画像、音声、動画コンテンツを生成する新しい方法を提示するものです。敵対的生成ネットワーク（GAN）や事前学習済みモデルなどの技術に基づき、ユーザー入力に基づいて高品質なコンテンツを生成でき、クリエイティブデザイン、教育、エンターテイメントなど幅広い分野で活用されています。
            • テキストクラスAIGC申請の実務
              • 本稿では、テキスト生成ツール（DeepSeekやWenxin Yiyanなど）の使用方法と技術について紹介する。これらのツールは、ユーザーの指示に基づいて記事、詩、コードなどを生成でき、複数ターンの対話や文書処理機能もサポートしている。
              • 画像AIGC申請の実務
                • 画像AIGC利用率ディープラーニング画像生成には、画像の作成、復元、スタイル変換などの用途があります。BaiduのWenxin Yigeを例にとると、入力によって画像を生成する方法が示されています。プロンプトワード高品質な画像を生成する。
                • 声AIGC申請の実務
                  • 声AIGCは音声認識、音声合成、感情分析などの機能を実行でき、広く利用されています。知的音声アシスタントとカスタマーサービスの分野。DoubaoとiFlytekを例に、音声ベースの...AIGCの使い方。
                  • ビデオAIGC申請の実務
                    • ビデオAIGCはテキストや画像に基づいて動画コンテンツを生成でき、広告制作や映画の特殊効果などに応用可能です。Tencent Smart Filmは、人間のようなナレーション付き動画をデジタルで生成する方法を実演しています。
                    • AIGCを支援プログラミングに適用する
                      • AIGCは自動プログラミング効率を向上させるためのコードを生成します。豆豉（蒸しパンの一種）を例に、その方法を説明します。AIPythonコードを生成します。
                      • AI検索
                        • AI検索利用状況自然言語処理そして機械学習テクノロジーによって、より正確な検索結果が得られます。360ナノメートルの…AI検索を例にとると、マルチモーダル検索と知的ツール統合の機能。
                        • AI知的オフィス
                          • AI知的オフィスワークには、文書処理、データ分析、知的アシスタントなどの機能は作業効率を向上させます。例えば、AI文書の初期草稿を作成でき、自動文書の書式設定、要約、およびデータ分析の支援。

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                          DeepSeek-R1を使った個人知識ベースの構築方法（全3回）無料チュートリアル

                          清華大学のDeepSeekとAI幻覚（PDFファイル） - AIチュートリアル資料