不要199！免费教程速通大模型！AI是怎么学会讲人话的？

欧阳子萌 2024-05-30

但我还是觉得，ai不能同感[捂眼]我伤心它会安慰我，但它不会伤心[捂眼]

♥ 61 ↩ 10

藻类植物海带斯 2024-05-30

林哥，我的林哥，推荐学人工智能吗，今年高考，我有很大的兴趣但是不太喜欢代码这方面，更喜欢硬件一些，但是自己也有些兴趣了解ai[星星眼]

♥ 54 ↩ 29

频道零 2024-05-30

推广一下自己的文章[脱单doge]：《大语言模型：全方位入门》https://zhuanlan.zhihu.com/p/696128856

♥ 40 ↩ 2

东手 2024-05-30

up，不是冒犯，是真的突然想到，我从进视频的第一秒看到讲聊天我第一反应就是这个视频的声音估计是ai生成来应用下来体验效果，后来我看到手和嘴的灵活，与话的一丝丝节奏，让我觉得有点真人，再过个3秒，我就知道这个视频是ai做的了，首先声音他是一直无限循环的走一种节律，自然状态下是不会有这种节律，这种短且一直循环的节律很像机器人，然后就是动作，虽然有刻意的自然做一些动作，但动作的幅度一直没有大过能超乎人对人工智能的界限，有时候有一种感觉，明明自然而然要去做一个动作，但因为人工智能怕超过动作的界限，出现动作漏洞，特意往回收，很不自然，很不舒服。(想找工作)

♥ 33 ↩ 6

kkkaiiii 2024-05-30

林哥，感觉中文由于语言性质跟英文很不同，tokenize的过程逻辑不完全同，视频里强调的子词似乎是英文分词的主要逻辑，而中文的词汇其实应该算是英文里word这个概念，不能算是子词。但这些不重要，重点是，林哥能不能推荐一个中文tokenizer[星星眼]jieba太老了还要手动自己加新词进去不好用[大哭]

♥ 31 ↩ 7

永远年轻 2024-05-30

省流：林亦是神里绫华的狗

♥ 26 ↩ 2

AI视频小助理 2024-05-30

--本内容由 @自由自在-nsb 大佬下凡召唤，热心市民@AI视频小助理闪现赶来一、自然语言处理的基本概念和方法，强调了自然语言的复杂性和编码的重要性，并通过电影译名的例子进行了说明。 00:01 - 人工智能研究的目的是让计算机模拟人类思考、理解和学习的能力，并把语言作为重要载体 00:49 - 自然语言处理是研究计算机理解、解释和生成人类语言的研究领域 02:31 - 编码是将信息转换成特定形式的过程，就像给电影寻找艺名二、信息的编码方式对于传递信息的重要性，以及计算机中字符编码和向量编码的不同，强调了向量编码在深度学习中的重要性。 03:07 - 编码方式不同，信息传递过程中可能减损和失真 03:49 - 计算机无法直接理解人类语言，需要转换成二进制格式 05:38 - 向量能以高维方式表示数据，承载深层次的语义和结构三、文本表示的重要性，以及如何使用分词方式来构建词典，避免磁力度带来的问题，并更好地表示文本数据。 06:14 - 语言符号的向量化是文本表示的第一步 08:03 - 分词是将文本字符串拆分成更小的有意义单元 09:17 - 磁力度难以适应不断出现的新词，导致词典规模持续膨胀四、自然语言处理中分词的重要性，以及常用的分词方式子词力度和其原理，以及向量化的概念和腕豪独热编码的缺陷。 09:21 - 自力度分词方式的问题：单个字或汉字符没有太多意义，导致词汇的语义信息丢失。 09:58 - 理想的分词方式应该在词表规模、词表覆盖率和词表基本单元的含义之间找到平衡。 11:05 - 子词力度是最好的分词方式，能够平衡词表规模和语义信息。五、自然语言处理中常用的编码方式，如独热编码和磁带编码，以及如何利用n-gram进行更好的编码，并通过比较向量在空间中的状态来计算两个向量之间的相似度。 12:28 - 独热编码信息密度低，需要更好的编码方式 13:35 - n-gram编码能区分不同含义的句子，避免顺序丢失 15:07 - 编码方式的突破和深度学习的发展让AI有了更强的大脑实名羡慕up这溢出屏幕的才华[点赞][点赞][点赞]，YYDS！快来一键三连吧[热词系列_优雅]

♥ 13

DiDi是我o 2024-05-30

是不是在训练数据里夹带私货了[doge]

♥ 12 ↩ 2

洞角大王 2024-05-30

[doge]整个视频看下来，我只记得我是神里绫华的狗。

♥ 12

T-A-Gottlieb 2024-05-30

nlp专业，讲得真好，基本把我们研一的概念都通俗易懂地科普了一遍[打call]

♥ 5 ↩ 2

筱鹿知鹿 2024-05-30

第二期终于来了

♥ 5

太初微星 2024-05-30

好快的续集！老哥肝起来了？[doge]

♥ 5

shijianwanwu 2024-06-20

AI课代表的笔记：这个视频介绍了自然语言处理和文本编码的基本原理。从独热编码到n-gram编码，讲解了不同编码方式的优缺点。通过分词和向量化，让计算机能够理解和处理人类语言。同时，提到了大模型AI的发展历程和技术进步，以及如何利用AI创作工具进行音频配音。总体来说，视频深入浅出地介绍了人工智能如何学会讲人话的过程。 00:00 💬语言处理的重要性：这一章节讲述了自然语言处理的重要性，介绍了语言的复杂性和人类对语言的天赋解读能力。通过解读一个句子中的词语性质和句式，展示了人类大脑在处理语言信息时的复杂步骤。同时，讨论了机器如何理解语言的过程，强调了编码的重要性。 03:05 🔢信息编码的重要性：这段视频讲述了信息编码的重要性。无论是狗的叫声还是人类语言，计算机只能理解二进制。电脑里的晶体管构成复杂电路，实现信息处理。字符编码将文字转化为数字，但深度学习需要向量来表达数据。向量反映数据属性，以高维方式表示信息。 06:11 📄文本表示的重要性：这一章节介绍了文本表示的重要性，讲解了如何将语言符号转化成向量来训练深度学习模型。通过分词的方式将文本拆分成有意义的单元，称为token，以便模型更好地学习语言表达的规律。然而磁力度分词方式存在词表庞大和无法适应新词的问题。 09:21 🔤文本分词的方式：本章节介绍了文本分词的两种方式：词力度和字力度。词力度下的分词可能导致语义信息丢失，而字力度下的分词可以更好地平衡词表规模和语义信息。现今大语言模型采用的是子词力度，即将常用词不分解，不常用词分解为子词，以更好地理解文本含义。 12:28 💻信息编码的应用：本章节讨论了计算量大、信息密度低的问题，介绍了独热编码和BO words磁带编码的应用，以及n gram编码的提出。通过不同编码方式，可以更有效地表示语义信息。最后讲述了人工智能发展历程，从搜索机器到能聊天、作对的大模型AI，技术进步包括编码方式和深度学习。 #AI课代表 #看视频不分心 https://kedaibiao.pro 帮你记录好内容~

♥ 4