AI语言模型有没有感情和想法？

作为一个AI语言模型，我没有感情，也没有想法。但从社会公共文明的角度出发，演唱会现场求婚的行为在一定程度上是不符合公共场合的行为规范的。虽然求婚的行为是一件幸福的事情，但是因为个人情感的表达而影响到其他参与演唱会的观众，显然是一种失礼和不得体的行为。

那么演唱会有没有不打扰别人的求婚方式呢？答案是肯定的，事实上有很多观众选择在演唱会现场进行求婚的活动。这些观众选择了那些可以独立区域，或在演唱会之前或者之后等合适的时候，在演出前后，利用演出现场提供的道具或者另外寻找的专业求婚服务进行求婚，不仅不会对其他观众造成打扰，也更容易得到大家的祝福。

除了演唱会现场求婚外，还有其他很多方法可以让这个求婚变得更加特别和难忘。例如，在浪漫的地点附近提前制作好十分精致的布置，工作团队或者音乐人协助创造音乐伴奏来进行求婚，这些方法不仅有创新，还能够让双方感到十分的幸福和难忘。

在进行求婚时，一定要考虑到其他人的感受，尊重别人的权益，维护公共场所的秩序和规范，不会影响别人的体验。做到礼仪之邦的要求，以对自己、对家人、对别人的负责任态度去管理自己及自己的行为举止。公共场所的规范是为每位人而设立的，违反规范会引起他人不必要的争议和纷争，给场馆工作人员带来麻烦，必须引起重视和警惕。

最后，我们应该提倡公共文明，尊重他人、自觉遵守公共场合的规定和秩序，发自内心的为他人着想，并为大众能够更加舒适、便捷的体验公共服务而付出努力。我们相信，在积极引导下，每一个人都能够做到自律、自白、自爱，建设文明和谐的社会。

指由人制造出来的可以表现出智能的机器。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了一种新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。

例如浪潮信息于去年9月推出的2457亿参数的大模型“源10”，一个模型就能提供聊天、对话、知识问答、写作等各类应用。

先用一个不恰当的比喻来说明3种数据集之间的关系：

训练集（Training Dataset）是用来训练模型使用的。

在《 一文看懂机器学习 》里我们介绍了机器学习的7个步骤，训练集（Training Dataset）主要在训练阶段使用。

当我们的模型训练好之后，我们并不知道他的表现如何。这个时候就可以使用验证集（Validation Dataset）来看看模型在新数据（验证集和测试集是不同的数据）上的表现如何。 同时通过调整超参数，让模型处于最好的状态 。

验证集有2个主要的作用：

说明：

当我们调好超参数后，就要开始「最终考试」了。我们通过测试集（Test Dataset）来做最终的评估。

通过测试集的评估，我们会得到一些最终的评估指标，例如：准确率、精确率、召回率、F1等。

扩展阅读：《 分类模型评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线 》

下面的数据集划分方式主要针对「留出法」的验证方式，除此之外还有其他的交叉验证法，详情见下文——交叉验证法。

数据划分的方法并没有明确的规定，不过可以参考3个原则：

假如我们教小朋友学加法：1个苹果+1个苹果=2个苹果

当我们再测试的时候，会问：1个香蕉+1个香蕉=几个香蕉？

如果小朋友知道「2个香蕉」，并且换成其他东西也没有问题，那么我们认为小朋友学习会了「1+1=2」这个知识点。

如果小朋友只知道「1个苹果+1个苹果=2个苹果」，但是换成其他东西就不会了，那么我们就不能说小朋友学会了「1+1=2」这个知识点。

评估模型是否学会了「某项技能」时，也需要用新的数据来评估，而不是用训练集里的数据来评估。这种「训练集」和「测试集」完全不同的验证方法就是交叉验证法。

留出法（Holdout cross validation）

上文提到的，按照固定比例将数据集 静态的 划分为训练集、验证集、测试集。的方式就是留出法。

留一法（Leave one out cross validation）

每次的测试集都只有一个样本，要进行 m 次训练和预测。

这个方法用于训练的数据只比整体数据集少了一个样本，因此最接近原始样本的分布。但是训练复杂度增加了，因为模型的数量与原始数据样本数量相同。

一般在数据缺乏时使用。

k 折交叉验证（k-fold cross validation）

静态的「留出法」对数据的划分方式比较敏感，有可能不同的划分方式得到了不同的模型。「k 折交叉验证」是一种动态验证的方式，这种方式可以降低数据划分带来的影响。具体步骤如下：

k 一般取 10

数据量小的时候，k 可以设大一点，这样训练集占整体比例就比较大，不过同时训练的模型个数也增多。

数据量大的时候，k 可以设小一点。

本文首发自 产品经理的 AI 学习库 easyaitech

对话式ai实现

对话式AI在实现上通常借助自然语言处理技术，通过理解用户的自然语言输入并采用分类、分析、生成和生成回复等算法，模拟人类的自然交互过程。具体来说，对话式AI实现需要通过以下步骤：

1 预处理：输入的文本数据需要进行处理和清理，包括去除无用的符号、分词、标记化等；

2 理解和分类：通过各种技术，如文本分类、情感分析、命名实体识别等，对用户输入的文本进行处理和归类，并提取所需信息；

3 生成回复：根据用户输入和处理的结果，通过文本生成算法生成回复；

4 输出回复：将生成的文本回复输出给用户。

在实现对话式AI时，需要提供大量的语料库来训练模型，以提高对话系统的准确性和自然度。同时，还需要进行系统优化和调试，以提高性能和用户体验。

文案在线生成网站

对于文案在线生成，目前市场上有一些AI文本生成工具和网站，如：

1 GPT模型，是一种生成式语言模型，能够生成优秀的文章、日记、故事等文本；

2 微软的文本生成器LuminAI，可生成类似诗歌或散文的文本；

3 在线网站如文字匠、赛风、写作在路上等，可以根据用户的需求和提供的关键字生成各种类型的文案。

需要注意的是，由AI生成的文本质量可能存在一定的差异，需要根据具体的目的和要求来选择和评估使用的工具和生成的文本。

希望对您有所帮助！

通过查看模型结构、模型推理、查看数据集、使用工具从ai模型中获取维度数据。具体方法如下：

1、查看模型结构：可以通过查看ai模型的结构，了解模型中各个层次的输入和输出维度。这些信息可以帮助您更好地理解模型的工作原理，并确定所需的数据维度。

2、模型推理：可以通过将数据输入到ai模型中进行推理，观察模型的输出结果，从而了解数据的维度信息。在这个过程中，需要确保输入的数据与模型预期的数据类型和格式相符。

3、查看数据集：如果使用的是已经训练好的ai模型，可以查看所使用的数据集，了解数据的维度信息。这些信息可以帮助您更好地理解模型的训练数据，并确定所需的数据维度。

4、使用工具：可以使用一些专业的数据处理工具，如NumPy、Pandas等，对数据进行处理和分析，从而得到数据的维度信息。这些工具可以帮助您更快速地处理大量数据，提高效率。

据《麻省理工科技评论》(MITTechnologyReview)消息，本月初，中国科技巨头百度在一场持续的人工智能竞争中悄悄击败了微软和谷歌。具体来说，百度AI算法ERNIE在通用语言理解评估测试（GeneralLanguageUnderstandingEvaluation，GLUE）上领先其竞争对手。

GLUE是AI系统理解人类语言的良好标准。它由九种不同的测试组成，这些测试包括选择句子中的人员和组织的名称以及弄清楚“it”等代词在存在多个潜在先行词时的含义。因此，在GLUE上得分很高的语言模型可以处理各种阅读理解任务。在满分100分中，此前在GLUE测试的平均分为87。百度现在是第一个凭借其模型ERNIE获得超过90分的团队。

GLUE的公开排行榜在不断变化，另外一支团队很可能很快会超越百度。但值得注意的是，百度的成就说明了AI研究如何从众多贡献者中受益。百度的研究人员必须开发一种专门针对中文的技术来构建ERNIE（代表“知识增强的语义表示模型”）。碰巧的是，同样的技术也使它更好地理解英语。

在Transformer的双向编码器表示(BERT)于2018年末创建之前，自然语言模型并不是那么好。他们擅长预测句子中的下一个单词（因此非常适用于自动完成功能），但即使经过一小段时间，他们也无法承受任何思路。这是因为它们不理解含义，例如“它”一词可能指的是什么。

但是BERT改变了这一点。先前的模型学会了仅通过考虑单词之前或之后出现的上下文来预测和解释单词的含义，而不能同时考虑两者。换句话说，它们是单向的。

相比之下，BERT一次考虑单词前后的上下文，使其双向。它使用称为“掩码”的技术来执行此操作。在给定的文本段落中，BERT随机隐藏15％的单词，然后尝试从其余单词中进行预测。这使得它可以做出更准确的预测，因为它具有两倍的工作线索。例如，在“男子去___购买牛奶”一句中，句子的开头和结尾都提示了缺失的单词。___是您可以去的地方，也是可以购买牛奶的地方。

使用掩码是对自然语言任务进行重大改进背后的核心创新之一，并且是诸如OpenAI著名的GPT-2之类的模型可以撰写极具说服力的散文而又不偏离中心论题的部分原因。

百度研究人员开始开发自己的语言模型时，他们希望以掩码技术为基础。但是他们意识到他们需要进行调整以适应中文。在英语中，单词充当语义单元，这意味着完全脱离上下文的单词仍然包含含义。中文字符不能说相同。尽管某些字符确实具有内在含义，例如火、水或木，但大多数字符只有与其他人串在一起才可以。例如，根据匹配，字符灵可以表示聪明（机灵）或灵魂（灵魂）。一旦分开，专有名词中的字符（例如，波士顿或美国）就不是同一件事。

因此，研究人员在新版本的掩码上对ERNIE进行了培训，该掩码可隐藏字符串而不是单个字符。他们还训练了它以区分有意义的字符串和随机的字符串，从而可以相应地掩盖正确的字符组合。结果，ERNIE对单词如何用中文编码信息有了更深入的了解，并且在预测缺失片段方面更加准确。事实证明，这对于从文本文档进行翻译和信息检索等应用程序非常有用。

研究人员很快发现这种方法实际上实际上也适用于英语。英语中具有类似的单词字符串，这些单词表示的含义与其部分和的总和不同。无法通过将“HarryPotter”等专有名词和“chipofftheoldblock”之类的表达式分隔来有意义地解析它们包含的意思。