：处理语言建模任务的核心架构，如Gpt模型。

(4) 模型训练

?目标：通过数据训练算法，使其能够从输入数据中学习模式，并优化模型参数。

?方法：基于损失函数（Loss Fun），通过梯度下降法（Gradie）调整模型的权重。

?验证与测试：用验证集和测试集评估模型性能，避免过拟合或欠拟合。

(5) 推理与预测

训练完成后，模型使用新数据进行推理。

?预测结果可以是分类（如“猫”或“狗”）、数值（如房价预测）或生成（如文本、图像）。

(6) 模型更新

AI系统需要不断更新：

?在线学习：实时更新模型，适应环境变化。

?重新训练：用新数据重建模型，提升长期性能。

3. 支撑技术

?数学基础：线性代数（矩阵运算）、微积分（优化）、概率统计（不确定性建模）。

?计算资源：GpU、tpU等高性能硬件支持深度学习的并行计算。

?数据基础设施：大数据技术（如hadoop、Spark）用于存储和处理海量数据。

?编程框架：常见框架包括tensorFlow、pytorch、Keras等。

4. 示例：自然语言处理（NLp）中的AI运行原理

以聊天机器人为例：

1.感知：用户输入的文本通过键盘输入或语音识别转换为文本。

2.预处理：文本分词、去停用词、生成词向量（如通过word2Vec、bERt）。

3.模型：基于transforr架构的语言模型（如Gpt）生成预测。

4.推理：根据用户输入，生成相关联的回答文本。

5.输出：将回答输出给用户。

5. 常见挑战

?数据依赖：AI需要大量高质量数据，数据偏差可能导致模型偏见。

?黑箱问题：深度学习模型的复杂性使决策过程难以解释。