今天聊的话题是如何用ChatGPT 等AI快速学习新领域,之所以讲这个是因为,这个时代要求我们一直学习新东西,不然很快被淘汰,时代迭代太快了。
熟悉的领域,我们是在已知的基础上拓展未知,相对还好入手。
每次学新东西时,有两个问题:
1、不知道学啥。
2、找到学习材料时,学起来费劲。
且以上两点,最开始也不容易找到老师教,不容易找到人请教。
现在有了懂王ChatGPT,多少能解决一下这两个问题。
我给大家3个基本解决方案:
1、不知道学啥时,让ChatGPT告诉你该学啥。
2、它告诉你该学啥后,再逐一请教它。
3、有好的学习资料时,一边学一边问ChatGPT。
就AI这个领域,举一下例子:
1、不知道学啥时,让ChatGPT告诉你该学啥。
比如,我第一个问题就问了:
“一个普通人,如果要学习AI、ChatGPT等行业,一定需要先确保能看懂很多术语、名词解释、概念解释,能否把最需要知道的30个,分别科普一下”
ChatGPT快速给我列出:
人工智能 (Artificial Intelligence, AI):模仿人类智能和行为的计算机系统和机器的科学和工程领域。
机器学习 (Machine Learning, ML):一种人工智能的子领域,用于训练计算机系统从数据中学习模式,以便进行自主决策。
深度学习 (Deep Learning, DL):一种机器学习的子领域,使用深度神经网络模型来处理和分析大型数据集。
自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP):一种人工智能的应用,用于处理和理解人类语言。
聊天机器人 (Chatbot):一种人工智能程序,可以与人类用户进行交互和对话。
语音识别 (Speech Recognition):一种人工智能的应用,用于将人类语音转换为计算机可以处理的文本。
计算机视觉 (Computer Vision, CV):一种人工智能的应用,用于让计算机系统能够“看”和理解图像和视频。
模型 (Model):指用于表示特定过程或现象的数学和统计学描述,以便用于预测和决策的计算机程序。
……..
等30个。
即便它不是最需要的30个,肯定也一下给我拓展开了,在一点不了解前,我自己想,还真想不到几个。
2、它告诉你该学啥后,再逐一请教它。
比如根据上面列的30个,我根据自己最想继续学习的,继续问它:
——机器学习方法有哪些?
——ChatGPT回答:
机器学习是一种人工智能的分支,主要是让计算机通过学习数据来完成特定的任务,例如分类、回归、聚类等。常见的机器学习方法包括以下几种:
监督学习 (Supervised Learning):通过给算法提供带有标签的训练数据来训练模型,从而预测新数据的标签。常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。
无监督学习 (Unsupervised Learning):通过给算法提供没有标签的数据来训练模型,从而找出数据之间的潜在关系或者将数据进行聚类。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析等。
半监督学习 (Semi-supervised Learning):通过给算法提供部分带有标签的训练数据和部分没有标签的数据来训练模型,从而在新数据上进行分类或者回归预测。
强化学习 (Reinforcement Learning):通过定义一个奖励函数来训练模型,使得模型在不断与环境交互中逐渐提高其性能。常见的强化学习算法包括Q-learning、策略梯度等。
除了以上四种主要的机器学习方法,还有一些其他的机器学习技术,例如深度学习、迁移学习、自然语言处理等。
——我就这个问题追问:能用类比或者举例的方式,分别讲一讲么,让我这样的普通人更好的理解
——ChatGPT又回答:
当我们学习机器学习方法时,可以将其类比成学习一门语言。就像学习一门语言需要掌握词汇、语法等基础知识一样,学习机器学习也需要了解一些基本概念和算法。以下是一些类比或举例来帮助理解不同的机器学习方法:
监督学习:可以类比成学习英语单词和短语。我们通过提供已知标签的训练数据,让算法学习如何将数据分类或回归,就像我们学习英语单词和短语一样。
无监督学习:可以类比成学习语言的语法和句式。我们通过提供没有标签的数据,让算法学习数据之间的潜在关系或进行聚类,就像我们学习语法和句式一样。
半监督学习:可以类比成学习英语听力和口语。我们通过提供部分带有标签的训练数据和部分没有标签的数据,让算法学习如何进行分类或回归预测,就像我们学习英语听力和口语一样。
强化学习:可以类比成玩游戏。我们通过定义一个奖励函数来训练模型,在与环境不断交互的过程中逐渐提高模型的性能,就像我们在玩游戏时通过不断尝试来提高自己的技能一样。
这些类比只是为了帮助理解机器学习方法的基本概念,实际上机器学习涉及的知识非常广泛和复杂,需要深入学习和实践。
——我又换了一种问法:机器学习方法有哪些?以及每一种方式,在商业中是如何应用的,举例的话,可以举一下中国的一些商业app中的使用
——ChatGPT又回答了,让我更好的理解了,篇幅原因不继续贴了。
除此之外,我还继续问了:
——人工智能和通用人工智能分别是什么?有什么区别?chatgpt属于哪种?
——语言模型有哪些?大语言模型属于哪个?
——大语言模型是什么意思?如果用对比的方式理解这个概念,我还需要知道哪些?
——自然语言是什么意思?如果用对比的方式理解这个概念,我还需要知道哪些?
——多模态大语言模型是什么意思?如果用对比的方式理解这个概念,我还需要知道哪些?
——ChatGPT是聊天机器人么?或者这样说准确么?
——模态是什么意思?
——如何理解大语言模型的“大”这个字?“大”的意义是什么?
——参数是什么意思?比如一个参数、十个参数,这是啥意思?是指一个知识点、十个知识点么?
——什么是少样本学习?ChatGPT有这种能力么?
——不同的人问ChatGPT完全一样的问题,会得到一样的答案么?
等等。篇幅原因,答案不贴了。
在封号压力比较大的那段时间,我还问过以下问题:
——我问ChatGPT:我在中国做了一个ChatGPT的学习交流社群,但目前面临账号封禁的压力,很多人无法使用,作为社群负责人,我在大家无法使用ChatGPT时,应该怎么办?应该组织大家学习什么、做些什么?
——ChatGPT回答:
在无法使用ChatGPT的情况下,您可以考虑组织大家学习一些相关的技术知识,如机器学习、自然语言处理、深度学习等,这些知识都是ChatGPT技术的基础,对于深入理解ChatGPT技术以及掌握如何应用它们都是非常重要的。
同时,您还可以组织大家进行一些项目实践,比如自然语言处理的相关项目、机器学习的相关应用项目等,这样可以帮助大家更好地理解和应用这些知识。
此外,您还可以邀请一些相关领域的专家或者业内人士来给大家做一些讲座或者分享,让大家了解一下当前人工智能领域的最新进展和趋势,这样可以帮助大家更好地把握行业动态,了解人工智能的前沿技术和发展方向。
最后,您可以通过其他的聊天机器人或者智能助手来辅助大家的学习和交流,这些工具可以帮助大家更好地实践和应用所学的知识,也可以方便大家在无法使用ChatGPT的情况下进行交流和学习。
——我继续问ChatGPT:接着上面继续请教你,我的社群,是否应该升级一下,摆脱ChatGPT的局限性,做成一个AI交流学习社群?因为ChatGPT只是AI的一种,这种升级是否更好?
——ChatGPT回答:升级成一个AI交流学习社群可以拓宽社群的范围,不仅局限于ChatGPT,还可以包括其他AI技术的学习和交流。这样的话,社群成员可以学习更多的AI知识和技术,也可以更好地了解不同的AI应用领域和行业,对个人的发展和职业规划也有好处。
当然,这样的升级也需要考虑到社群成员的背景和需求。如果成员都比较熟悉ChatGPT,而且更关心ChatGPT的学习和应用,那么继续做ChatGPT的学习交流社群也没有问题。不过,如果有成员对其他AI技术也感兴趣,那么升级成一个更全面的AI交流学习社群也是一个不错的选择。
3、有好的学习资料时,一边学一边问ChatGPT。
这点不展开讲了,随便举例,比如你阅读陆奇那篇关于大模型的文章时,比如有些相关的ChatGPT、AI的深度干货文章时,你可以打开ChatGPT,遇到不理解的术语、概念、说法,你可以随时问一下,多追问几个问题,弄懂了继续读。
之所以这一点也蛮重要,是因为学习新领域时,阅读一些干货,其实经常卡壳,没有一个老师在旁边,我们大概率的做法时,接受似懂非懂,跳过去,以至于有些东西,碰见好几次,都没弄明白,学的稀里糊涂。
还有一点特别想说,ChatGPT很好的一点是,你可以偷偷的问它一些内行人可能觉得很弱智的问题,有时候问活人老师,怕被笑话,尤其公开提问,当你觉得有的问题可能问出来显得自己太傻时选择不问,但面对ChatGPT,你可以随便问。
以上,希望对你有用。