人工智能note

一、研究方向

1.精准的提出需求

未来会有一系列的研究，试图用更有系统化的方法自动找出可以催眠（prompt）chatGPT的指令

2.如何更正错误

如果修改器修改一个错误，不要弄错更多地方，这会是一个新的研究主题 Neural Editing

3.侦测AI生成的物件

怎么用模型侦测一段文字是不是AI生成的

4.Machine Unlearning

我们怎么能让chatGPT忘记或者不学习一些隐私类相关的东西

二、机器学习

机器自动找一个函式

根据函式输出来分类

1. 回归（Regression）函式的输出是一个数值

2. 分类（classification）函式的输出是一个类别

   

找出函式的三步骤：设定范围，制定标准，选择目标

1. 设定范围：定出候选函式的集合

   Deep Learning(CNN,Trannsform...),Decision Tree

2. 制定标准：定出评量函式好坏的标准

   Supervised Learning,Semi-supervised learning,RL

   example： 比如我有三个宝可梦，需要判断它们的战斗力，全部让大木博士来判断这叫supervised learning，如果大木博士没空，我知道其中一个宝可梦的战斗力，用这一个来推断其它宝可梦的战斗力，这叫semi-supervised learning

3. 选择目标：找出最好的函式

   Gradient Descent(Adam,AdamW),Genetic Algorithmia

选择目标

其实我开始听不懂了，先记下来笔记