AI领域常见缩写及概念一览

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在人工智能(AI)领域,常见的缩写。每个缩写代表一种特定的技术、模型或概念。以下是一些重要的AI相关缩写及其对应的概念:

  1. LLM - Large Language Model

大型语言模型,指的是具有大量参数和处理大规模文本数据的深度学习模型,如GPT系列、BERT等。

  1. GPT - Generative Pretrained Transformer

生成式预训练变换器,是一种基于Transformer架构的模型,先进行大规模的无监督预训练,然后进行特定任务的微调(如GPT-3、GPT-4)。

  1. AI - Artificial Intelligence

人工智能,指的是使机器模拟人类智能的技术,包括学习、推理、决策等。

  1. ML - Machine Learning

机器学习,是人工智能的一个子领域,指的是通过数据和算法使计算机从经验中学习并进行预测或决策。

  1. DL - Deep Learning

深度学习,是机器学习的一种,使用多层神经网络进行模式识别和决策。

  1. CNN - Convolutional Neural Network

卷积神经网络,是一种常用于图像和视频处理的深度学习算法,通过卷积操作来提取特征。

  1. RNN - Recurrent Neural Network

循环神经网络,一种适合处理序列数据(如文本、时间序列)的神经网络模型。

  1. BERT - Bidirectional Encoder Representations from Transformers

双向编码器表示模型,是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,常用于自然语言处理(NLP)任务。

  1. NLP - Natural Language Processing

自然语言处理,是研究计算机与人类语言之间交互的技术,包含文本分析、语言理解、语言生成等。

  1. CV - Computer Vision

计算机视觉,指的是使计算机能够“看”并理解图像和视频的技术,常见应用包括物体检测、人脸识别等。

  1. GAN - Generative Adversarial Network

生成对抗网络,是一种深度学习模型,通过生成器和判别器的对抗训练来生成数据。

  1. ReLU - Rectified Linear Unit

线性修正单元,一种常用于神经网络的激活函数,可以加速收敛,减少梯度消失问题。

  1. SVM - Support Vector Machine*

支持向量机,是一种监督学习算法,常用于分类任务,通过构建一个超平面来最大化类别之间的间隔。

  1. RL - Reinforcement Learning

强化学习,机器学习的一种类型,基于试错机制,智能体通过与环境的交互来学习最优策略。

  1. NLP - Natural Language Processing

自然语言处理,指计算机如何理解、分析和生成自然语言,广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等领域。

  1. API - Application Programming Interface

应用程序编程接口,一组定义了软件组件之间交互的规则。AI模型通常通过API提供访问接口。

  1. TTS - Text-to-Speech

文本转语音,将文本转换为可听见的语音。

  1. STT - Speech-to-Text

语音转文本,将语音转换为文本。

  1. CV - Computer Vision

计算机视觉,指的是使计算机能够理解和处理图像或视频的技术。

  1. MLops - Machine Learning Operations

机器学习运维,指的是管理和优化机器学习模型生命周期的实践,包括开发、部署、监控等。

  1. SOTA - State-of-the-Art

最先进的技术,指当前领域内最优秀、最领先的技术或方法。

  1. AIoT - Artificial Intelligence of Things

人工智能物联网,是人工智能和物联网结合的技术,通过AI赋能物联网设备使其更智能。