人工智能（AI）范畴的多个重要概念和实践。
一、思考问题
- 什么是AI?
- 什么是AIGC?
- 什么是AGI?
- 什么是模型?
- 什么是大模型(LLM),什么是小模型?
- 什么是提示词工程?怎样写提示词
- 什么是神经网络?
- 召回率是什么寄义?
- 常见深度学习的框架及工具有哪些?
- 什么是transformer?
- 自留意力机制是什么?
- token是什么,tokeen怎样转换为模型的输入(分
词编码)?
- 各个模型上下文限定是多少?
- 大模型有哪些本领可以满足企业内部定制化的需求?
- 怎样大模型完成企业内知识库知识的问答?(提示词:R/AG)
- 大模型是怎样实现FunctionCall函数调用的?
二、探索
- AI（人工智能）：AI是指使计算机系统模拟人类智能的技能，包罗学习、推理、自我修正、感知、理解语言等本领。
- AIGC（人工智能生成内容）：AIGC指的是利用人工智能技能主动或半主动地生成内容的过程，如文本、图像、音乐等。
- AGI（人工通用智能）：AGI是指具有广泛智能的人工智能系统，可以大概执行任何智能生物可以大概执行的智能任务。
- 模型：在AI中，模型通常是指通过学习数据集而形成的算法或数学结构，它可以大概对数据进行猜测或分类。
- 大模型（Large Language Models, LLMs）：指的是具有大量参数
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