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NLP)自然语言处理(NLP)就是教计算机理解和使用人类语言的一种技术。比如你对手机说:“打开天气应用,查看明天的天气。”这就涉及到了自然语言处理。你的手机需要理解你说的话是什么意思,你想做什么,然后才能执行正确的动作。自然语言处理需要用到很多开源的工具和软件,它们能够帮助研究者处理语言数据,降低开发的难度,加快技术的进步。AIGCAIGC就是由AI自动创作生成的内容(AIGeneratedContent),比如图片、视频、音乐、文字等。AIGC就像一支神奇的画笔,拥有无限的创造力。这支画笔的特别之处在于,它是由AI打造的。AI利用它的理解力、想象力和创作力,根据**的需求和风格,创作出各种内容:文章、短篇小说、报告、音乐、图像,甚至是视频。AIGC的出现,打开了一个全新的创作世界,为人们提供了无数的可能性。从用户生成内容(UGC),到生成内容(PGC),再到现在的人工智能生成内容(AIGC),我们看到了内容创作方式的巨大变革和进步。AIGC和ChatGPT的关系AIGC是AI大模型,特别是自然语言处理模型的一种重要应用;ChatGPT则是AIGC在聊天对话场景的一个具体应用。可以把AIGC看作是一个大的范畴,而ChatGPT是其中一个类别的小应用。
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你知道什么是AIGC吗?不知道?没关系,我来告诉你。AIGC就是人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGenerativeContent),也就是让AI自己动手创作各种各样的内容,比如图片、视频、音乐、文字等等。听起来很酷吧?那么,AIGC是怎么做到的呢?下面,我就用**简单的语言,给你介绍一下AIGC的基本概念和常见应用。AI工作原理AI,就是人工智能。它的目标是让机器能够像人一样有智能,能够看、听、说、想、做。要实现这个目标,AI需要用到三个重要的技术:深度学习、神经网络和生成式对抗网络(GAN)。神经网络神经网络就是模仿人脑的结构,用一些小点(节点)和线(链接)来连接起来,形成一个复杂的网络。这些小点就像我们大脑里的神经元,可以接收和传递信息;这些线就像我们大脑里的神经纤维,可以控制信息的流动。深度学习深度学习就是让神经网络变得更深更强。深度学习把神经网络分成很多层,每一层都负责处理一部分信息,就像我们大脑里有不同功能的区域一样。这样,深度学习可以处理更复杂更高等的问题,比如识别图片里的物体或者理解人说的话。生成式对抗网络(GAN)GAN就是让两个神经网络互相斗争,从而提高创作能力。GAN有两个角色:一个叫生成器(Generator)。借助SAAS平台,实现数据驱动的营销决策。厦门高科技数字化营销SAAS工具价位
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