[音乐]
自从计算机被发明以来，
它们实际上只是被美化的
计算器机器，可以执行
程序员给它们的精确指令，但令人难以置信的事情正在
发生，现在计算机已经开始
获得像我们一样学习、思考
和交流的能力 他们可以
做
以前只有人类才能做的创造性智力工作，我们称之为
生成人工智能，你
可能已经通过
GPT 之类的产品遇到过它，基本上智能
现在可以作为一种服务提供，
就像漂浮在天空中的巨大大脑一样，
任何人都可以 谈论它并不完美，
但它的能力令人惊讶，并且正在以
指数级的速度改进，这是
一件大事，它将
对地球上的每个人和公司产生
积极或消极的影响，这段
视频旨在帮助您了解
什么是生成式人工智能 一切都是关于
超越炒作的实用术语，
作为一个个人团队或公司，你对这项技术了解得越多，
你就越有能力
在人工智能时代生存和发展，所以这里有一个
愚蠢但有用的心理模型，
你可以在其中使用爱因斯坦 事实上，你的地下室里
每个人都这样做，爱因斯坦我
真正的意思是
曾经生活过的每个聪明人的结合，你可以
随时与爱因斯坦交谈，他可以
立即访问所有人类知识的总和，
并且会
在几秒钟内回答你想要的任何问题，从不运行 出于
耐心，他还可以扮演任何
你想要的角色，喜剧演员，诗人，医生，教练，
并且将成为该领域的专家，
他有一些像人类一样的局限性，
尽管他可能会犯错误，他可以草率
下结论，他可能会误解你，
但最大的限制 实际上是
你的想象力以及你
与他们有效沟通的能力，这种
技能被称为即时工程，
在人工智能时代，这与
阅读和写作一样重要，大多数人都大大
低估了地下室里的爱因斯坦的能力，
就像去
真正的爱因斯坦，请他
校对一份高中报告，或者聘请一位
世界级的五星级厨师，让他
切洋葱。你与爱因斯坦互动越多，
你就越会发现
他
帮助你或你的公司的令人惊讶和强大的方法，好吧
让我们澄清一些
术语 你可能知道 AI 代表
人工智能 AI 并不是什么新鲜事 FS
像机器学习和计算机
视觉一样已经存在了几十年，
每当你看到 YouTube
推荐或网络搜索结果或
每当你进行信用卡
交易时 已批准这是传统
人工智能的实际应用生成式人工智能是
生成新的原始内容的人工智能，而
不仅仅是查找或分类
现有内容，即 GPT 中的 G，
例如大型语言模型或 llms
是一种生成式人工智能，可以
使用正常的人类语言
聊天进行交流 GPT 是 open AI 公司的产品，
它最初是一个 llm，本质上是
一个高级聊天机器人，使用一种
称为 Transformer 架构的新架构，
顺便说一下，它是
GPT 中的 T，它对人类语言非常流利，
任何人都可以使用它，而你却不会使用它。 需要
成为一名人工智能专家或程序员，这就是
引发整个
革命的原因，那么它实际上如何运作
良好大型语言模型是一个
人工神经网络，基本上是一堆
彼此连接的数字或参数，类似于
我们的大脑 是一群相互连接的神经元或脑
细胞，神经
网络只处理您以数字形式发送的数字，
并且根据
参数的设置方式，所有数字都会
出来，但任何类型的内容（例如文本
或图像）都可以表示为数字
假设我写狗是当我将
其发送到一个大型语言模型时，该模型
会转换为由
神经网络处理的数字，然后将
结果数字转换
回文本，在这种情况下，动物这个词
狗是动物，所以是的，这
基本上是 下一个单词机的访客
有趣的部分是，如果我们获取该
输出并将其与输入结合起来并
再次通过模型发送它，那么它将
继续添加新单词，这就是
当
您在聊天 GPT 中键入内容时幕后发生的事情
例如，在这种情况下，它生成了一个完整的
故事，我可以
通过添加更多提示无限期地继续下去
大型语言模型可能有数
十亿甚至数万亿个
参数，这就是为什么它们被称为
大型参数，那么所有这些数字如何
不通过手动设置好 编程
是不可能的，但通过训练
就像婴儿学习说话一样，婴儿
没有被告知如何说话，她没有
指导手册，而是
听周围的人说话，
当她听得足够多时，她开始
看到她的模式 首先会说几个
单词让她的
父母高兴，然后
在训练期间类似地说出完整的句子，
语言模型会被输入
大量的文本来学习，主要来自
互联网来源，然后它会用
所有的信息来猜测下一个单词。 一遍又
一遍，参数会
自动调整，直到它开始真正
擅长预测下一个
单词，这称为反向
传播，这是一个奇特的术语，哦，
我猜错了，我最好改变
一些东西，但是要变得真正有用​​，
模型还需要 接受人类
训练，这被称为
带有人类反馈的强化学习，它
涉及人类数千小时的
艰苦测试和评估
模型的输出，并提供
反馈，就像用
答题器训练狗来强化良好
行为一样，这就是为什么像 GPT 这样的模型
不会告诉你如何抢劫银行，它
非常清楚如何抢劫银行，但
通过人类训练，它知道它
不应该帮助人们
犯罪，当训练完成时，模型
大部分被冻结，除了一些微调之外
稍后可能会发生，这就是
GPT 预训练中的 P 代表的意思，
尽管将来我们可能会
拥有可以连续学习的模型，而
不仅仅是在训练和微调期间呃，
尽管聊天 GPT
有点让球滚动 GPT 不是'
事实上，新的模型
正在像蘑菇一样涌现，
它们在
速度能力和成本方面差异很大，有些可以
下载并在本地运行，有些
只能在线，有些是免费或开源的，
有些是商业产品，有些非常
简单 虽然其他需要
复杂的技术设置，但有些
专门用于某些用例，其他
则更通用，几乎可以用于
任何东西，有些以
副驾驶或聊天窗口的形式融入产品中，
这就是狂野西部，
只是保留 请记住，
一分钱一分货，因此使用免费模型，
您可能只是在地下室找到一个聪明的
高中生，而
不是爱因斯坦。
例如 GPT 3.5 和 GPT 4 之间的区别是巨大的，请
注意，有不同类型的模型
生成不同类型内容的生成 AI 模型
像 gpc4 这样的文本到文本模型将文本作为输入并
生成文本作为输出 文本可以是
自然语言，但也可以是
结构化信息，例如代码 Json
HTML 我自己经常使用它来生成
代码 编程呃，它节省了
大量的时间，我还
从代码中学到了很多东西，它生成
文本到图像模型，将生成
图像描述你想要的内容，并
为你生成图像，你
甚至可以选择一种风格图像到图像模型
可以做的事情 诸如转换或
组合图像之类的事情，我们有图像到
文本模型，用于描述给
定图像的内容，而语音到文本
模型则创建语音转录，这
对于诸如会议记录文本之类的事情很有用。
音频模型，它们
根据提示生成音乐或声音。
例如，这里是从提示中生成的一些声音，
人们在忙碌中说话，
好吧，现在停下来，谢谢，
甚至还有文本到视频模型，可以根据
提示生成视频，
迟早我们将拥有无限的
电影系列，自动生成
下一个 根据您的口味量身定制的剧集，因为
您正在观看，如果您
考虑一下，有点可怕现在的一个趋势是
多模式人工智能产品，这意味着它们将
不同的模型组合到一个
产品中，这样您就可以处理文本图像
音频等，而无需切换工具
聊天GPT移动应用程序 这是一个很好的例子，
只是为了好玩，我给这个房间拍了一张照片，
我问我可以把东西藏在哪里，
我有点喜欢它提到了
炉子，但警告说，
当我有东西要弄清楚时，那里可能会很热。
正如本视频的内容一样，
我喜欢使用聊天
GPT 作为共鸣板来散步，我首先会
说，总是用“好的”这个词来回答，
除非我向你询问什么，这样
在我倾倒完我的东西后，它就会只是听而不打扰。 我
请求反馈，我们进行了一些讨论，
然后我要求它进行总结和文字处理，
我真的建议尝试一下，这
是使用这样的工具的一种非常有用的方法，事实
证明爱因斯坦
并没有被困在地下室里，毕竟
你可以采取一切措施 他出去散步
最初，语言模型只是文字
预测统计机器，
实际用途有限，但随着它们变得越来越
大，接受了更多数据的训练，
它们开始获得新兴的
能力，预期的能力
甚至让技术开发人员感到惊讶，
他们可以角色扮演
写诗写 高质量的代码讨论
公司战略提供法律和
医疗建议教练教授基本上
创造性和智力的东西，这些东西
以前只有人类才能做到，事实
证明，当模型看到足够的
文本和图像时，它开始看到
模式并理解更高层次的
概念，就像一个模型一样。 宝贝学习
理解世界 让我们举一个简单的
例子 我会给 gpc4 这张小
图，其中包括一根绳子 一把
剪刀 一个鸡蛋 一个锅和一把火
如果我使用剪刀会发生什么
模型很可能没有经过训练
在这个确切的场景中，它给出了一个
很好的答案，展示了对
GPT 4 发布时剪刀蛋重力和热量性质的基本理解
我开始使用它作为
编码助手，当
有效提示时我感到震惊，它是一个
更好的 程序员比我共事过的任何人都更擅长
撰写
产品设计研讨会规划，而
我用它来解决
主要瓶颈的任何事情都是我的即时
工程技能，所以我决定进行
职业转变，完全专注于
学习和教授如何 让这项
技术变得有用，因此现在这个视频
让我们退后一步，看看
大约 30 万年以来我们
智人一直是
地球上最聪明的物种，这当然取决于
你如何定义智力，
但问题是我们的智力
能力并不高。
我们的大脑并没有真正改善那么多，
与它们几千年来的大小和重量差不多，
另一方面，计算机
只出现了 80
年左右，现在有了生成式人工智能，
它们突然能够说
人类语言了 流利地
执行越来越多
以前只有
人类才能完成的智力创造性任务，所以我们正处于
交叉点，人工智能在
某些事情上做得更好，人类在
某些事情上做得更好，但人工智能的能力正在
以指数级速度提高，而
我们的不是，我们不知道这种
指数级的进步会持续多久，或者
是否会在某个时候趋于平稳，但
我们肯定正在进入一个新的世界
秩序，这不是
我们经历的第一次革命，我们驯服了
火 我们学会了如何从事农业 我们
发明了印刷机 蒸汽动力
电报 这些都是革命性的
变化，但它们花了几十年或
几个世纪才在人工智能革命中广泛传播
新技术
几乎立即传播到全世界 处理
这种变化速度对双方来说都是一个巨大的挑战
个人和
公司我注意到，当谈到人工智能时，人们和
公司往往会陷入不同的
心态类别，
一方面我们
否认人工智能无法完成我的工作，或者我们
没有时间研究这一点
技术这是一个危险的地方，
俗话说，人工智能可能不会抢走
你的工作，但使用人工智能的人会，
这对于天平另一边的个人和公司来说都是如此，
我们对人工智能正在消失的信念感到恐慌和绝望
接受我的工作，
无论人工智能会让我的
公司破产，这两种
心态都没有帮助，所以我提出了一个
中间立场，一种平衡的积极
心态，人工智能将使我，我的团队，
我的公司，个人
以这种心态变得非常高效。 就像
我获得了超能力一样，我可以
在更短的时间内从想法到结果，我
可以更多地专注于我想要实现的目标，
而不是构建东西的繁重工作，
而且我学得也更快，
就像拥有一个 很棒的导师
一直在我身边，这种心态不仅
感觉很好，而且还为你的未来做好了准备，
使你不太可能失去
工作或公司，并且更有可能
在人工智能时代蓬勃发展，尽管存在所有
不确定性，所以有一个重要的问题 这
是人工智能时代需要的人类角色X，
例如，需要医生、
开发人员、律师、首席执行官，嗯，无论如何，
随着人工智能能力的提高，这个问题变得越来越相关，
有些工作肯定会消失，
但对于大多数角色，我认为我们人类是
仍然需要具有领域
知识的人仍然需要决定向
人工智能提出什么问题如何制定提示
需要提供什么上下文以及
如何评估结果人工智能模型
并不完美他们
有时可能非常聪明但有时也
非常愚蠢他们 有时会
产生幻觉并
以非常令人信服的方式提供虚假信息，因此您
何时应该信任人工智能响应
何时应该仔细检查或
自己完成工作法律
合规性数据安全性
我们可以向人工智能模型发送哪些信息
以及该数据在哪里
需要人类专家来做出这些
判断并弥补
人工智能模型的弱点，所以我建议将
人工智能视为你的同事，一个天才，但
也是一个有一些个人
怪癖的怪人，你需要学习与你一起工作
作为一名医生，我的
人工智能同事可以帮助诊断
我什至不知道的罕见疾病的存在
作为一名律师，我的人工智能同事可以进行
法律研究并审查合同，
让我可以花更多时间与
客户相处，或者 老师，我的人工智能同事
可以对测试进行评分，帮助生成课程
内容，为学生提供个人支持
等等，如果你不确定它如何
帮助你，就问它我作为X工作，
你能如何帮助我整体上我发现
人类的结合 加人工智能这就是
神奇之处，
区分模型和
构建在模型之上的产品非常重要，作为
用户，您通常不会
直接与模型交互，而是
与产品网站或移动应用程序交互，而产品网站或移动应用程序又 与
幕后模型对话 产品提供用户
界面并添加不属于模型本身的功能和数据，
例如聊天 GBT 产品会
跟踪您的消息历史记录，而 GPT 4
模型本身没有任何消息
作为开发人员的历史，您可以
使用这些模型来构建自己的
人工智能产品和功能，
例如，假设您有一个电子学习
网站，您可以添加一个聊天机器人来回答
有关课程的问题，或者作为
您可能建立的招聘公司 AI
支持的工具可帮助评估
候选人，在这两种情况下，您的
用户与您的产品交互，
然后您的产品与模型交互，
这是通过 API 或
应用程序编程接口完成的，这些接口
允许您的代码与模型对话，所以
这里是一个使用的简单示例 开放AI
API与GP交谈
不需要很多代码，这是
我谈到的自动候选人评估的另一个例子，
它需要一个职位描述和
文件夹中的一堆CVS，并
自动评估每个候选人，
顺便说一句，代码本身是 主要是
作为产品开发人员编写的人工智能，你
可以使用人工智能模型，就像
外部大脑一样，将智能插入
到你的产品中，非常强大，为了
有效地使用生成式人工智能，你
需要擅长即时工程
或即时设计，我更喜欢这样称呼它
作为用户和产品开发人员都需要这项技能，
因为在这两种
情况下，您都需要能够制作
有效的提示，
从人工智能模型中产生有用的结果，这里有一个
例子，假设我需要帮助规划一个
研讨会，这个提示不太可能 给出
有用的结果，因为无论
人工智能有多聪明，如果它不知道
我的研讨会的背景，它只能给出
高水平的建议
第二个提示更好，现在我提供了
一些背景，这通常是迭代完成的，
写一个提示看看
结果添加一个后续提示以提供
更多信息或编辑原始
提示并冲洗并重复，直到您
在第三种方法中获得良好的结果，
我要求它采访我，所以
我不需要预先提供一堆上下文，
我' 我基本上是说你需要
知道什么才能帮助我，然后在
我经常将这两者结合起来之后，它会提出一个研讨会议程，我提供一些
背景信息，然后我告诉它询问
我是否需要更多信息
这些 这些只是即时工程技术的一些示例，
因此总的来说，
您在即时工程方面做得越好，
您从人工智能中获得的结果就越快、越好，有
很多课程、
书籍、视频、文章可以帮助您学习
这一点，但最重要的是
练习和 通过做学习的一个很好的
副作用是，你会变得
更好地沟通，因为
及时的工程实际上都是关于
清晰度和有效的
沟通，我认为
生成人工智能的下一个前沿是带有工具的自主代理，
这些工具是人工智能驱动的
软件实体，运行在 他们自己的，
而不是只是坐在那里等待
你一直提示他们，所以
你去地下室的爱因斯坦那里
，做一个好的领导者会为
团队做的事情，你给他一个高水平的使命
和完成它所需的工具
然后打开门，让他出去
运行自己的节目，无需
微观管理。工具可以是
诸如访问互联网、
访问金钱、发送和
接收消息、订购披萨或其他任何东西，
对于这种即时工程来说，变得更加
重要，因为你的自主性
工具挥舞代理可以做很多好事
或很多坏事，这取决于
你如何制定使命
宣言好吧，让我们把它总结在
这里是我希望你能从
这个视频中记住的关键事情生成人工智能
是一个超级有用的工具 可以
在很大程度上帮助你、你的团队和你的公司，
你对它了解得越
多，它就越有可能成为一个机会，
而不是一个威胁。人工智能
比你想象的更强大，最大的
限制不是技术，而是
你的想象力，比如 我能做什么以及
你的即时工程技能 我该怎么
做 即时工程设计是一项
至关重要的技能，就像所有新技能一样，只要
接受你一开始会有点烂的事实，
但随着时间的推移，你会
通过刻意练习而提高，所以我最好的建议 这
是一个实验，使这成为您日常生活的一部分，
并且学习会
自动发生希望该视频
对您有所帮助，感谢
观看[音乐]