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本附录旨在为读者提供一本全面的术语表#xff0c;帮助理解《精通ChatGPT#xff1a;从入门到大师的Prompt指南》中涉及的各种专业术语。无论是初学者还是高级用户#xff0c;这些术语的定义和解释将为您在使用ChatGPT时提供重要参考。
A AI专业术语表
本附录旨在为读者提供一本全面的术语表帮助理解《精通ChatGPT从入门到大师的Prompt指南》中涉及的各种专业术语。无论是初学者还是高级用户这些术语的定义和解释将为您在使用ChatGPT时提供重要参考。
A AI人工智能Artificial Intelligence的缩写指的是由计算机系统模拟人类智能的技术涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域。 API应用程序接口Application Programming Interface的缩写指的是允许不同软件应用程序之间进行交互的一组规则和协议。
B Bot机器人一种自动化软件可以模拟人类的行为常用于客户服务、信息检索等领域。 Big Data大数据指的是数据集的体积、速度和多样性超出了传统数据库管理工具处理能力的数据集合。
C Chatbot聊天机器人一种基于人工智能的程序能够通过文字或语音与用户进行对话通常用于客服或信息查询。 Context上下文在自然语言处理领域指的是句子或段落中影响词语或短语意义的其他部分。 Corpus语料库用于训练自然语言处理模型的大规模文本数据集合。
D Deep Learning深度学习机器学习的一个分支使用多层神经网络来分析数据和模式识别。 Dataset数据集用于训练和测试模型的数据集合。
E Embedding嵌入一种将词语或短语转换为向量的方法使其能够被机器学习模型处理。 Epoch训练周期在深度学习中一个训练周期指的是模型在整个训练数据集上完成一次训练的过程。
F Fine-tuning微调在预训练模型的基础上对特定任务进行进一步的训练以提高模型在该任务上的表现。
G GPT生成式预训练变换器Generative Pre-trained Transformer的缩写一种由OpenAI开发的用于自然语言处理的深度学习模型。
H Hyperparameter超参数在机器学习模型训练过程中需在训练前设置的参数影响模型训练的效果和效率。 Hypothesis假设在统计学和机器学习中用于推测和验证的一个理论陈述。
I Inference推理模型在接收输入数据后进行计算以生成输出的过程。 Intent意图在自然语言处理中指用户表达的目的或想要完成的任务。
J JSONJavaScript对象表示法一种轻量级的数据交换格式易于人阅读和编写同时易于机器解析和生成。
K Knowledge Base知识库一个系统化的知识存储库包含相关领域的信息和数据用于支持智能系统的推理和决策。
L Language Model语言模型一种通过分析和学习语言模式预测文本中单词序列的概率模型。 Latency延迟指的是数据从源头传输到目的地所需的时间影响系统的响应速度。
M Machine Learning机器学习人工智能的一个分支涉及开发算法和模型使计算机能够从数据中学习和做出决策。 Model模型在机器学习中指的是由训练数据学习到的函数用于对新数据进行预测或分类。
N Natural Language Processing自然语言处理一种研究计算机与人类语言之间相互作用的人工智能技术。 Neural Network神经网络模仿生物神经网络的计算模型广泛用于深度学习中。
O Overfitting过拟合一种建模误差指的是模型在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳。 Optimization优化调整模型参数以最小化损失函数的过程。
P Prompt提示词在使用ChatGPT时指用户输入的文字模型根据这些提示词生成响应。 Pre-training预训练在特定任务训练之前对模型进行大规模数据集上的初始训练。
Q Query查询在信息检索中指用户输入的问题或请求。
R Reinforcement Learning强化学习一种机器学习方法通过奖励和惩罚机制来训练模型。 Regularization正则化在模型训练中通过增加惩罚项来防止过拟合的方法。
S Supervised Learning监督学习一种机器学习方法利用已标注的数据集进行模型训练。 Semantic Analysis语义分析在自然语言处理中指理解和提取文本中含义的过程。
T Tokenization分词将文本分割成单个词语或短语的过程是自然语言处理的基础步骤。 Transformer变换器一种深度学习模型架构广泛用于自然语言处理任务。
U Unsupervised Learning无监督学习一种机器学习方法利用未标注的数据集进行模型训练。 User Interface用户界面指用户与计算机系统交互的界面设计和布局。
V Validation Set验证集用于评估模型性能的未参与训练的数据集。 Vector向量在机器学习中指的是表示数据的数值数组常用于文本表示。
W Weight权重在神经网络中指连接节点之间的参数影响信号传递的强度。
X XML可扩展标记语言一种用于描述数据的标记语言广泛用于数据交换和存储。
Y Yield产出在统计学中指的是一个过程或实验的输出结果。
Z Zero-shot Learning零样本学习一种机器学习方法能够在没有见过相关样本的情况下进行预测。
以上是本书中常见的专业术语解释希望这些定义能够帮助读者更好地理解和应用ChatGPT技术。如果在阅读过程中遇到不明白的术语可以随时查阅本附录获得详细的解释和背景知识。 原文链接
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