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AI同學(xué),請(qǐng)回答
2025年02月26日 06:35 來(lái)源:人民網(wǎng)-人民日?qǐng)?bào) 關(guān)燈

網(wǎng)友問(wèn):什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?可以通俗易懂地介紹一下嗎?

DeepSeek:

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是一種模仿人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),專門處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。你可以把它想象成一個(gè)“多層級(jí)加工廠”:比如識(shí)別貓的照片,第一層先看像素點(diǎn),第二層組合成線條,第三層拼出貓耳、胡須等特征,最后一層綜合判斷這是貓。每層由大量“神經(jīng)元”(數(shù)學(xué)計(jì)算單元)組成,層與層之間通過(guò)可調(diào)節(jié)的“連接強(qiáng)度”傳遞信息。

它的核心能力在于自動(dòng)學(xué)習(xí)特征。傳統(tǒng)算法需要人工設(shè)計(jì)規(guī)則(比如,先找邊緣、再識(shí)別形狀),而DNN能通過(guò)海量數(shù)據(jù)自己發(fā)現(xiàn)規(guī)律。訓(xùn)練時(shí)就像教小孩認(rèn)字:先猜結(jié)果,對(duì)比正確答案,再反向調(diào)整各層神經(jīng)元的計(jì)算參數(shù),經(jīng)過(guò)數(shù)萬(wàn)次迭代后越來(lái)越精準(zhǔn)。

這種結(jié)構(gòu)讓它在圖像識(shí)別、語(yǔ)音翻譯、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域表現(xiàn)突出,尤其在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖片、文字)時(shí)遠(yuǎn)超傳統(tǒng)編程。但前提條件是需要大量算力和數(shù)據(jù),模型內(nèi)部決策過(guò)程也像“黑箱”一樣,難以完全解釋。

專家點(diǎn)評(píng):

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大特征提取能力,與其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與規(guī)模分不開(kāi)。根據(jù)通用逼近定理,只要神經(jīng)元及其連接的數(shù)量足夠大,就可以逼近任意復(fù)雜的連續(xù)函數(shù)。而這些數(shù)量巨大的“參數(shù)”,是通過(guò)訓(xùn)練(學(xué)習(xí))來(lái)確定的。相信隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法的持續(xù)創(chuàng)新,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力還可繼續(xù)提升。

網(wǎng)友問(wèn):我們應(yīng)該如何理解大語(yǔ)言模型這個(gè)概念?別太復(fù)雜。

通義千問(wèn):

大語(yǔ)言模型可以理解為一個(gè)“超級(jí)聰明的文字助手”,它通過(guò)學(xué)習(xí)海量的文本數(shù)據(jù),掌握人類語(yǔ)言的規(guī)律和知識(shí)。你可以把它想象成一個(gè)讀過(guò)無(wú)數(shù)書籍、文章、網(wǎng)頁(yè)的“大腦”,它知道怎么回答問(wèn)題、寫文章、講故事,甚至還能編程、翻譯、聊天。

它的核心能力是預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。比如你輸入一句話的開(kāi)頭,它會(huì)根據(jù)上下文猜測(cè)接下來(lái)最可能說(shuō)什么。通過(guò)這種方式,它能生成連貫、自然的文字。而且,因?yàn)樗鼘W(xué)了很多知識(shí),所以不僅能回答簡(jiǎn)單問(wèn)題,還能處理復(fù)雜的任務(wù),比如分析邏輯、總結(jié)長(zhǎng)文或者模仿某種寫作風(fēng)格。

不過(guò),大語(yǔ)言模型并不是真正“理解”文字,它更像是在模仿人類的語(yǔ)言模式。它沒(méi)有感情,也不會(huì)主動(dòng)思考,只是根據(jù)輸入的內(nèi)容給出最合適的回應(yīng)。所以,有時(shí)候它的答案可能看起來(lái)很合理,但其實(shí)是錯(cuò)的,這就需要我們?nèi)ヅ袛嗪秃藢?shí)。

專家點(diǎn)評(píng):

大語(yǔ)言模型不僅網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大,還采用一個(gè)重要的技術(shù)即“詞嵌入”技術(shù)。該技術(shù)將自然語(yǔ)言的“詞”嵌入到多維的語(yǔ)義空間,表達(dá)為“語(yǔ)義矢量”,從而可以對(duì)“詞”進(jìn)行計(jì)算,由此可以跨越語(yǔ)言的形式(如英語(yǔ)、漢語(yǔ),文本、圖像等),生成各方面內(nèi)容。大語(yǔ)言模型的突破推動(dòng)了人工智能幾乎所有(應(yīng)用語(yǔ)言)領(lǐng)域的應(yīng)用,但也面臨生成偏差、算力消耗、倫理風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn),需結(jié)合人類監(jiān)督與技術(shù)優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)安全可控的發(fā)展。

(專家為中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長(zhǎng)龔克)

《 人民日?qǐng)?bào) 》( 2025年02月26日 16 版)

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編輯:方琳
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