通俗地称为“耳语者提示工程师致力

[account_disabled]

于了解和特定模型中的怪癖以便设计有效的指令来引导模型实现所需的结果同时避免任何意外的偏差或不准确。他们了解所使用的语言模型的底层结构并知道如何根据用例优化其性能。强化学习强化学习是一种教导人工智能系统做出决策的方法它对好的选择给予奖励对坏的选择给予惩罚。这就像教狗一种新技巧当它执行所需的行为时奖励它当它没有执行时纠正它。这种方法已被用来帮助人工智能系统学习如何玩游戏、控制机器人和改进工业流程。结构化数据结构化数据是以预定义方式组织的数据例如电子表格或数据库中的数据。可以使用各种工具和技术轻松搜索、排序和分析结构化数据。



结构化数据通常用于金融、医疗保健和营销等领域。监督学习监督学习是指通过提供大量练习示例来教导计算机程序如何完成任务。每个例子都有一个标签告诉计算机答案应该是什么。通过查看许多示例该程序学会识别模式并对新的、未见过的示例进行预测。该技术用于许多应用例如识别图片中的对象、理解口语以及检测欺诈交易。迁移学习 墨西哥数据 迁移学习是机器学习中使用的一种技术可加快针对特定任务训练新模型的过程。不是从头开始而是使用已经学习了一般模式和特征的预训练模型作为起点。然后使用新数据和调整对模型进行调整和微调以提高其在特定任务上的性能。迁移学习可以节省大量时间和资源并已应用于图像和语音识别、自然语言处理等各个领域。无监督学习无监督学习是机器学习的一种计算机在没有人类帮助的情况下学会识别数据模式。






在这种方法中计算机寻找数据点之间的相似性和差异以找到数据中的结构。无监督学习可用于将相似的项目分组在一起或识别不寻常的模式。非结构化数据非结构化数据是任何不能很好地融入有组织的表格或列表的信息例如文本文档、图片或社交媒体帖子。使用传统方法很难理解非结构化数据但借助机器学习和自然语言处理等人工智能工具我们现在可以对其进行分析并找到有价值的见解。非结构化数据在当今的大数据世界中变得越来越重要因为它构成了所生成的所有信息的重要组成部分。语音用户界面语音用户界面（）是一种允许用户使用语音命令与计算机交互的用户界面。使用自然语言处理和语音识别来解释和响应用户请求。在虚拟助理、客户服务和家庭自动化等领域都有应用。弱人工智能弱人工智能也称为狭义人工智能是指旨在执行特定任务或一组任务的人工智能系统。