AI绝对是当红炸子鸡，只要和AI相关的都能引起一些波澜和流量。在国内确实没想到，最先火起来的不是某一家的产品，而是教你如何使用AI的付费课程。

信息太爆炸了，错误信息也很多，我本身不是技术，对很多东西难辨真伪。

所以对于我这种普通人，我会优先去体验基于AI能力的一些产品，比如chatGPT，COZE，SD等产品。至少对他们有个概念，比如这些AI的产品都是通过“提示词”，也就是prompt去进行沟通交流，不断优化提示词，AI给你的内容也大不相同。

对于陌生的行业而言，很多人推荐看经典的课程和书籍。书就不必了，找个行业内的专家带你入门还是挺有必要。我也信奉向优秀的人学习，我当年的PS就是找的北大设计老师看视频学的。

当自己是一张白纸的时候，找高手学习提供的思路能减少弯路。最好再有个学习目的，比如我学习《面向所有人的生成式人工智能》，是为了先有一个大框架，并不是为了什么算法等技术层面，我只要知道这些能力大概能实现什么事，能如何应用。

“看吴恩达《面向所有人的生成式人工智能》课程，我学到的7个知识点”“看吴恩达《面向所有人的生成式人工智能》课程，我学到的7个知识点”《面向所有人的生成式人工智能》主讲人是吴恩达。吴恩达也是人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一。

这个课主要介绍了生成式AI是什么，它是如何工作的，常见的应用场景有哪些；其次对于，大型语言模型是什么，到底能做什么不能做什么；以及生成式AI商业化的思考。

我也梳理下学习笔记，记录有用的知识点，以便日后复习。

**1. 什么是生成式人工智能？**通过AI技术或AI系统生成高质量的内容， 比如文字，图片，视频。

2. 生成式AI的工作原理：像ChatGPT生成高质量文本的系统是利用大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的技术来实现的。简单来说，LLM是通过大量的数据，运用监督学习技术来预测下一个词。因为在训练模型的时候，会喂给模型大量的内容，而监督学习这个技术擅长的是标记和分类数据。

举个例子，比如一句话：我最喜欢的食物是奶油芝士百吉饼。

  • 如果你输入：我最喜欢的食物是，它会输出奶油；
  • 如果你输入：我最喜欢的食物是奶油，它会输出芝士；
  • 如果你输入：我最喜欢的食物是奶油芝士，它会输出百吉饼；

“看吴恩达《面向所有人的生成式人工智能》课程，我学到的7个知识点”类似这样的模式，当给到大量的语料库去训练就会有类似ChatGPT的系统。当然不会这么简单，还会有很多复杂的技术，还会综合考虑了整个句子的上下文信息，来生成更加合理的文本。

  1. 有一个特别好的比喻，你写提示词prompt的时候，**考虑你写的prompt是否能让一个刚毕业的大学生看懂，并执行下去，**如果你觉得会出现问题，其实是需要优化提示词。吴恩达也给了几个写提示词的标准，但我觉得还是太简单了（B站上面有很多写提示词的内容可以学习）。比如：
  • 提供充分的信息
  • 描述细节内容
  • 指导模型思考的步骤（方向）

当然最核心的还是不要考虑太多，快速试错，逐步完善，反复完善。

  1. 一些技术能帮助提升生成式人工智能的性能

1）Retrieval augmented generation（RAG）检索增强生成：拿ChatGPT为例，他所有的数据来源都是互联网的知识，如果没在网络上披露过，他其实是无法回答你的问题。所以类似这样的情况，比如提问：你在职的公司是否提供午餐这种问题，可以把你们公司的员工手册文档给到ChatGPT，然后它阅读之后就能回答你这个问题，这个就是检索增强生成（RAG）干的事。

所以其实很多公司内部的知识库、问答系统等就可以利用这个技术。像ChatGPT PDF这个产品，也是利用的这个技术。

2）Fine-tune 微调：和RAG类似，也是给一些额外的信息进行处理，但是微调适用的是给定样式，比如让他输出积极的内容，礼貌的内容，模仿XX风格的写作方式等。

3）Pretrain models 预训练：我们使用的大模型都是经过预训练的，但是预训练特别贵，所以一般是建议找一个预训练的模型然后进行微调等操作即可。

  1. 学习这个课程我有个思维上的转变。吴恩达建议不要把LLM看成是一个知识库，而是把它看成一个“推理引擎”。

因为大语言模型也不是什么都知道，而且有时候也会胡说八道是我们无法判断的。这个思路我确实之前没想到过，可能后续我会给他几个文档给我找出一些关联、逻辑，而不是单纯的只是问问题。

  1. 当评估一个事情哪些内容可以利用AI增强或自动化，有两个方面考虑：A、技术可行性；B、商业价值。尤其是商业价值，到底AI能给你带来什么价值，比如：用AI能节约了多长时间？AI可以更快更便宜，且持续的完成这件事带来价值吗？

7. 不要考虑AI是不是会完全代替你，而是考虑你现在的工作内容，工作流程上哪些是可以利用AI提效。其实AI可能改变的是某些岗位或领域的工作流程，吴恩达举了一个例子，如下图：

“看吴恩达《面向所有人的生成式人工智能》课程，我学到的7个知识点”一个市场人员如果没用AI工具，他可能需要2个小时写文案，然后发布，但是如果利用AI工具，他可能需要几十分钟就搞定了，然后快速发布。因为AI为我们提高了效率，那其实从文案的角度，我们可以写多个文案，然后利用A/B测试的方式来看哪些内容更有效，然后再优化prompt就可以了。

而这一套动作下来，和我们最初的「编写-发布」的流程完全不同，我们会有更多的时间来看数据和提升上面，这其实是增强了我们自身的能力，改变的是工作流。

以上，是我学习这个课程的我认为对我有启发和重要的知识点，但是如果你感兴趣，超级推荐你去听下，有些内容我还是略有删减。

也希望这篇能对你有启发。

（来源：公众号 苞米的运营日记，查看原文 >>>）