“ 做到知行合一，在知中行，在行中知，才不會(huì)霧里看花”

看過(guò)我文章的人應(yīng)該都知道，最近一直在研究大模型的應(yīng)用領(lǐng)域，也就是怎么應(yīng)用大模型的強(qiáng)大功能，而且還開(kāi)發(fā)了一個(gè)簡(jiǎn)單的微信聊天機(jī)器人小程序；但是總有一種霧里看花的感覺(jué)，老是想不明白。

這幾天在散步的時(shí)候滿腦子想的都是聊天機(jī)器人，內(nèi)容生成；然后就在想，內(nèi)容生成難道只能用來(lái)聊天嗎？

然后回來(lái)就問(wèn)了大模型，聊天機(jī)器人和內(nèi)容生成的關(guān)系，然后得到了不一樣的結(jié)果，才發(fā)現(xiàn)在之前太想當(dāng)然了，大模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有想的那么簡(jiǎn)單。

微信聊天機(jī)器人小程序：

01、對(duì)大模型的認(rèn)知偏差

首先，思考一個(gè)問(wèn)題聊天機(jī)器人和內(nèi)容生成有什么關(guān)系？它們是一個(gè)東西嗎？有什么區(qū)別？

關(guān)于智能機(jī)器人已經(jīng)不是一個(gè)新的名詞，在智能手機(jī)出現(xiàn)時(shí)就有了智能機(jī)器人，只不過(guò)那時(shí)的機(jī)器人智商還很低，比如蘋(píng)果的siri，小愛(ài)同學(xué)，天貓精靈等。

而隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，也就是大模型的出現(xiàn)，新的更加智能的機(jī)器人開(kāi)始出現(xiàn)。但從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，智能機(jī)器人也有多種不同的情況。

比如，基于生成式大模型的內(nèi)容生成聊天機(jī)器人；而如果使用RAG(檢索增強(qiáng))或其它檢索技術(shù)，那就是檢索類(lèi)型的聊天機(jī)器人；其它的還有基于規(guī)則驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人。

既然提到內(nèi)容生成，那么什么是內(nèi)容生成？

內(nèi)容生成是指通過(guò)人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，自動(dòng)生成文本，圖像，音頻，視頻等多種形式的內(nèi)容。

從字面意思來(lái)理解，生成自然是生成之前沒(méi)有的東西，如果已經(jīng)有了，那就不叫生成了，那叫搜索；從無(wú)到有的過(guò)程，才能叫做生成。

那大模型知識(shí)庫(kù)屬于內(nèi)容生成嗎？

說(shuō)到這個(gè)，我們就應(yīng)該先理解是什么大模型知識(shí)庫(kù)。大模型知識(shí)庫(kù)旨在融合大模型技術(shù)，對(duì)海量的企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，專業(yè)知識(shí)等進(jìn)行高效組織，智能索引和深度學(xué)習(xí)，使之成為可以被模型理解和利用的結(jié)構(gòu)化知識(shí)或資源。

大模型知識(shí)庫(kù)不僅能實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)的快速檢索與匹配，還能利用大模型的語(yǔ)言理解和生成能力。

因此，可以說(shuō)大模型知識(shí)庫(kù)是使用了大模型的內(nèi)容生成能力，但不完全屬于內(nèi)容生成。

再想一個(gè)問(wèn)題，大模型在內(nèi)容生成領(lǐng)域，可以生成文本，圖片，音頻和視頻；那么，圖片摳圖和去除水印屬于圖像生成嗎？音頻降噪，視頻的清晰度優(yōu)化屬于內(nèi)容生成嗎？

那么使用mind journey根據(jù)語(yǔ)言描述生成一個(gè)圖片呢？

因此，從這里可以看出，內(nèi)容生成只是大模型的一個(gè)功能點(diǎn)，它還有很多別的功能。

02、自然語(yǔ)言處理三兄弟，NLP，NLG，NLU

在前面說(shuō)，內(nèi)容生成是大模型技術(shù)與自然語(yǔ)言處理(NLP)的結(jié)合，那么什么是自然語(yǔ)言處理，它和NLU(自然語(yǔ)言理解)，NLG(自然語(yǔ)言生成)又有什么關(guān)系？

自然語(yǔ)言處理應(yīng)該算是一個(gè)通稱，它的目的就是讓機(jī)器用人類(lèi)的語(yǔ)言和人類(lèi)進(jìn)行交流，而不再需要使用編程語(yǔ)言。

因此，要想讓機(jī)器和人類(lèi)使用人類(lèi)的語(yǔ)言交流，那么就需要讓機(jī)器理解人類(lèi)語(yǔ)言，然后它才能用人類(lèi)的語(yǔ)言“說(shuō)出”它想說(shuō)的話。

因此，這就有了自然語(yǔ)言理解——NLU和自然語(yǔ)言生成——NLG的出現(xiàn)。

那NLP是怎么實(shí)現(xiàn)的呢？

數(shù)據(jù)科學(xué)家和大模型專家，通過(guò)把非結(jié)構(gòu)化的自然語(yǔ)言(包括文本，語(yǔ)音和視頻)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的文本或語(yǔ)言；然后經(jīng)過(guò)大模型的語(yǔ)義分析，生成對(duì)應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)表。

之后，大模型再根據(jù)問(wèn)題的語(yǔ)義，從模型表中解析出具有自然語(yǔ)言語(yǔ)義的并且有關(guān)聯(lián)的正確回答。

human: 你吃飯了嗎？

llm: 林黛玉杯酒斬唐僧。

human: 你吃飯了嗎？

llm: 今天下雨了。

human: 你吃飯了嗎？

llm: 吃過(guò)了，吃的餃子。

以上三句人類(lèi)與大模型的對(duì)話中，第一句大模型的回答即答非所問(wèn)，而且回答的是錯(cuò)誤的。第二句，大模型回答的雖然是答非所問(wèn)，但是它這句話是正確的；第三句，大模型回答的既有關(guān)聯(lián)，而且是正確的。

因此，NLP中，大模型首先要理解語(yǔ)義和語(yǔ)境，也就是NLU；然后還能正確地回答問(wèn)題，也就是NLG。

從這里也可以看出，大模型知識(shí)庫(kù)并不是簡(jiǎn)單的檢索知識(shí)庫(kù)，還要利用大模型的語(yǔ)義理解和生成能力來(lái)更靈活，且準(zhǔn)確的回答。

總結(jié)

偉大的領(lǐng)袖說(shuō)過(guò)，沒(méi)有調(diào)查就沒(méi)有發(fā)言權(quán)，要想了解一件事，首先就要去靠近它，理解它，否則只能霧里看花，不知所以。

知行合一，在知中行，在行中知。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/LxhE8yJ1M3cZhI4FzQzOQg??