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这是一个能让你快速熟悉AI相关技能的考试，由Oracle官方提供，而且限时免费。 它就是OCI Generative AI Professional。 可以看到，目前免费政策正在执行，到今年的7月31号截止，有想法的小伙伴们要抓紧学习了。 具体信息可参考OU官方的介绍：全新推出OCI Generative AI免费认证 最近刚考完这个认证，下面具体来分享实际考这个认证的经验，可作为通关秘籍，帮助大家建立信心。 整个通关过程涉及到4个部分： 其中第一部分OCI Generative AI Professional是这个认证配套的培训课程，一共6h+，非常经典，认真听讲一定会受益匪浅的。 即便你没有需求一定要通过这个考试，了解课程中讲到的一些概念，对加深AI LLM基础原理的理解也是非常有帮助，课程中举的例子都是那种相当简单易懂的类型。 在第一个部分中的重点章节会穿插有本节小测试，给出的5道题答对4道就OK，基本认真听讲都没问题，如果这里正确率没有达标，说明在课程的某些地方走神了，需要回过头来认真听再重新测试就可以。 还有个小技巧，遇到当时不能理解的，先记下来，完整听一遍后回头再看，比如T-Few这些的概念之类。 估计有很多人会习惯性的以为看完这个课程就可以直接约考试了，但实际上后面的才是秘籍所在，可以说都是实打实的帮你提升通过考试的概率。具体来说： 第二部分Prepare for OCI Generative AI Professional Certification，就是在告诉你如何答题，这个部分给出的9道示例题，很多都是在你实际考试中会出现的原题或是母题。而且讲师会手把手的带你分析如何选出正确答案。 第三部分Practice Exam: OCI Generative AI Professional Certification，更是直接给你25道题做练习测试，不过这里的设计是，你答对了会有解析，答错了就只会告诉你答错了，不会告诉你正确答案也没有解析，但这也相当于帮助你排除了一个错误答案。这些题感觉上也有不少原题或是母题，非常利于提升考试成绩。 总之，第二第三部分同样非常重要!!! 如果轻视了第二第三部分，比如只看了第一部分的课程去考试，是擦边通过的水平（40道题答对26道是65分），但若能在这个基础上，好好利用第二第三部分的内容，就会大幅提升你的考试成绩，感觉会到90分左右，这就是最关键的通关秘籍喽～ 当前面三个部分都认真完成之后，恭喜你，离成功就差一次真正的考试了，第四部分就是指导你预约一个合适的时间，准备好自己的身份证件，找一个安静的地方，按要求check in，考官提示你OK，给你一个码输入后，就可以正常开始考试了，考试通过后会收到类似这样的OCP证书，和传统DB类证书没有有效期不同，这个证书的有效期是2年： 最后祝大家都能顺利通过这个考试，同时对AI的理解更上一层楼。 Good … Continue reading →

自 ChatGPT 问世以来，AI的风口就来了。 AI是一门研究如何使计算机具有类似人类智能的学科。 自从ChatGPT-3.5给大家带来了极大的震惊之后，全民都在谈论AI，在这个AI大时代背景之下，如果你想进一步了解AI相关热词含义，从而更好的理解当下AI的基础原理，本文就不容错过。 如今，当你找专业人士解释一些关于AI的基础概念，最大的问题就是，你也许只是想简单的了解一个热词的简单解释，回答者跟你解释时，却引入了更多你不熟悉的新概念。 当你不得不追问这些新概念的含义时，却发现又引入了一堆新词，此刻是不是感觉头都大了？其实这么多新词和概念也很难通过一次简短的询问来搞懂并厘清期间的关系。 如果你也有这样的困惑，无论是提问方还是解答方，都可以利用这篇文章来帮助自己理解或辅助回答。 下面我们就从最熟悉的ChatGPT切入提问，看看都有哪些AI相关高频词汇，又各自是什么意思。 ChatGPT 是什么？ ChatGPT是一种LLM（大语言模型），具体是由OpenAI开发的一种聊天型生成预训练模型。它基于GPT架构，专门设计用于处理自然语言对话和生成有意义的回应。 LLM（大语言模型）是什么？ LLM英文全称是：Large Language Model。 大语言模型通常是指参数规模庞大、在大规模语料库上进行训练的自然语言处理模型。 另外LLM也不止OpenAI的GPT一种，还有其他很多家，比如Meta的Llama 2，以及更专注于企业应用的Cohere等。 OpenAI 是什么？ OpenAI是一个人工智能研究实验室，致力于推动人工智能的发展。 OpenAI 是许多先进语言模型的背后力量，其中最著名的就是 GPT 系列。 GPT 是什么？ GPT 全称是 “Generative Pre-trained Transformer”，翻译成中文是”生成式预训练转换器”。 GPT 是 OpenAI 提出的一系列预训练语言模型，它采用了 Transformer 架构。这些模型在大规模文本数据上进行预训练，学习了丰富的语言知识，可以用于各种自然语言处理任务。 Transformer … Continue reading →