1.2.2 如何使用百度的文心一言
文心一言是百度研发的知识增强大语言模型，能够与用户进行对话互动，回答用户提出的问题，协助用户进行创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。文心一言位于模型层，使用百度飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，持续从海量数据和大规模知识中融合学习，具备知识增强、检索增强和对话增强的特色，可为用户提供准确、安全、有效的知识。
文心一言已经放开公测，注册账号非常容易，只需打开文心一言官网（https://yiyan.baidu.com/welcome），单击右上角的“登录”按钮，在登录弹窗的右下角单击“立即注册”后按照要求进行操作，即可完成文心一言账号的注册，如图1-7所示。
图1-7 文心一言官网
用注册好的账号登录后，即可进入文心一言的聊天界面，如图1-8所示。
接下来让我们体验下文心一言在数据分析方面的应用。如输入“作为数据分析专家，请用通俗易懂的语言给小白介绍什么是线性回归。”后，得到的答案如下所示。
图1-8 文心一言的聊天界面
线性回归是一种用来预测数值型数据的简单机器学习算法，它通过对数据的线性关系进行建模来预测未知的数据。
线性回归的核心思想是假设数据之间的联系是线性的，也就是说输入变量（也叫作特征）和输出变量（也叫作目标变量或预测变量）之间的关系可以用一条直线来表示。
比如，假设我们有一组身高和体重的数据，想根据身高来预测体重。在这个例子中，身高是特征，体重是目标变量。我们可以假设体重和身高之间存在一种线性的关系，也就是说，我们可以认为体重是身高的一个倍数。如果这个倍数（也叫作权重）是10，那么每增加1单位的身高，体重就会增加10单位。
线性回归的目标就是找到这个倍数，也就是最佳的权重。我们可以通过最小化预测值和实际值之间的差异（也叫作残差）来找到这个最佳的权重。
为了找到这个最佳的权重，我们通常使用一种叫作梯度下降的方法。简单来说，梯度下降就是一种寻找最低谷的方法。在上述例子中，我们需要找到一个权重，这个权重的值使得预测值和实际值之间的差异最小。使用梯度下降法可一步步地更新权重，以便在每一步都朝着减少差异的方向前进。
以上就是线性回归的基本概念。线性回归是一种非常简单但有效的预测工具，它可以帮助我们理解数据之间的关系，并对未来的数据进行预测。
由上可知，文心一言的回答结果非常不错。此外，如果你还想就这个问题继续深入学习，它还给出了下一步的问题建议。
例如，我们在了解线性回归的时候看到一个叫“损失函数”的概念，如果想知道什么是损失函数，也可以通过文心一言得到答案。此时，可在文心一言的聊天对话框中输入“作为数据分析专家，请给出损失函数的公式，不要用Markdown，公式用LaTeX显示。”，得到的答案如下所示。
当然，我可以为您提供一些常见的损失函数（Loss Function）的LaTeX公式。
1.均方误差（Mean Squared Error，MSE）
2.平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）
3.均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）
4.对数损失（LogLoss）
5.Hinge损失（适用于支持向量机）
以上公式中，yi是实际的标签值，
是模型预测的值，n是样本的数量。这些是损失函数的一些常见示例，用于不同的机器学习任务。
最后，让我们来体验文心一言在写代码方面的能力。我们在文心一言的聊天对话框中输入以下内容：
作为数据分析专家，请用scikit-learn自带的iris数据集进行k近邻分类，实现对花种类的预测，要求基于scikit-learn的KNeighborsClassifier类实现，并评估模型预测效果。
以下是文心一言给出的答案。
下面是一个基本的示例，演示如何使用scikit-learn的KNeighborsClassifier类对iris数据集进行k近邻分类，并对模型的预测效果进行评估：
上述代码首先加载iris数据集，按照80%和20%的比例将数据分为训练集和测试集。并使用StandardScaler对数据进行标准化处理；然后创建一个KNeighborsClassifier对象，并设置邻居数量为3；最后使用训练集对分类模型进行训练，使用训练好的分类模型对测试集进行预测，并输出预测的准确度。
文心一言给出的代码包括数据导入、数据拆分、数据标准化、模型建立、训练及预测，最后还给出了对代码块的步骤解读。
我们可以单击文心一言聊天界面右上角的“一言百宝箱”按钮，调出“一言百宝箱”，里面是各个编程辅助主题的优质指令集合，如图1-9所示。
图1-9 编程辅助主题的优质指令集合