AI “黑话” 第一期【收藏扫盲】
作者：微信文章“未来已来，百舸争流，争做新时代的弄潮儿！”
大家好，我是IT人李乃峰。从现在开始，AI将会改变整个世界，未来不懂AI的人就像老一辈不懂怎么使用手机和电脑的人。在这个频道，我将为大家持续更新AI “黑话” ，帮助大家深入浅出地了解和学习AI相关的知识。1. 人工智能（AI）- 专业解释：通过计算机系统模拟人类智能行为（如学习、推理、决策）的科学技术。- 通俗理解：让机器像人一样思考或行动，比如手机里的语音助手。2. GPT- 专业解释：OpenAI开发的一种通用的自然语言处理（NLP）模型架构。- 通俗理解：一个会写作文、编代码的AI，你问它答，像知识渊博的朋友。概念辨析：GPT特指OpenAI开发的模型架构，大家所熟知的ChatGPT只是其一种善于对话的分支应用，此外还有CodeGPT（善于代码）、DALL·E（善于图像生产）等应用。而目前热门的Deepseek、通义千问使用的是MoE（混合专家）架构，因此不是所有的大模型都叫做“GPT”。3. 大模型（Large Model）- 专业解释：指参数规模超大的机器学习模型（通常十亿参数起步），能够处理图像、文本、音频等多模态数据，适用于自然语言处理、图像识别、决策优化等复杂任务。- 通俗理解：大模型就像一个“全能学霸”，通过阅读互联网上几乎所有的文字、语音和多媒体数据，学会了理解和生成人类语言，音频和视频，能写文章、回答问题，创作图画、音乐和视频等。概念辨析：有大模型，自然就有小模型。小模型（Small Model）是指参数规模较小（通常在数百万至数千万级别）、结构相对简单的机器学习模型，例如大家早已熟知的手机助手siri、小爱同学等，虽然小模型应用经常被大家调侃为“人工智障”，但因为占用资源极小，应用场景还是挺丰富的。4. 大语言模型（LLM）- 专业解释：基于海量文本训练的深度学习模型，能生成和理解自然语言。- 通俗理解：一个读过无数书籍和文章的“AI学霸”，能写文章、聊天。概念辨析：大语言模型就是大家俗称的“拉玛”，属于大模型的子类，占大模型生态的40%左右，从某种程度上讲，大语言模型也可以视为其他细分大模型的基础。5. 多模态模型（Multimodal Model）- 专业解释：能处理文本、图像、语音等多种输入形式的模型。- 通俗理解：既能看图说话，又能听声写诗的AI。6. 模型压缩（Model Compression）- 专业解释：减小模型体积和计算量的技术。- 通俗理解：给AI“减肥”，方便装进手机里用。7. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）- 专业解释：将大模型的知识迁移到小模型的技术。- 通俗理解：老师（大模型）把毕生所学教给学生（小模型）。概念辨析：“蒸馏”是模型压缩的一种方式，这个词很形象，可以把大模型理解为一位老师，不仅会懂解题方法还懂底层原理，而为了让自己的学生能快速考上大学，就只传授了最好用的几种解题方法给学生。8. 幻觉（Hallucination）- 专业解释：模型生成不符合事实的内容。- 通俗理解：AI一本正经地胡说八道，比如“太阳是蓝色的”。9. 生成式AI（Generative AI）- 专业解释：能创造新内容（文本、图像等）的AI技术。- 通俗理解：会画画的AI，你给个主题它就能创作。10. 提示工程（Prompt Engineering）- 专业解释：通过优化输入指令提升模型输出质量的技术。- 通俗理解：学会和AI说话的艺术，问得巧才能答得好。11. 机器学习（Machine Learning）- 专业解释：AI的子领域，通过算法让计算机从数据中自动学习模式并做出预测。- 通俗理解：教电脑从例子中自己找规律，比如推荐你喜欢的短视频。12. 深度学习（Deep Learning）- 专业解释：基于多层神经网络的机器学习方法，擅长处理图像、语音等复杂数据。- 通俗理解：用多层次的“虚拟脑细胞”解决复杂问题，比如识别人脸。13. 强化学习（Reinforcement Learning）- 专业解释：通过试错获得奖励来优化决策策略的学习方法。- 通俗理解：AI玩电子游戏，赢了加分，输了扣分，自己总结经验。14. 监督学习 vs 无监督学习- 专业解释：监督学习用带标签数据训练，无监督学习发现未标注数据的模式。- 通俗理解：前者像老师改作业，后者像自己整理没标签的文件。15. 神经网络（Neural Network）- 专业解释：模仿生物神经网络结构的计算模型，由输入层、隐藏层、输出层组成。- 通俗理解：电脑模仿人脑的思考方式，像搭积木一样分层处理信息。16. 自然语言处理（NLP）- 专业解释：AI处理人类语言的分支，包括翻译、情感分析等任务。- 通俗理解：教电脑看懂人话，比如把中文变成英文。17. 预训练（Pre-training）- 专业解释：在大规模通用数据上训练模型获取基础能力。- 通俗理解：让AI先学完所有中小学课程，再学专业。18. 微调（Fine-tuning）- 专业解释：在预训练模型基础上用特定领域数据进行二次训练。- 通俗理解：让通用AI变成医疗专家，只需再读医学书。19. 参数（Parameters）- 专业解释：模型内部的可调节数值，决定其行为模式。- 通俗理解：AI脑细胞之间的连接强度，参数越多越聪明。20. 泛化能力（Generalization）- 专业解释：模型处理未见数据的能力。- 通俗理解：学过的知识能灵活运用到新场景。
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