随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Models）已成为AI领域的研究热点。然而，面对层出不穷的专业术语，许多人对这些“黑话”感到困惑。本文将深入解析大模型领域的常见专业术语，帮助您轻松解锁AI黑话。
一、大语言模型（LLM）
定义
大语言模型（Large Language Models，LLMs）是指具有大规模参数量和丰富语言知识的预训练语言模型。这些模型通常包含数十亿到数百亿个参数，并在大规模文本语料库上进行了预训练，以学习和编码丰富的语言知识。
示例
GPT-3：由 OpenAI 发布的一种大型语言模型，拥有1750亿个参数。
二、参数
定义
参数是模型内部可调节的变量数量，决定模型复杂度和学习能力。参数越多，模型的学习能力就越强，但同时也需要更多的计算资源和数据来训练。
示例
Deepseek-R1671B：拥有1671亿个参数的大模型。
三、Token
定义
Token是文本的离散化表示，类似于人类语言中的词汇片段。其粒度由分词算法决定。Token是大语言模型处理文本的最小语义单位，它将原始文本转化为模型能够识别的数字编码。
示例
“人工智能”可以分词为“人工”和“智能”。
四、Prompt
定义
Prompt是用户提供给模型的输入，用于引导模型生成相应的输出。这可以是一个问题、一个任务描述，或是任何能够启发模型产生有意义回应的信息。
示例
“Translate the following English text to French: ‘Hello, how are you?‘”
五、向量工程（Embedding）
定义
向量工程（Embedding）是将文本、图像、声音等非结构化数据转化为向量表示的过程。在AI领域，向量工程常用于将文本转换为向量，以便模型进行更有效的处理。
示例
Word2Vec：一种将文本中的单词转换为向量表示的算法。
六、微调工程（Fine-tuning）
定义
微调工程（Fine-tuning）是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行调整和优化的过程。通过微调，可以使模型在特定任务上取得更好的性能。
示例
在NLP任务中，可以使用预训练的GPT模型进行微调，以适应不同的语言处理任务。
七、对抗生成网络（GAN）
定义
对抗生成网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种生成模型，由生成器和判别器两个神经网络组成。生成器负责生成数据，判别器负责判断数据是否真实。通过两个网络的对抗训练，GAN可以生成高质量的数据。
示例
Stable Diffusion：一种基于GAN的AI绘画模型。
八、扩散模型（Diffusion Model）
定义
扩散模型是一种生成模型，通过将数据从简单到复杂逐步扩散，再反向扩散回原始数据，从而生成新的数据。
示例
Stable Diffusion：一种基于扩散模型的AI绘画模型。
通过以上解析，相信您已经对大模型领域的专业术语有了更深入的了解。在未来的AI研究中，这些术语将为您打开新的视野。