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📖 AI名词解释

P0必会 + P1应知 + P2进阶,三级体系帮你快速理解AI核心概念,不再被术语劝退

P0: 20个必会P1: 14个应知P2: 6个进阶合计: 40个术语
普通人必须了解的核心概念

AI

Artificial IntelligenceP0

让机器模拟人类智能行为的技术总称

💡 理解AI的基本概念,知道AI能做什么、不能做什么

LLM

Large Language ModelP0

用海量文本训练的超大规模语言模型,能理解和生成人类语言

💡 ChatGPT、Kimi等对话AI的底层技术

NLP

Natural Language ProcessingP0

让计算机理解、分析和生成人类语言的技术领域

💡 机器翻译、情感分析、文本摘要等

Prompt

提示词P0

给AI的指令或问题,是人与AI交互的核心方式

💡 写好Prompt是高效使用AI的关键技能

Token

令牌P0

AI处理文本的最小单位,约等于0.75个英文单词或0.5个中文字

💡 理解Token有助于控制成本和优化输出

RAG

Retrieval-Augmented GenerationP0

检索增强生成,让AI在回答前先检索外部知识库,提升准确性

💡 企业知识库问答、文档AI助手的核心技术

Fine-tuning

微调P0

在已有大模型基础上,用特定领域数据进一步训练,让模型更专业

💡 让通用AI变成行业专家,如法律、医疗AI

Hallucination

幻觉P0

AI生成看似合理但实际错误或虚构的内容

💡 使用AI时必须验证关键信息的准确性

API

Application Programming InterfaceP0

应用程序接口,让不同软件之间互相调用的标准协议

💡 通过API把AI能力集成到自己的产品中

GPT

Generative Pre-trained TransformerP0

OpenAI推出的大语言模型系列,目前最流行的AI模型之一

💡 ChatGPT的底层模型,也可通过API集成

Agent

智能体P0

能自主感知环境、制定计划、执行行动的AI系统,比普通对话AI更智能

💡 自动化复杂任务,如代码编写、数据处理、客户服务

Context Window

上下文窗口P0

AI单次能处理的最大文本长度,以Token数衡量

💡 选择AI工具时的重要指标,窗口越大能处理的文档越长

Temperature

温度P0

控制AI输出随机性的参数,值越高越有创意,越低越精确

💡 写作用高温度,编程用低温度

Embedding

向量嵌入P0

将文本转化为数字向量的技术,用于语义搜索和相似度计算

💡 RAG系统的核心组件,实现语义级搜索

Multi-modal

多模态P0

AI同时处理文字、图片、音频、视频等多种类型数据的能力

💡 图片理解、视频生成、语音对话等

Zero-shot

零样本P0

AI在没有任何示例的情况下直接完成任务的能力

💡 给AI一个全新任务,不给示例,看它能否直接完成

Few-shot

少样本P0

给AI几个示例让它学习,然后完成类似任务

💡 提供2-5个示例就能显著提升AI输出质量

Chain of Thought

思维链P0

让AI逐步推理而非直接给出答案,提升复杂问题的准确率

💡 数学、逻辑推理等需要中间步骤的任务

RLHF

Reinforcement Learning from Human FeedbackP0

用人类反馈来训练AI,使其输出更符合人类偏好

💡 让AI回答更安全、更有用、更自然

SFT

Supervised Fine-TuningP0

监督微调,用人工标注的高质量数据对模型进行进一步训练

💡 让通用模型在特定任务上表现更好

持续更新中,有想了解的术语欢迎公众号留言

参考来源:老金带你玩AI知识库 / WayToAGI