1、什么是大模型

        ​大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。

2、什么是大语言模型

大语言模型（Large Language Model）：通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如 OpenAI 的 GPT模型。这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。

3、大模型的分类

按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：

· 语言大模型（NLP）：是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如：GPT 系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。

· 视觉大模型（CV）：是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等。例如：VIT 系列（Google）、文心UFO、华为盘古 CV、INTERN（商汤）。

· 多模态大模型：是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了 NLP 和 CV 的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。例如：midjourney。

按照应用领域的不同，大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级：

· 通用大模型 L0：是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。它们利用大算力、使用海量的开放数据与具有巨量参数的深度学习算法，在大规模无标注数据上进行训练，以寻找特征并发现规律，进而形成可“举一反三”的强大泛化能力，可在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，相当于 AI 完成了“通识教育”。

· 行业大模型 L1：是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度，相当于 AI 成为“行业专家”。

· 垂直大模型 L2：是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。

4、什么是Token

Token是指被大语言模型处理的离散的数据单元，可能是一个单词、也可能是一个字符，这个是由上下文决定的。

Token数量是指 输入和输出加起来的长度之和，决定了 prompt和输出的长度，同样会影响推理的速度，prompt越长，推理时间越长。

Token的概念相当于文字，一个中文文字对应一个token，比如冰激凌，对应三个token：冰+激+凌；一个英文的字符对应一个token，比如icecream，对应两个token：ice+cream。

​5、什么是Prompt

prompt中文意思是”提示词“。是给大模型的指令，是一个简短的文本输入，用于引导AI模型生成特定的回答或执行特定任务。

6、什么是RAG

RAG（检索增强生成）是一种结合外部知识库来增强LLM生成能力的总称.

7、什么是向量数据库

向量数据库：将现实世界中的物质向量化到高维空间，向量距离通常代表了自然语言的语义相似度。常见的向量模型包括：Embedding、M3E

8、什么是AIGC

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作是像人类一样具备生成创造能力的AI技术，即生成式AI，它可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容和数据，以及包括开启科学新发现、创造新的价值和意义等。