AI技术从业者必读:深度解读大语言模型80个关键术语,把握行业脉搏

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作者：微信文章
认识大语言模型的核心术语，掌握人工智能行业必备知识。

随着ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型的崛起，人工智能领域迎来了翻天覆地的变化，尤其是DeepSeek以开源方式提供，深刻改变了大模型原先闭源的生态。

无论是科技从业者还是普通用户，了解大模型相关的专业术语已成为把握人工智能发展趋势的基础。本文整理了大语言模型领域最核心的80个术语，帮助您快速掌握这一前沿技术领域的专业知识。
目录

基础概念 (1-10)

训练与优化 (11-20)

能力与特性 (21-27)

模型类型与产品 (28-36)

多模态能力 (37-46)

应用场景 (47-60)

技术优化与资源 (61-68)

技术挑战与发展方向 (69-80)

一、基础概念 (1-10)


1. 大语言模型 (LLM)

基于海量文本数据训练的、参数规模巨大的深度学习模型，能理解和生成自然语言。
2. 参数 (Parameters)

衡量模型规模和复杂度的指标，是模型通过训练学习到的可调整数值。
3. Token

模型处理文本的基本单位，可以是单词、子词、字符或标点符号。
4. 上下文窗口 (Context Window)

模型在处理信息时能够参考的历史文本范围或最大长度，通常以Token数量计算。
5. 温度 (Temperature)

控制模型输出随机性和创造性的参数，温度越高越随机、多样，越低越确定、保守。


6. 词向量 (Embedding)

将文字转换为包含语义信息的数值向量的技术，使计算机能够处理语言。
7. 提示词 (Prompt)

用户输入给模型的指令或问题，用于引导模型生成特定类型的输出。
8. 上下文 (Context)

模型进行理解和生成时所依赖的相关背景信息，通常指输入文本或对话历史。
9. 推理 (Inference)

使用训练好的模型根据新的输入生成预测或输出的过程。
10. Transformer架构

目前大语言模型广泛使用的核心神经网络架构，特点是包含自注意力机制。
二、训练与优化 (11-20)


11. 预训练 (Pre-training)

在大规模无标签文本数据上进行的初始模型训练，以学习通用的语言知识。
12. 微调 (Fine-tuning)

在预训练模型基础上，使用特定任务的有标签数据进行进一步训练，以适应具体应用。
13. 指令微调 (Instruction Tuning)

通过包含指令和对应输出的数据集对模型进行微调，使其更好地理解和遵循指令。
14. 对齐微调 (Alignment Tuning)

通过微调使模型的输出更符合人类的价值观、偏好和期望。
15. 自监督学习 (Self-supervised Learning)

一种利用数据本身生成标签或监督信号进行训练的机器学习方法。


16. 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)

一种机器学习方法，模型通过与环境交互并根据获得的奖励或惩罚来学习最优策略。
17. RLHF (基于人类反馈的强化学习)

利用人类对模型输出的偏好反馈作为奖励信号，通过强化学习优化模型，使其更符合人类期望。
18. 零样本学习 (Zero-shot Learning)

模型在没有见过任何特定任务示例的情况下，直接执行该任务的能力。
19. 小样本学习 (Few-shot Learning)

模型仅通过少量示例就能快速学习并执行新任务的能力。
20. 注意力机制 (Attention Mechanism)

神经网络中一种允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入中不同部分重要性的技术。
三、能力与特性 (21-27)


21. 涌现 (Emergence)

模型规模增大到一定程度后，突然出现的、无法从小规模模型简单推断出的新能力。
22. 大模型幻觉 (Hallucination)

模型生成看似合理但与事实不符或缺乏依据的错误信息。
23. 语义理解 (Semantic Understanding)

模型理解文本内在含义、概念和上下文关系的能力。
24. 人工智能生成内容 (AIGC)

利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容。


25. 提示工程 (Prompt Engineering)

设计和优化输入给大模型的提示词（Prompt），以获得更好输出结果的技术和学科。
26. 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)

引导模型在解决问题时，显式地生成一步步的中间推理过程，以提高复杂任务的准确性。
27. 知识图谱 (Knowledge Graph)

用图结构表示现实世界中的实体及其相互关系的结构化知识库。
四、模型类型与产品 (28-36)


28. GPT

OpenAI开发的基于Transformer架构的生成式预训练语言模型系列。
29. BERT

Google开发的基于Transformer的双向编码器语言模型，擅长理解上下文。
30. ChatGPT

OpenAI开发的、专门针对对话进行优化的大型语言模型。
31. Claude

Anthropic公司开发的注重安全和伦理的大型语言模型系列。
32. Llama

Meta (Facebook) 开发的大型语言模型系列，部分版本开源。
33. Gemini

Google开发的多模态大型语言模型系列，能处理文本、图像、音频等多种信息。
34. 文心一言

百度公司开发的知识增强大语言模型。
35. 通义千问

阿里巴巴公司开发的大型语言模型系列。
36. 讯飞星火

科大讯飞公司开发的认知大语言模型。
五、多模态能力 (37-46)


37. 多模态 (Multimodal)

指模型能够理解和处理多种不同类型的数据，如文本、图像、音频、视频等。
38. 多模态大语言模型 (MLLM)

结合了大型语言模型和处理多种模态数据能力的模型。
39. Text-to-Image (文生图)

根据文本描述自动生成对应图像的技术。
40. Text-to-Video (文生视频)

根据文本描述自动生成对应视频的技术。
41. Text-to-Speech (TTS)

将文字转换为语音的技术。


42. 语音识别 (Speech Recognition)

将语音转换为文字的技术。
43. Stable Diffusion

开源的文生图模型。
44. DALL-E

OpenAI开发的文生图模型。
45. Midjourney

强大的文生图服务。
46. Sora

OpenAI的文生视频模型。
六、应用场景 (47-60)


47. 对话系统 (Dialogue System)

能与用户进行自然语言交流的AI系统。
48. 聊天机器人 (Chatbot)

能进行自然语言对话的应用程序或AI。
49. 问答系统 (Question Answering System)

自动回答用户提出的问题的系统。
50. 文本生成 (Text Generation)

AI自动创建新的文本内容的过程或能力。
51. 文本摘要 (Text Summarization)

将长篇文本自动压缩为简短摘要的技术。
52. 情感分析 (Sentiment Analysis)

自动判断文本中所表达的情感倾向（如正面、负面、中性）的技术。


53. 机器翻译 (Machine Translation)

自动将文本从一种语言翻译成另一种语言的技术。
54. 智能体 (Agent)

能够感知环境、自主决策并执行动作以完成特定目标的AI系统。
55. 多智能体 (Multi-agent)

多个独立的智能体在一个环境中交互、协作或竞争以解决复杂问题的系统。
56. Copilot (AI助手)

集成在软件或应用中，辅助用户完成特定任务的AI工具。
57. RAG (检索增强生成)

结合外部知识库检索与语言模型生成能力的技术，通过先检索相关信息再生成答案来提高准确性。
58. Function Calling (函数调用)

模型根据指令调用外部API或函数以获取信息或执行操作的能力。
59. text2code

将自然语言描述自动转换为计算机程序代码的功能。
60. text2sql

将自然语言问句自动转换为数据库查询语句（如SQL）的功能。
七、技术优化与资源 (61-68)


61. GPU (图形处理器)

因其并行计算能力成为AI模型训练和推理的关键硬件。
62. 量化 (Quantization)

降低模型参数和计算的数值精度（如从32位浮点数降到8位整数）以减少模型大小和加速推理的技术。
63. 模型压缩 (Model Compression)

一系列旨在减小模型尺寸、降低计算量和内存占用的技术总称，包括量化、剪枝等。
64. 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)

将一个大型、复杂的"教师"模型所学的知识迁移到一个小型、简单的"学生"模型的技术。
65. 延迟 (Latency)

模型从接收输入到生成完整响应所需的时间。
66. 数据标注 (Data Annotation)

为训练数据添加标签或注释的过程，用于监督学习。
67. 向量数据库 (Vector Database)

专门用于存储、索引和高效检索高维向量数据的数据库，常用于RAG和Embedding相关应用。
68. 合成数据 (Synthetic Data)

通过算法或模型人工生成的数据，用于补充或替代真实数据进行训练。
八、技术挑战与发展方向 (69-80)


69. 通用人工智能 (AGI)

具备与人类同等或更高智能水平，能够理解、学习和应用于广泛任务的假想人工智能。
70. 对齐 (Alignment)

确保AI系统的目标、行为和价值观与人类的意图和价值观保持一致的过程或状态。
71. 上下文长度限制 (Context Length Limit)

模型能够处理的最大输入文本长度（Token数量），超过此限制可能导致信息丢失或性能下降。
72. 过拟合 (Overfitting)

模型在训练数据上表现很好，但在未见过的新数据上表现差的现象，表明模型过度学习了训练数据的噪声或细节。
73. 模型泛化 (Generalization)

模型在训练后，对未曾见过的新数据的适应和表现能力。


74. 参数规模 (Parameter Scale)

模型中参数的总数量，通常是衡量模型大小和能力的重要指标。
75. 计算成本 (Computational Cost)

训练和运行大模型所需的计算资源（如GPU、TPU）和相关费用。
76. 伦理与安全 (Ethics and Safety)

大模型研发和应用中涉及的道德规范、社会影响、潜在风险及安全保障问题。
77. 隐私保护 (Privacy Protection)

在训练和使用AI模型过程中，保护用户数据和个人信息不被泄露或滥用的技术与规范。
78. 具身智能 (Embodied AI)

指AI系统拥有物理实体（如机器人），能够通过感知和行动与物理世界进行交互和学习。
79. 世界模型 (World Model)

AI系统内部构建的、对现实世界运行规律和状态的理解与模拟。
80. 自然语言处理 (NLP)

研究如何让计算机理解、解释和生成人类自然语言的计算机科学和人工智能领域。
总结

大语言模型领域正在快速发展，这80个核心术语涵盖了从基础概念到前沿发展的主要方面。随着技术的不断进步，这些术语也在持续演变。熟悉这些术语不仅有助于理解当前的大模型技术，还能帮助我们预见其未来的发展方向。

对于技术爱好者、行业从业者或是普通用户，掌握这些概念都能让你更好地理解、使用和讨论人工智能技术。希望这篇术语汇编能为你在AI时代的探索之旅提供帮助。