如今高效智能的AI大模型，正如雨后春筍般破土而出，人們對于AI大模型的學習與探索之路，也愈發寬闊平坦。雖然AI工具已不再陌生，但其中關于AI Prompt、大模型的吞吐量、蒸餾與量化、私有化知識庫等這些常見的專業術語，你又了解多少？這篇文章將幫助你快速掌握AI行業常見的核心概念。

1、大模型型號

每個大模型都有其獨特的設計和功能，有些大模型可能在語言理解方面表現出色，有些則可能在生成圖像或解決特定領域問題上更有優勢，就像不同品牌的汽車。

同一個大模型也會有不同的版本型號，例如DeepSeek R1、DeepSeek V3等，不同的版本號代表著全面的進化，例如更大的參數、更快的速度、更長的上下文、或者多模態之類的新功能。

很多模型還針對不同任務做了微調，這些在名字上同樣有區分，比如DeepSeek Coder V2、DeepSeek Math等。

通常情況對話型就加chat，寫代碼就加coder，算數學就加math，做視覺就加vision等等。

2、模型參數

模型參數的數量通常非常龐大，比如7B、14B、32B等（7B=7Billion=7000000000個參數），一個擁有數十億甚至數萬億參數的大模型，就像一個擁有超級多“腦細胞”的超級大腦。這些參數決定了模型如何理解輸入的信息，并生成相應的輸出。

模型參數越大，通常能夠學習到更復雜的模式和規律。

參數越大，價格越貴，所以需要根據處理任務的復雜度，合理選擇不同“尺寸”的模型。

7B 模型

適用場景：適用于一些對實時性要求較高，且任務相對簡單的場景。

例如簡單的文本分類任務，如將新聞文章快速分類為政治、經濟、娛樂等類別；基礎的智能客服場景，能夠回答一些常見的、較為固定的問題，如“產品的價格是多少”“如何注冊賬號”等。

14B 模型

適用場景：可以處理稍微復雜一點的自然語言處理任務。

例如，能夠進行簡單的文本摘要生成，提取文章的關鍵信息；在智能客服中，可以理解一些稍微復雜的用戶問題，如“我之前購買的產品出現了故障，該如何解決”，并給出相應的解決方案。

32B 模型

適用場景：生成質量較高的文本，比如吸引人的廣告文案、社交媒體推文等內容，提供一些不錯的創意和內容生成。在知識問答系統中，能夠回答一些涉及一定領域知識的問題，如 “人工智能的發展歷程是怎樣的”。

70B 模型

適用場景：具備更強的語言理解和生成能力，適用于復雜的對話系統，能夠進行多輪對話，理解對話中的上下文信息，并給出合理的回應；在文本生成方面，能夠生成更連貫、更有邏輯的長篇內容，如小說、技術文檔等。

例如作為智能寫作助手，幫助員工撰寫報告、方案等文檔，提供思路和內容建議。能夠處理較為復雜的文字工作，理解領導和同事的意圖，并提供高質量的協助。

671B 模型

適用場景：通常具有非常強大的知識儲備和語言處理能力，能夠處理極其復雜的任務。

例如，在科學研究領域，能夠幫助科研人員理解和分析復雜的學術文獻，進行知識圖譜構建；在金融領域，能夠對大量的金融數據進行深度挖掘和分析，進行風險評估和投資預測。

通過對海量的數據和信息進行分析，提供有價值的洞察和建議，能夠為企業的重大決策提供有力的支持。

3、上下文長度

你可以把上下文長度想象成一個“記憶窗口”。

當大模型處理文本時，它會考慮一定長度的前文內容來理解當前的文本信息，這個長度就是上下文長度。一般簡單且短的問題用低上下文，而嚴謹且文本量大的用高上下文。

上下文長度通常有：

2K (2048): 標準長度，適合一般對話

4K (4096): 中等長度，可處理較長文檔

8K (8192): 較長上下文，適合長文分析

32K+: 超長上下文，可處理書籍內容

如果上下文長度很短，模型就像一個記憶力不太好的人，可能會忘記之前的信息，導致回答不準確。

4、Token

Token可以理解為文本的“積木塊”。

當大模型處理文本時，它會把文本分成一個個小的單元，這些小單元就是Token。比如句子“我喜歡吃蘋果”，可能會被分成“我”“喜歡”“吃”“蘋果”這幾個Token。

模型通過對這些Token的理解和處理來分析整個文本的含義。

每個Token都有其對應的編號或向量表示，就像每個積木塊都有自己的獨特標識一樣，模型就是通過操作這些“積木塊”來進行語言處理。

5、蒸餾

蒸餾可以想象成從一個“知識淵博的老師”（大模型）那里提取精華，傳授給一個“學生”（小模型）的過程。大模型通常包含了大量的知識和信息，但它可能比較復雜，運行起來比較慢。

蒸餾是通過一種特殊的訓練方法，讓小模型學習大模型的行為和知識，從而變得更加聰明。就像學生向老師學習一樣，小模型通過蒸餾可以在保持一定性能的同時，變得更加簡潔和高效，能夠更快地處理任務。

6、量化

模型參數通常是非常精確的數字，占用大量的存儲空間和計算資源。量化就是把這些精確的數字用更簡單、更緊湊的方式表示，比如把一個32位的浮點數變成8位的整數。

就像一幅彩色畫(大模型)，但你想用更少的顏色畫出類似的作品(小一點的模型)。

比如，從256種顏色減少到16種顏色，這樣可以節省顏料(計算資源)。雖然可能會損失一點點精度，但模型的運行速度會大幅提高，同時也能節省很多存儲空間，讓模型能夠在更有限的設備上運行。

7、知識庫與RAG

知識庫就像是一個巨大的圖書館，里面存放著各種各樣的知識和信息，比如歷史事件、科學知識、文化傳統等等。

而RAG（檢索增強生成）則是一種從這個“圖書館”里快速找到有用信息，然后把這些信息提供給大模型，讓大模型能夠根據這些準確的知識來生成更準確、更有依據的回答。

8、MOE（混合專家模型）

DeepSeek采用MoE（Mixture of Experts，混合專家）架構，訓練多個專家模塊，每個專家針對特定的數據分布或任務進行優化。

好比當模型接收到一個任務時，它會根據任務的特點自動選擇最合適的“專家”來處理，或者綜合多個“專家”的意見來給出最終的結果。就像在一個團隊中，不同的成員有不同的專業技能，遇到問題時會由最擅長的人來解決，或者大家一起商量出一個最佳方案。

確保每個專家處理其最擅長的數據類型或任務方面，從而實現更高效、準確的預測。

9、Prompt

Prompt可以理解為給大模型的“提示語”或“指令”。當你想要讓大模型做某件事情或回答某個問題時，你輸入的那段文字就是Prompt。

Prompt的設計非常重要，因為它會直接影響大模型的輸出結果。

10、Agent

Agent可以根據大模型的能力和一些預設的規則，自主地完成一些任務，比如與用戶進行對話、處理信息、執行特定的操作等。

Agent就像是一個有自己思維和行動能力的小機器人，它能夠理解用戶的需求，然后利用大模型的知識和自身的功能來幫助用戶解決問題，為用戶提供服務。

本文轉自：萬云智算