人工智能已不再是遥远的概念，而是真切地融入了我们的生活，深刻影响着各行各业的发展。
在这样的大背景下，如果还对AI一知半解，那就如同逆水行舟，必将被时代的浪潮淘汰。
以下 10 个核心术语，让我们深入剖析下：
1. 大预言模型（LLM，Large Language Model）
- 定义：这玩意就是基于深度学习技术，参数规模大的吓人，达到千亿级别的生成式模型，比如 GPT-4，Claude 都是它的“代表作”。它厉害之处就在于，能跟人一样理解和生成自然语言，感觉就像给机器脑袋里装了个“语言大师”。
- 重要性：LLM 可是 AI 产品的“心脏”，起着关键作用。我们得清楚它的能力范围，比如它的“记忆力”能记住多少上下文内容，生成的东西质量怎么样，还有在哪些场景能用（比如对话、内容生成之类的）。以及，你得知道它在什么时候是在靠谱输出，什么时候又是在“一本正经的胡说八道”。
2. Transformer 架构
- 定义：当下几乎所有主流大模型赖以构建的“骨架”，其核心在于创新性地引入了自注意力机制。凭借这一独特机制，Transformer 架构能够精准且高效地处理各类序列数据。无论是篇幅冗长、结构复杂的学术论文，还是情节跌宕起伏的长篇小说， Transformer 架构都能轻松理解其含义，并且基于理解快速生成高质量的内容，对它来说，长文本理解和生成完全就是“小菜一碟”。
- 重要性：要是搞懂了它的原理，比如 Encoder-Decoder 机构，那就相当于掌握了“秘密武器”。调整深入文本长度，能让交互更丝滑流畅。
3. 提示词工程（Prompt Engineering）
- 定义：简单来说，就是通过优化输入给模型的指令（Prompt），让模型输出的东西更准确。就像给模型“打小抄”，教它怎么给出正确答案。