AI大模型基础知识科普
AI大模型是驱动各类热门AI应用的核心力量。它们通过在海量数据上进行“预训练”，学习语言规则和知识，再通过“微调”适应特定任务，其高效运行得益于Transformer架构的“自注意力机制”，能有效理解上下文。 使用大模型分为直接对话和API调用两种方式。API调用允许用户通过调整“Temperature”（控制创造力）、“Top-p”（控制多样性与连贯性）、“Max Tokens”（限制输出长度和成本）以及“频率/存在惩罚”等参数，实现对模型输出的精细化控制。 核心概念包括：Tokens（模型处理的最小文本单位，影响计费和长度），Context（对话历史，保持连贯性，受上下文窗口限制），Prompt（向模型下达的指令，提示词工程是优化输出的关键），Open Source Models（提供模型权重或完整代码，具备数据隐私和定制化优势），Inference（模型基于输入生成输出的过程），以及Hallucination（模型生成虚假信息的现象）。 此外，大模型技术正向多模态发展，能同时处理文本、图像、音频、视频等多种信息，并结合RAG（检索增强生成）技术，通过外部知识库提高答案的准确性和时效性。 同时，图片、视频、音乐生成模型也展现出强大的创作潜力。
