AI是什么？大模型、语料、训练、推理、机器学习、神经网络等专业名词如何关联
AI爆火，常常听到一大堆的专业名词，如大模型、语料、训练、推理、机器学习、神经网络、自然语言处理，这些都是什么？跟AI有什么关系？相信很多人都有同样的疑惑，带着这些问题，我们通过这篇文章来了解一下。
AI相关名词解释
AI是什么
AI是一门学科/技术，AI是指Artificial Intelligence，人工智能，是由计算机系统模拟人类智能的技术，使其能够执行需要人类智慧的任务，如学习、推理、决策、识别、理解语言等。
模型是什么（大模型/小模型）
模型可以理解为一个数学公式，是对现实世界问题的抽象表示，一般由参数、结构组成，由算法代码实现，如房价预测中的线性回归模型，房价=a*面积 + b*地段 + c，其中a/b/c是模型参数。
- 大模型通常参数量极大、训练数据规模极大、泛化能力强、通用性高，如deepseek、chart-gpt等
- 小模型通常参数量小、训练数据规模小、硬件资源要求少，一般用于特定场景
多模态是什么
同时处理和理解多种类型的数据，其核心在于跨模态的关联与融合，模态指数据的表现形式或输入类型，如文本、视觉、听觉、传感器数据。典型应用如图文理解、视频分析、自动驾驶等
语料是什么
为模型训练、模型评估、领域适配（微调、少样本学习）和语言研究（社会热刺、不同地区表达差异）而系统化收集的文本、语音或多媒体数据集合。一般步骤如下：
- 数据来源：公开数据、用户数据、专业采集（爬虫等）
- 预处理与清洗：去噪、标准化、隐私处理
- 标注：自动标注、人工标注和混合方法
当前趋势是自动化标注+人类校验结合
训练是什么
利用语料数据对模型进行循环“试错-修正”，如输入数据计算结果与预期结果相比，根据结果评估偏差并优化模型
推理是什么
推理是指用户在AI应用输入问题后，经向量检索将问题转化为机器可处理的形式，然后用模型或者算法推导结论，输出结果给用户的过程
RAG是什么？当前主流AI技术
Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成，是一种结合信息检索和文本生成的技术，通过实时检索外部知识库来辅助生成更准确地回答，回答更真实，不需要重新训练模型即可更新知识。典型应用如问答系统、客户机器人等。
AGI是什么？类人类专家，未来AI方向
Artificial General Intelligence，通用人工智能。具备人类水平的多领域认知能力，可自主学习、推理和解决任意任务的AI，通俗讲就是人类专家。
AI计算资源NPU与传统计算资源差异
| 特性 | CPU（中央处理器） | GPU（图形处理器） | NPU（神经网络处理器） |
|---|---|---|---|
| 核心目标 | 通用逻辑处理 | 高吞吐并行计算 | 低功耗AI推理 |
| 核心数 | 少量（<100） | 大量（数千） | 中等（数十到数百） |
| 延迟敏感 | 纳秒级 | 微妙级 | 批处理优化 |
| 算力 | 单核~1TOPS | 10-1000 TFLOPS | 1-100TOPS |
| 能效比 | 低，1-10GOPS/W | 中，10-100GOPS/W | 高，1-10TOPS/W |
| 任务 | 运行操作系统和APP逻辑 | 处理图形和通用并行计算 | 加速本地AI任务 |
AI相关核心技术
- 机器学习（ML）：AI 的基础，通过数据训练模型，让机器自动改进表现
- 深度学习（DL）：一种复杂的机器学习，使用多层神经网络处理大规模数据
- 自然语言处理（NLP）：让机器理解、生成和翻译人类语言
- 计算机视觉（CV）：让机器识别图像、视频和环境
- 强化学习（RL）：通过奖励和惩罚机制，机器自主学习最优策略
- 知识图谱：结构化存储和管理复杂知识，提升机器理解能力
AI名词关系梳理
AI模型产生，部署到使用的过程
AI发展与学习方向想法
- 多模态应用
- 大模型持续优化，各行各业小模型蓬勃发展
- 资源（NPU）需求持续优化，能源（电）消耗量持续优化
- 协调人与AI之间的关系，避免大范围失业等情况出现
站在巨人的肩膀上摘苹果。。。
思考
AI可以为你的行业解决什么问题？对个人的影响是什么？