AI技术的更新速度日新月异,相信不少人都和我有同样的感受——被AI行业里五花八门的黑话(专业术语)绕得晕头转向,尤其是那些密密麻麻的英文缩写,更是让人摸不着头脑。今天,我就专门整理了一篇AI圈黑话科普文,用最接地气的语言、最贴近生活的比喻,把这些难懂的术语讲明白、讲透彻,保证你看完就能豁然开朗,轻松变身AI圈的半个“专家”。
一、令牌(Token)
Token其实可以类比成斗地主里的欢乐豆,理解起来特别简单。
玩斗地主需要消耗欢乐豆才能开局,和AI聊天互动同样需要“付费”,但AI计费方式不是按字数算,而是按Token(相当于“欢乐豆”)来扣除。你说的每一句话,AI都会自动拆解成一个个小小的“豆子”,这些“豆子”就是Token,至于一句话具体消耗多少“豆子”,则是由AI系统自动判定的。
所以不难理解,和AI聊天时,你说的内容越多、越冗长,消耗的“豆子”(Token)就越多,而这些“豆子”,就是AI计费的核心依据。
二、技能(Skill)
Skill本身就是英文“技能”的意思,在AI行业里,它指代的就是AI所具备的各项能力。
AI的技能并不是固定不变的,而是可以不断学习和拓展的。比如,AI刚“诞生”的时候,可能只具备基础的聊天功能,但如果给它安装上各种Skill(相当于“技能包”),它的能力就会得到大幅拓展。
举个例子,AI可以拥有画画的Skill、查询天气的Skill、生成PPT的Skill、预订机票的Skill、查询地图的Skill等等。一旦装上这些技能包,AI就不再是一个只会陪聊的工具,而是能帮你处理各种事务的AI助手,就像游戏里给角色添加技能一样,技能越多,“战斗力”就越强。
三、大模型(LLM)
网上经常能看到LLM这三个字母,可能很多人不知道它是什么意思——其实LLM是大语言模型的英文缩写,由大语言模型英文表述的首字母组合而成。
什么是大语言模型呢?简单来说,LLM就像是一个博览群书的超级“复读机”,它几乎读完了全人类的所有公开资料,然后学会了根据你说的上文,给出最贴合、最合理的下文回复。
不同的大模型,训练时用到的数据量各不相同,但无一例外,它们都学习了海量的信息,这也是“大语言模型”中“大”字的由来。
和大模型相对应的是小模型,小模型也常被称为行业模型或垂直模型。和大模型相比,小模型的参数量更少,通常是针对某一特定任务、某一具体场景进行专项训练的AI模型。
这里要说明一点,小模型不一定不好用,大模型也不一定就全能。这就像医院里的专科医生和全科医生,专科医生虽然知识面不如全科医生广泛,但在自己擅长的领域里,却是绝对的专家。
四、上下文(Context)
Context的中文意思就是上下文,我们可以把它理解成微信的聊天记录,这样就很好懂了。
你和AI长时间聊天,它之所以能记住你之前说过的话、聊过的内容,靠的就是Context(上下文)。每次你和AI说一句话,它都会先快速“翻看”一遍你们之前的全部聊天记录,再给出回复。
不过,这个“聊天记录”和手机内存一样,是有容量限制的。如果你们聊的内容太多、篇幅太长,超出了它的内存上限,AI就会忘记之前聊过的内容。
这也是为什么很多AI产品都会有“开启新对话”的功能——开启新对话,就相当于和AI重新开始聊天,它只会记住当前这个聊天窗口里的内容,不会混淆之前的对话。
五、提示词(Prompt)
Prompt的意思就是提示词,说白了,就是人和AI对话时下达的指令。
和AI沟通,本质上就是给它下指令,这个指令就是提示词。提示词不需要多么专业的话术,就是我们日常交流的语言,只不过,精准、清晰的提示词,能让AI更好地理解你的需求。
使用同一款AI工具,不同的提示词,生成的效果可能天差地别——好的提示词能让AI发挥出真正的人工智能实力,而模糊、笼统的提示词,生成的内容可能会不尽如人意,甚至让人觉得“人工智障”。
其实学习AI,最关键的一点就是学会写提示词,只有掌握了写提示词的技巧,才算真正会使用AI。毕竟,好的问题,往往比好的答案更重要。
给大家分享一个写提示词的简单技巧:尽可能把事情说清楚、说具体,比如说明事情的背景、你需要AI完成的具体任务、有没有特殊的要求或限制等等,越详细,AI给出的结果就越符合你的预期。
六、智能体(Agent)
智能体的核心作用,就是利用AI模型和各类工具,帮人们处理实际事务,而不只是简单地陪人聊天。
以前我们使用AI,大多是“问答模式”——用户问一个问题,AI给出一个答案,全程只是单纯的聊天互动。
但现在的智能体不一样,它可以直接帮你干活、交付最终结果。比如,你可以让智能体帮你生成PPT、编写代码,甚至直接在网上购物,全程不需要你过多干预。
智能体的核心构成是“AI大脑+工具”:AI就像一个非常聪明的大脑,而各类工具(比如前面提到的Skill技能),就是它的“手脚”,只有给它配备足够的工具,它才能顺利完成任务。
你只需要给智能体下达一个总的任务,它就会自己思考、拆解任务,选择合适的工具(比如调用对应的Skill),一步步推进,最终把完成好的结果交给你。
七、检索增强生成(RAG)
简单来说,RAG技术就是给AI模型补充额外的知识,让它能生成更准确、更全面的答案。
我们都知道,AI模型在训练完成后,它所掌握的知识是有时间限制的,只截止到训练结束的那一刻,对于训练之后外界发生的新事情、新信息,它是不知道的——这也是为什么有时候AI会“胡说八道”,给出错误的答案。
举个例子,今天刚发生的新闻,你直接问AI,它大概率是不知道的。但如果借助RAG技术,让AI先去网上搜索相关信息,再结合搜索到的内容给出回复,就能得到正确的答案。这也是很多AI模型都有“联网搜索”功能的原因。
除此之外,RAG技术还能让AI学习你自己的私人知识。比如,你写了很多工作文档,AI本身是不知道这些文档内容的,但你可以把这些文档传给AI,让它结合文档内容回答你的问题,这就是RAG技术的核心作用。
八、多模态(Multimodal)
多模态,指的是AI能够处理多种不同类型的数据,不局限于文字,还包括图片、音频、视频等多种形式。
和它相对应的是单模态模型,单模态模型只能处理一种类型的信息,比如早期的很多AI模型,就只能处理文字,无法识别图片或音频。
现在很多AI模型都号称是多模态模型,这就意味着它们可以同时生成文字、图片、视频、音频等多种内容,能力更全面。
通常来说,多模态模型比单模态模型更复杂,这就像人成长的过程:小时候只能爬行,慢慢学会走路、跑步,到最后甚至能做出后空翻这样复杂的动作。多模态,就相当于AI的“成长升级”,让它具备了处理和输出多种内容的能力,这也是AI技术越来越强大的重要原因。
九、微调(Fine-tuning)
微调,就是给AI模型补充额外的学习资料,让它针对性地深耕某一领域的知识,变得更专业。
大模型在训练完成后,就像是一个“全能高手”,什么领域的知识都懂一点,对各个行业都有一定的了解,但都不算特别精通。
如果想让大模型在某一个特定领域变得更加专业,就可以对它进行微调——具体方法就是给模型输入大量该领域的专业数据,让它专门学习这部分知识。
比如,想让AI在医疗领域更专业,就给它输入大量医疗相关的资料;想让它精通法律,就给它补充法律领域的专业数据。这样一来,模型在生成该领域的答案时,效果会更好、更精准。
微调的核心原理,就是让模型集中精力学习某一领域的专业知识,从而在该领域实现能力升级,变得更具专业性。
十、小龙虾(Openclaw)
小龙虾,其实是一个开源智能体项目的中文名,它的英文名字是Openclaw。
这个项目有两个非常突出的特点:第一,它能实现AI的自动化操作,就像小龙虾的钳子一样灵活,能够高效处理各类任务;第二,它可以连接用户的社交软件,比如微信,用户可以直接通过微信给这个AI工具安排任务,它就会自动去执行。
等任务完成后,它还会通过微信把结果反馈给用户,所以很多人都把小龙虾称为AI界的24小时私人助理、私人员工,随时随地都能帮你干活。
看完这些AI黑话的通俗解释,是不是觉得AI其实也没有那么神秘?很多时候,那些听起来高大上的英文术语,背后藏着的都是非常简单的逻辑,只是被专业表述“包装”了而已。
以上就是今天给大家分享的AI行业黑话详解,希望这篇文章能帮你打破AI术语的壁垒,顺利推开AI世界的大门,轻松入门AI学习。