A-C
AI（人工智能）
Artificial Intelligence，让机器具有人类智能的技术统称。
LLM（大语言模型）
Large Language Model，能够理解和生成自然语言的大型 AI 模型，如 ChatGPT、Claude。
GPT
Generative Pre-trained Transformer，OpenAI 开发的大语言模型系列。
Token
AI 处理文字的最小单位。大约等于 1 个中文字符或 4 个英文字母。
# Token 示例
"你好" = 2 tokens
"Hello" = 1 token
"AI is great!" = 4 tokensPrompt（提示词）
你给 AI 的指令或问题，好的提示词能获得更好的回答。
Fine-tuning（微调）
在已有的大模型基础上，用特定数据继续训练，让模型在某个领域更专业。
F-H
Few-shot Learning（少样本学习）
给 AI 提供几个示例，让它学会某种模式或风格。
示例：
输入：我很高兴 → 输出：positive
输入：太失望了 → 输出：negative
输入：今天很累
AI 会回答：negative
Chain of Thought（思维链）
让 AI 一步步推理，而不是直接给出答案，提高回答准确性。
普通问法：3 * 4 = ?
AI 直接回答：12
思维链问法：计算 3 * 4：
第一步：3 + 3 = 6
第二步：6 + 3 = 9
第三步：9 + 3 = 12
所以 3 * 4 = 12
Hallucination（幻觉）
AI 生成看似正确但实际错误的内容，使用时需注意核实。
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习，用于提升 AI 的回答质量。
P-R
Prompt Engineering（提示词工程）
设计和优化提示词，让 AI 输出更准确、更有用的过程。
RAG
Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。结合知识库检索和 AI 生成的技术。
Temperature
控制 AI 输出随机性的参数：
- 低（0.1-0.3）：输出更确定、更有逻辑
- 高（0.7-1.0）：输出更有创意、更随机
Token Limit（Token 限制）
AI 单次对话能处理的最大 Token 数，超过后需要开启新对话。
| 模型 | Token 限制 | |------|-----------| | GPT-3.5 | 16K | | GPT-4 | 128K | | Claude 3 | 200K |
其他常见缩写
| 缩写 | 全称 | 解释 | |------|------|------| | API | Application Programming Interface | 应用程序接口，让程序调用 AI 服务 | | NLP | Natural Language Processing | 自然语言处理 | | CV | Computer Vision | 计算机视觉 | | TTS | Text to Speech | 文字转语音 | | STT | Speech to Text | 语音转文字 | | AGI | Artificial General Intelligence | 通用人工智能 |
收藏备用
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