概念知识

A

B

C

ChatGPT

ChatGPT，它是一款用于聊天的产品，而它背后使用的大语言模型是GPT。

Cloud Desktop

云桌面。可以使用被人打包好的环境和软件，这个打包好的东西叫做镜像。

Closed-source Model

闭源模型。开放模型权重，可以下载到自己电脑部署的模型，叫做开源模型。但是现在开源模型只是开放了权重，而不开放训练代码和训练数据。所以，准确的说叫开放权重模型。

Connectionism

联结主义，先什么都不管，弄一个非常复杂的函数，然后根据计算出来的预测值与真实值的误差，不断调整里面的位置参数，这个函数叫住模型。

Context

上下文。不同的模型有不同的上下文的长度限制，越大就越能记住前面的信息，上下文从另外一个角度理解也可以叫提示词。

D

E

Emergence

涌现，大语言模型爆火的产品是2023年ChatGPT。

F

Fully Open-source Model

完全开源。有了模型、权重，可以下载到本地进行部署和使用了，很少有人要重新训练它。不依赖他人的服务，而是把模型下载到本地进行使用的过程叫做私有化部署。

Function

函数，万物皆函数，x -> y => f(x) = y。早期人们用符号主义的思想找到精确的函数，试图解释一切原理叫做符号主义。

Fine-tuning

微调，参数调整好后，根据参数的输入计算输出结果的过程，叫做推理。

G

Generative AI

生成式AI。当然除了文本，也包含图像、声音、视频等。这里每一个分割成最小粒度的词叫做Token。

GPT

Generative Pre-trained Transformer，它是一个系列，开发这个模型的公司是 OpenAI。

H

I

Image

镜像。

大语言模型的本质就是一个大函数，根据前面的一句话持续不断地计算下一个词是什么，这种基于输入内容自动生成新内容的人工智能系统，叫做生成式AI。

Inference

推理。前面这些概念在大模型时代到来之后，逐渐变得火热起来，当模型参数量足够大的时候，对话能力有了质的提升，产生了一定的推理能力。这种量变引起质变而突然出现的且之前没有能力的现象，叫做涌现。

J

K

L

Large Model

大模型，用于自然语言处理的大模型叫做大语言模型。

Large Language Model

大语言模型，调整参数的过程叫做模型的训练。

M

Model

模型，模型里的参数叫做权重。

N

O

Open-weight Model

开放权重，比如DeepSeek、LLaMA等。不但开放了模型结构和权重，还开放了训练代码的模型，叫做完全开源。

P

Pretraining

预训练，基于预训练的模型继续训练，让模型学习具体任务的方式叫做微调。

Prompt

提示词。

Private Deployment

私有化部署。私有化部署依赖很多复杂的环境置，就是要装很多依赖的软件和工具包，而且还需要性能较为强劲的GPU的支持，对于仅仅需要尝鲜的个人，专门为此去买台电脑不太合适，就有了云桌面。

Q

R

S

Symbolish

符号主义后来遇到了瓶颈，后来人们转用联结主义思想。

T

Token

Token。对话时，所有给到大模型的信息叫做上下文。

Training

训练，事先训练好一个基础模型的方式叫做预训练。

U

V

W

Weight

权重，如果模型里的参数量特别大，就叫做大模型。

X

Y

Z

产品-模型-公司

国内

产品	模型	公司
DeepSeek Chat	DeepSeek-V2	深势科技
通义千问	Qwen 系列	阿里
腾讯混元助手	混元大模型	腾讯
豆包	词言、云雀等	字节跳动
Kimi Chat	Moonshot V1/V2（自研）	月之暗面

国外

产品	模型	公司
ChatGPT	GPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Turbo	OpenAI
Copilot	GPT-4	GitHub + OpenAI
Claude	Claude2/3	Anthropic
Gemini Chat	Gemini 1.5（前身 PaLM）	Google DeepMind
Perplexity	Mixtral / Claude / GPT-4(多模型)	Perplexity（聚合型）
Poe	GPT / Claude / LLaMA / Gemini等	Quora（聚合型）

一个模型需要还有训练它的代码，有了代码就可以训练出一组权重，有了权重就可以推理，就可以对外提供服务了。不开放源代码，也不开放权重，只对外提供服务的模型叫做闭源模型。如 ChatGPT、Claude、Gemini等。