一口气通关大模型的 100 个关键词

本播客主要介绍了大语言模型的相关概念和技术发展。从 “万物皆函数” 的概念出发，阐述了模型训练、预训练、微调以及推理等过程，并解释了大模型涌现的现象。内容涵盖了闭源模型与开源模型的区别，私有化部署以及云桌面的应用。同时，还讨论了生成式 AI 的工作原理，提示词工程，并通过调整温度和 TopKey 来控制模型输出的随机性，以及如何通过联网和检索增强生成（RAG）来解决大模型的幻觉问题。最后，还提到了内容创作领域中 PGC、UGC 和 AIGC 的区别，以及多模态、工作流和智能体等概念，并探讨了 AI 生态的未来发展方向，以及在模型大小和能力到达极限后，行业在模型压缩、微调方式、推理能力等方向的探索。