AI的爆火，以上信息，你一定没少见，甚至还会因为这些信息而感到焦虑不安。对于刚刚接触人工智能领域的朋友来说，人工智能领域知识庞大且复杂，各种专业名词层出不穷，常常让人看得摸不着头脑。
AI到底是啥？AI大模型又是啥？算力？Token？今天这个文章就来揭开AI的神奇面纱，让我们一起看看AI到底有多厉害！
AI，即人工智能（Artificial Intelligence），是一门研究如何让机器模拟人类智能的学科。它涉及到构建可以感知、推理、学习和决策的智能系统，以解决复杂问题和实现人类类似的任务。
AI的技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。目前，AI已经广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通、娱乐等，使得机器能够自动化执行某些任务，从而提高效率和准确性。
AI大模型是指规模庞大的人工智能模型，这些模型具有更多的参数、更复杂的结构和更强大的计算能力。大模型能够处理更复杂的任务，具备更强的学习和推理能力，并在各种领域中取得更好的性能表现。
大模型的典型代表是深度学习模型，如深度神经网络。它们通常具有数以百万计甚至数以亿计的参数，能够从大量的数据中学习并提取特征，以完成复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
大模型又分为公有大模型和私有大模型。公有大模型和私有大模型是指在人工智能领域中使用的预训练模型的不同方式。
公有大模型是由大型技术公司或研究机构开发和训练的，并且是对公众开放使用的预训练模型。这些模型通常使用大量的计算资源和数据进行训练，可以在多种任务上表现出色。
一些著名的公有大模型包括 OpenAI 的GPT系列、Google的BARD和Microsoft 的Turing NLG。这些大模型能力强大，但是不能针对于企业的特定场景去做专业，细致化的生成。
私有大模型是由个人、组织或企业自己独立训练的预训练模型。对于某些特定场景或需求，私有大模型可以更好地满足用户的定制化需求。
私有大模型的训练通常需要投入大量的计算资源和数据，并需要相关领域的专业知识。这些私有大模型在商业领域中广泛应用，比如在金融、医疗、自动驾驶等领域。
AIGC（AI Generated Content）是利用人工智能来生成你所需要的内容，GC的意思是创作内容。与之相对应的概念中，比较熟知的还有PGC，是专业人员用来创作内容；UGC是用户自己创造内容，顾名思义AIGC是利用人工智能来创造内容。
GPT是AIGC的一个种类。GPT的全称，是Generative Pre-Trained Transformer（生成式预训练转换器）。是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。
算力就是字面意思，计算能力，计算机进行运算处理的能力，更具体来说，算力是通过对信息数据进行处理，实现目标结果输出的计算能力。通常用于衡量人工智能、区块链、数据分析等领域的计算性能。
人工智能领域里的深度学习任务中，需要大量的计算资源来训练和推理模型。因此，算力在这个领域变得尤为重要。强大的算力可以加速训练过程、提高模型的精度和性能，并且处理更复杂的任务和数据集，最终生成新的、原创的内容。
算力往往会因为计算资源的供需关系和生产成本等因素而有所涨跌。当人工智能应用变得更加复杂，需要更高的算力来支持训练和运行模型时，计算资源需求会增加，导致算力成本上升。此外，随着人工智能技术的普及和应用范围的扩大，对算力的需求也在增加，这也会导致算力成本的上升。
在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中，Token 指的是将输入文本或句子分解成的基本单位。一个 Token 可以是完美体育一个单词、一个字符、 一个标点符号或者一个子词。
NLP是什么：NLP 是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，是人工智能和语言学领域的一种技术，旨在让计算机理解并处理人类语言。
业内人将AI的发展进程分为三个阶段，分别是：弱人工智能阶段、强人工智能阶段、超强人工智能阶段。
只会计算、推断，解决具体问题。当前广泛应用的弱人工智能如智能推荐购物、战胜柯洁的AlphaGo、机器人客服等。
拥有意向、意识、意志的机器智能，拥有和人类一样的智能水平，可以替代一般人完成生活中的大部分工作。
人工智能像人类一样通过各种采集器、网络进行学习，每天自身可以进行多次审计迭代，智能水平超过人类。
现在的人工智能已经是接近强人工智能阶段。在将来，人工智能将会进化为超强人工智能，遍布在我们的生活中，我们也将会将大量的工作或应用场景交予AI，让AI为我们产出更多的价值。
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