随着人工智能热潮席卷全球

一大波热门词汇也频繁出现在各类文字、视频里

大模型、AIGC、AGI……

不少人对此一知半解

并不清楚这些词汇的含义

因此，清泉整理了AI领域常见的一些词汇，希望能帮到大家

~感兴趣的小伙伴，赶快动一动小手，收藏下来吧！

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：人工智能内容生成，是计算机生产的内容，包括文字、声音、图片、视频，能让我们获取信息的都可以叫作内容。

GAI（Generative Artificial Intelligence）：生成式人工智能，是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。

AGI（Artificial general intelligence）：通用人工智能，它将具备与人类相似的智能水平，能够在各种各样的环境中执行广泛的任务，而无需进行重新编程或训练。AGI是人工智能发展的终极目标。

Prompt：提示词，我们对AI提问的关键词，就是Prompt，好的Prompt可以让我们事半功倍。关于怎样写好提示词可以参考Open AI官方与AI大神吴恩达联手推出的教程。

教程指路：https://www.bilibili.com/video/BV1No4y1t7Zn?p=1

LLM（Large Language Model）：大语言模型，GPT3、GPT4，以及谷歌的BERT、百度文心一言的ERNIE都属于大语言模型，而ChatGPT是一个AGI类的产品。

DL（Deep Learning）：深度学习，是机器学习的一个分支，它的核心是多层神经网络。在实现过程中，深度学习算法利用已有的输入和输出数据进行训练，被广泛应用于图像、语音、自然语言处理等领域。

ANN（Artificial Neural Network）：人工神经网络，这种学习模型可以模拟人脑运作，从而解决传统计算机系统难以解决的任务。

下面要介绍的CNN、RNN、Transformer都是人工神经网络的一种。

CNN（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络，是一种用于识别和处理图像的人工神经网络。卷积的核心是特征提取，特征数据后续会传递给神经网络进行计算，所以神经网络的核心是计算分类。

RNN（Recurrent Neural Networks）：循环神经网络，是一种理解顺序信息、识别模式、并根据这些计算产生输出的神经网络。

Transformer模型：出自于Google于2017年发表的论文《Attention is all you need》，主要用于自然语言处理。它的特点是使用了注意力机制来计算相对位置向量之间的关系，从而能够更好地捕捉上下文信息。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）：是由人工智能公司Open AI训练与开发的大语言模型，基于Transformer模型架构，采用了单向解码器来生成输出序列。它可以使用训练数据集轻松完成文本生成、语音识别、文章翻译等任务。GPT是目前自然语言处理领域最先进和最最具代表性的模型之一。

未来将是AI的时代，人们使用AI工具来辅助工作与生活将成为常态。那时我们将有更多的时间低头关照内心，抬头欣赏世界。