前言
随着chatgpt3.5的横空出试，大模型爆火，这个风暴传递到了各行各业。
各类公众号、帖子，也涌现出了各种概念，AI、大模型、LLM、AI、AIGC、AGI、GPT、ChatGPT等等。
总觉得被这些概念搞得头晕。
我花了点时间，梳理了下一些常见的概念，希望从基本上能对大模型（LLM）有个基本的认识。
一图胜千言
我自己查阅了一些资料的针对各个概念的解释之后，整理了以下的一个图，来试图说明这些概念之间的关系（如有不对之处，还请看到的大佬予以指正）：
概念之间的关系
AI、AGI、AIGC
AI（人工智能）： 先说说AI，这个大家可能都不陌生。AI，就是人工智能，它涵盖了各种技术和领域，目的是让计算机模仿、延伸甚至超越人类智能。想象一下，你的智能手机、智能家居设备，这些都是AI技术的应用。
AIGC（AI生成内容）： 接下来是AIGC，即AI Generated Content。这就是利用AI技术生成的内容：
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1. 文本生成：可以用于自动生成新闻报道、广告文案、产品描述等。
2. 图像生成：可以用于自动生成图像素材、艺术创作、设计等。
3. 音频生成：可以用于自动生成音乐、电台广播等。
4. 视频生成：可以用于自动生成视频剪辑、电影预告片等。又称生成式AI，被认为是继专业生产内容（PGC）、用户生产内容（UGC）之后的新型内容创作方式。
互联网内容生产方式经历了PGC------UGC------AIGC的过程。
AGI（通用人工智能）： 然后我们来看AGI，即Artificial General Intelligence，中文叫通用人工智能。这可比一般的AI高级多了。AGI的目标是创造一个能像人类一样思考、学习、执行多种任务的系统。想象一下，如果有了AGI，它可能会成为全能的"超级大脑"，能在任何领域都超越人类。听起来是不是有点像科幻电影里的情节？
AGI与AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）有显著区别。AIGC指的是利用AI技术，尤其是机器学习和深度学习模型，自动生成内容，如文本、图像、音乐或视频。AIGC通常专注于特定的创作任务，而不具备AGI的广泛智能和通用学习能力。
在谈论AGI时，人工智能 和 机器学习领域国际上最权威的学者之一DeepLearning.AI创始人吴恩达认为，尽管AGI是一个激动人心的概念，但我们目前对实现真正的AGI还有很长的路要走。他强调，现有的AI技术，尽管在特定任务上表现出色，但仍然缺乏通用性和灵活性。
AIGC、NLP、LLM
从上面可以看出，现在被我们广泛谈起的AI，主要是指的AIGC领域。
AIGC涉及到的领域和技术很广泛，其中很重要的一项技术就是NLP(自然语言处理)，之所以把这3个概念放在一起描述，这两年来，AIGC取得了令人瞩目的增长，有很大因素就在于自然语言处理（NLP），而推动NLP发展到的就是LLM（大型语言模型），也就是我们接下来学习的重点，LLM。
用相对官方的描述，就是说：
NLP(自然语言处理)它是研究如何让计算机读懂人类语言，也就是将人的自然语言转换为计算机可以阅读的指令，NLP是人工智能和语言学领域的分支学科。
而LLM是 NLP 中的一个重要组成部分，主要是用来预测自然语言文本中下一个词或字符的概率分布情况，可以看作是一种对语言规律的学习和抽象。
在NLP中，LLM是一种基本技术，用于处理和理解文本，包括词法分析、句法分析、语义分析等，广泛应用于机器翻译、自动问答系统、信息抽取、文本分类、情感分析等多个领域。而LLM，特别是基于Transformer架构的模型，如GPT-3和T5，通过大规模无监督学习来学习语言规律和上下文信息，然后在微调阶段根据具体任务进行有监督学习和优化，从而能够生成连贯、有意义的文本。这些模型的核心在于预训练和微调，预训练阶段使用掩码语言模型或下一句预测等技术，微调阶段则针对特定任务进行优化。
NLP、GPT、ChatGPT
GPT是NLP领域中的一个重要模型，它是基于Transformer架构构建的预训练语言模型。GPT（Generative Pre-trained Transformer）通过预先训练大量文本数据，学习到语言的基本结构和模式，从而能够理解自然语言文本的意义和语义。
而ChatGPT从名字上就可以看出来，ChatGPT是GPT在对话生成领域的特定应用。
大模型的发展历程
