在当今的科技领域，大模型和AI技术的发展可谓是日新月异。在初学大模型的时候，大家肯定会碰到各种专业术语，让人眼花缭乱。本文将为您简单地解释一些关键术语，帮助您在学习过程中更好地理解大模型和AI的世界。
大语言模型（LLM，Large Language Model）
大语言模型是一种基于深度学习的大规模神经网络模型，通常采用Transformer架构。它能够处理大量的语言数据并生成高质量的文本，通过大规模的数据集训练来学习语言的复杂模式。例如，GPT系列和BERT都是著名的大型语言模型，它们在自然语言处理任务中表现出色，能够进行复杂对话、文本创作等。
Transformer
Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的神经网络架构，因其自注意力机制（self-attention）而能够高效处理序列数据中的长距离依赖关系，成为NLP领域的主流架构。就像AI界的乐高大师，通过"注意力机制"找到词语间的关系，例如在读侦探小说时，自动标红"凶手"和"凶器"的关键线索。
RNN-循环神经网络（Recurrent Neural Network）
RNN是一种能够处理序列数据的神经网络架构，适用于自然语言处理等任务。尽管有效，但在捕捉长期依赖方面存在局限性，容易出现梯度消失或爆炸的问题.
LSTM-长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）
LSTM是一种特殊类型的RNN，通过特殊的门控机制解决了标准RNN在长序列训练中的梯度消失问题，从而更好地捕捉长期依赖关系。
CNN-卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络架构，通过卷积操作提取图像特征。此外，CNN也可应用于文本分类等其他领域。
Prompt
输入给AI模型的提示词。在AI大模型中，用于引导模型生成特定类型输出的上下文信息或指令。例如，告诉模型"用李白的风格写三行诗，主题是秋天的奶茶"，就像和AI说话的"魔法咒语"设计术。
Prompt Engineering-提示工程
设计和优化输入提示的过程，以提升人工智能模型输出效果的技术。通过明确的指示、相关的上下文、具体的例子以及准确的输入来精心设计提示，从而引导大语言模型生成符合预期的高质量输出。
RAG-检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）
RAG是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示输入给大型语言模型，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。
向量数据库（Vector Database）
向量数据库是一种专门用于存储、检索和管理高维向量数据的数据库系统。其核心能力是快速执行向量相似性搜索，能够从海量的高维向量中快速找到与目标向量最相似的向量。
向量相似度检索
向量相似度检索是通过计算向量之间的距离来衡量它们的相似性。常用的距离度量方法包括欧几里得距离、余弦相似性、点积等。
希望本文的解释能够帮助您更好地理解这些术语，并为您的学习和工作提供参考。毕竟只有简单几句，没有做到图文并茂，想深入理解其所处的环节和作用，还需翻阅其他资料。大模型和AI技术的发展为我们带来了前所未有的机遇，希望您能够积极参与其中，共同推动技术的进步。