AI 基础术语大全_ai大模型术语

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1. 没有特别难的AI模型，没有特别大的AI数据集，但很有可能可以用AI来解决一些实际的问题。
2. AI技术不断更新迭代，拥有强大的能力，能够快速处理复杂的任务。
3. 在解决问题时，不仅仅需要熟悉AI的相关理论知识，而且还要掌握AI平台、框架和库的使用技巧。
4. 不少技术人员在过去的一段时间里，一直把精力都放在开发和部署上，忽视了学习研究和创新上。
5. 有一句话叫“沉迷研究，忽视创新”，解决真正的AI问题需要结合科学的研究方法，融会贯通的理论和实践，更需要创造性的突破。
6. 有些人认为研究的目的是为了开发出最好的模型，而不是让AI应用到生产环境中去。其实这种想法很扭曲，研究的最终目的就是为了创造更多的价值。
7. AI之所以会变得越来越火爆，关键就在于它可以帮助我们实现很多实际的目标。通过AI技术，不但可以解决当前存在的一些难题，还可以为我们的生活提供新的选择。
8. 但也有人担心AI的缺陷，比如速度慢、学习成本高、泛化能力差等等。我们必须清楚地认识到这些缺陷，并提升它们的解决方案。

2.术语与概念

1. 数据集（Dataset）: AI训练及验证所需的数据集合。
2. 模型（Model）: 基于数据集设计的特定结构和参数，用于对输入数据的预测或分类。
3. 机器学习（Machine Learning）: 从数据中自动学习各种模式的计算机算法。
4. 深度学习（Deep Learning）: 是机器学习的一种子领域，主要关注利用神经网络进行特征抽