简介

文章用通俗的语言解释了AI领域的核心术语，包括：大模型(LLM)是经过海量文本训练的语言系统；Prompt是与AI交互的指令；Token是AI处理语言的最小单位；上下文是AI能记住的对话历史；多模态指AI能处理文字、图片等多种信息；RAG技术能增强AI回答的准确性；AI幻觉是指AI编造看似合理但错误的信息。了解这些基础概念有助于正确使用AI工具，避免被误导。

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在 AI 迅猛发展的今天，到处充斥着 大模型，Prompt，Token，多模态，上下文等这些词，那这些词到底是什么意思。今天，我们就用最通俗的语言，带你彻底搞懂这些 AI 核心术语。

一、什么是 大模型（LLM）？

大模型全称是“大语言模型”（Large Language Model，简称 LLM），比如我们常常听说的 GPT、Claude、通义千问、豆包、DeepSeek 等，都属于这一类。大模型可以认为是一个读过全世界几乎所有书的超级学霸。它通过海量文本训练，学会了理解人类语言、回答问题、写文章、编程，甚至能推理和创作。但它不是有自主意识的，它只是根据统计规律预测下一个最可能出现的词。

二、 Prompt 是什么？

Prompt 就是你给 AI 的指令或提问，也就是我们经常说的提示词。比如你在跟AI对话时说的：

• 写一首关于秋天的诗。
• 详细解释第一性原理。
• 你是一位资深产品经理，请用用户故事的格式，为 App 设计一个核心功能。

你输入的这句话，就是 Prompt。Prompt 写得好，AI 回答就精准，写得模糊，AI 就容易胡说八道。所以，会写 Prompt，是高效使用 AI 的关键技能，这也叫提示工程（Prompt Engineering）。

三、Token 是什么？

Token 是 AI 处理语言的最小单位，由于 AI 无法直接读懂人类语言，它需要将文本转换成数字形式。所以它需要把一句话进行分词，把一段文字切分成一个个 Token。比如句子：你好，世界！ 可能被拆成：【“你”, “好”, “，”, “世”, “界”, “！”】 这就是 6 个 Token。AI 的输入和输出都有 Token 限制，而且很多 API 是按 Token 收费的，所以理解 Token 对控制成本很重要。

四、 什么是 上下文（Context）？

上下文就是 AI 在回答你问题时，能记住的对话历史或背景信息。

• 你先问：乔布斯是谁？
• 再问：他哪年出生的？
• AI 能回答 1955年，是因为它记住了上一句提到的是乔布斯，这就是上下文的作用。

上下文越长，AI 能处理的复杂任务就越多，比如读整篇论文后让他总结，但也会消耗更多计算资源。

五、 什么是 多模态 ？

传统大模型只能处理文字。而多模态模型可以同时理解文字、图片、音频、视频等多种信息。

• 你可以上传一张猫的照片，问：这是什么品种？
• 你可以让 AI 根据一段文字生成一张图片，比如帮你生成一个喜欢的微信头像。

像 GPT-4o、通义千问 VL、豆包多模态版，都属于多模态大模型。AI 会越来越像一个全能感官助手。

六、RAG 是什么？

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成），就是让大模型在回答问题前，先去查最新资料或你的私人文档知识库，避免它胡编乱造。

你问：我们公司上季度的销售额是多少？普通大模型会瞎猜，还可能一顿胡编，因为它没有你们公司的数据。但如果用了 RAG，它会先检索你上传的财报文件，再基于真实数据回答你。好处就是解决大模型知识过时和编造事实（幻觉）的问题。

七、什么是 AI 幻觉 ?

AI 幻觉就是它编造看似合理但完全错误的信息，而且语气特别自信。

• 你问：iPhone 15 支持的最大充电功率是多少？
• AI 可能答：iPhone 15 支持最高 35W 有线快充。
• 但事实是：iPhone 15 标准版官方标称是 20W 以上，实际测试约 23–27W，根本没有 35W。这个数字是 AI 把安卓手机的数据张冠李戴了。

往往因为 AI 语气肯定、数字具体，用户就会信以为真，这就是典型的幻觉，听起来对，其实错。

八、为什么 AI 会幻觉？

简单说，大模型的知识并不是“查数据库”，而是根据概率来预测下一个词。它追求的是听起来合理、流畅，而不是绝对真实。当它不确定时，会脑补细节来让回答完整，这就产生了幻觉。

就像一个记忆力很好但偶尔会记混的学霸，讲起故事来绘声绘色，但可能把两本书的情节混在一起了，而你自己如果不知道真相则很难分辨。

九、如何减少 AI 幻觉？

要使 AI 尽量少的出现幻觉，我们可以用以下方式：

• 用 RAG：让它先查权威资料再回答
• 加约束：在提示词里写如果不确定，请说我不知道
• 人工核查：对关键事实如，数据、日期保持警惕

在这个 AI 渗透各行各业的时代，不懂 Prompt 就像不会用搜索引擎，不懂 Token 就像不知道流量怎么计费，不了解大模型原理，就容易被 AI 幻觉误导。

所以，从搞懂这些基础概念开始，学习 AI 吧。

十、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

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70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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