🔹各个概念的定义

1. 人工智能（AI, Artificial Intelligence）

   • 最广义的概念：让机器具备类似人类的智能（感知、推理、决策、学习）。
   • 例子：专家系统、搜索引擎、自动驾驶、推荐系统。

2. 机器学习（ML, Machine Learning）

   • AI 的一个子集。
   • 机器通过数据 自动学习规律，而不是靠人工写规则。
   • 例子：垃圾邮件分类、房价预测。

3. 深度学习（DL, Deep Learning）

   • ML 的一个子集。
   • 使用 多层神经网络（deep neural networks） 从数据中学习复杂模式。
   • 例子：图像识别（CNN）、语音识别（RNN/Transformer）。

4. 基础模型（FM, Foundation Model）

   • 一类在 大规模数据 上预训练，并能 迁移到多个任务 的大模型。
   • 特点：通用性强，可以在下游场景进行微调。
   • 例子：BERT、CLIP、GPT。

5. LLM（Large Language Model）

   • FM 的一种，专门面向 自然语言。
   • 特点：参数规模大（亿到万亿级），擅长理解和生成文本。
   • 例子：GPT-3、GPT-4、LLaMA、Claude。

6. GPT（Generative Pre-trained Transformer）

   • LLM 的代表架构之一。
   • 来自 OpenAI，以 Transformer 为核心，采用 预训练 + 微调。
   • 能进行对话、写代码、翻译、推理。

7. Generative AI（生成式人工智能）

   • 指能 生成新内容（文本、图像、音频、视频）的 AI 系统。
   • LLM（如 GPT）是 Generative AI 在文本领域的典型代表。
   • 其他例子：MidJourney（图像）、Suno（音乐）、Runway（视频）。

🔹关系层级图

可以这样看待它们：

人工智能 AI
│
├── 机器学习 ML
│   │
│   └── 深度学习 DL
│        │
│        └── 基础模型 FM
│             │
│             ├── LLM （大语言模型）
│             │     └── GPT（代表性架构）
│             │
│             └── 其他 FM（BERT, CLIP, DALL·E）
│
└── Generative AI （跨模态生成式AI）
      ├── 文本 → LLM / GPT
      ├── 图像 → Stable Diffusion, MidJourney
      ├── 音频 → MusicGen, Suno
      └── 视频 → Sora, Runway

🔹一句话总结

• AI 是最大的集合。
• ML 是 AI 的一个分支，靠数据学习。
• DL 是 ML 的子集，用神经网络。
• FM 是用海量数据预训练的大模型，可以迁移。
• LLM 是 FM 的一种，专门搞语言。
• GPT 是 LLM 的代表。
• Generative AI 是能生成新内容的 AI，GPT 属于其中的文本生成部分。