AI新手必学：5个基础概念，秒懂人工智能
在 AI 人工智能的领域中，有不同概念和用语。这篇文章将以简单生动的例子，为您说明5个重要的AI基础概念：大型语言模型（LLM）、上下文长度（Context Length）、语言单位（Token）、自然语言处理（NLP）和下一个词预测（NWP），帮助初接触或正学习AI的您快速上手。当您进一步学习设计指令时，能快速提高学习效率！
1. 大型语言模型（Large Language Model, LLM）
大型语言模型 = 超级图书馆管理员
LLM像一位读遍世界上数亿本书的超级图书馆管理员。不管你问什么问题，他都能快速翻阅脑中的「书籍」，并且整理和分析出合适的答案。而ChatGPT就是一位博学多才的图书馆管理员，能够理解你的问题，并运用自己的知识来回答。
LLM是指由大量数据训练而成的语言模型，通常包含数十亿甚至上千亿的参数。这些模型学习了语言的结构、语法和语义，继而能够生成文字、进行翻译、回答问题等。ChatGPT就是一个典型的LLM，通过接收、输入来进行推理，并生成相应的回答，帮助大家进行各种自然语言处理任务。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
自然语言处理 = AI学习语言的过程
想像一下我们人类学习语言的过程：
- 先学认字（文字识别）
- 再学说话（语音处理）
- 然后学写作文（文本生成）
- 最后学会看懂别人说话时的情绪（情感分析）
NLP其实是AI学习人类语言的过程，从基本的词句理解到复杂的对话互动，一步步进步！NLP是人工智能的一个子领域，专门研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。它的目标是让机器能够像人类一样理解并操作语言，方便进行对话、文本生成（如ChatGPT、Claude）、语音音别（如Siri）、翻译（如Google Translate）、情感分析等任务。
NLP技术融合了语言学、统计学和深度学习，使计算机能够处理自然语言。
3. 语言单位（Token）
语言单位 = AI 理解和处理文字的单位
AI 用「Token」来组织和解读语言。Token 是模型在处理语言时切分出的最小单位，例如是字母、单词或符号，具体情况取决于模型的设计。大型语言模型（LLM）并不是直接处理整段文字，而是将其转换为一系列 Token 来进行运算。通常，一个 Token 大约相当于一个英文单词的长度，但在中文中，可能是一个字或部分词。
Token 计算方式
- 英文：I love you = 3 个 Token
- 中文：我爱你 = 3 个 Token
- 中英文加标点符号：Hello！你好 = 4 个 Token
4. 上下文长度（Context Length）
上下文长度 = AI的短期记忆容量
上下文长度像您和朋友聊天时的记忆力。假设你跟朋友聊天，朋友只能记住最近20分钟的对话内容。如果你突然提到20分钟前讲的事，他可能会一头雾水或忘记了。AI也一样，它有固定的「记忆长度」，超过这个长度，之前的对话内容就会被遗忘。
以ChatGPT模型的Token容量（即上下文长度）为例：
ChatGPT 3.5：支持约4,096个Token，即是模型回应时可「记住」大约4,096个Token的上下文内容
ChatGPT 4：支持更高的Token容量，最多达到约8,192个Token。
上下文长度指的是模型在处理输入时能考虑的文字数量。简单来说，模型并非一次记住所有文字，而是有一个记忆的窗口，只能处理该窗口内的上下文。在这个范围内的文字会影响生成的结果。如果超出该长度，模型可能会忽略最早的部分或生成不准确的回答。因此，上下文长度直接影响著LLM在长篇输入时的准确性。
5. 下一个词预测（Next Word Prediction, NWP)
下一个词预测（NWP）= AI版接龙高手
下一个词预测（NWP）是NLP内其中一种核心技术，能根据已输入的文字预测，并推荐下一个可能的字词。
当您在手机键盘上打字时，系统会根据上下文提供即时建议。当你说：「我想吃⋯」， 手机输入法立刻推荐：「饭」、「面」、「火锅」等选项。AI通过学习大量的语言使用习惯，来猜测你最可能想要说的下一个词，像一个超强的语言接龙玩家，总能猜到你想说什么。
NWP主要特点如下：
- 上下文理解：分析已输入文字的含义和语境
- 机率计算：根据语言数据库，计算各候选词的出现概率
- 即时回应：在用户输入时提供建议
NWP已广泛应用于智能手机、电子邮件撰写辅助、搜寻引擎中，透过大量文本的训练，学习词与词之间的关联性，并生成语言模型来预测最可能的下一个词。
总结
学会这五个AI基本概念，将能帮助您更理解AI的运作原理，并在未来的AI学习和应用中提升效率。
学习后小思考，测试看看！
试著用这些概念来解释：
- 为什么有时候AI会「忘记」之前聊过的内容？（提示：想想上下文长度）
- 为什么AI打字有时候要收费？（提示：想想Token）
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