大模型学习避坑指南：AI术语、多模态等
1. 为什么AI值得学？（小白视角）
在AI时代，人工智能已经渗透到生活和工作的方方面面无论你是学生、开发者，还是对技术感兴趣的"小白"，学习AI不仅能提升个人竞争力，还能为未来职业发展打开更多可能AI不再是"高不可攀"的前沿科技，而是每个人都可以掌握的实用工具
2. 学习AI的常见误区与避坑建议
- 误区1：AI很难，只有数学/编程高手才能学会
其实，现代AI开发工具和课程已经大大降低了门槛只要有好奇心和持续学习的态度，零基础也能入门 - 误区2：一定要精通Python才能学AI
虽然Python是主流AI开发语言，但本课程会从环境配置、工具使用到实际案例，循序渐进，帮助你边学边用 - 误区3：硬件要求很高，普通电脑学不了AI
课程会介绍本地和云端两种环境，推荐适合入门的硬件配置和租用方案，避免"买贵了/用不了"的尴尬
3. 零基础如何入门？（结合课表学习路线）
- 第一步：了解AI基础与行业趋势
参考课程导学、行业概览章节，先建立对大模型、AI应用的整体认知 - 第二步：掌握必备环境与工具
跟随课程环境准备章节，配置好开发环境（如Cursor、VSCode、Ollama等），无需担心不会安装，课程有详细图文/视频教程 - 第三步：逐步实践，边学边做
课程设计了从提示词、API调用到RAG、Agent、UI开发等完整路径，每个阶段都有实战案例，适合零基础学员动手练习 - 第四步：善用课程资源与社群
加入QQ群、查阅课程资源库，遇到问题及时提问，和同学、老师一起进步
4. 必备环境与工具准备
- 本地环境：推荐Windows/Mac/Linux主流系统，4G以上内存即可入门，进阶可考虑8G/16G内存、独立显卡
- 云端环境：课程会介绍AutoDL等云GPU租用方案，按需选择，避免硬件投资压力
- 开发工具：Cursor、VSCode、Postman、Docker等，课程会手把手教你安装和使用
5. 基础术语、多模态、硬件等知识简要说明
- AI术语：如大模型（LLM）、RAG、Agent、推理、微调等，在后面会介绍
- 多模态：指AI不仅能处理文本，还能理解图片、语音等多种信息，课程会有专门介绍
- 硬件配置：不用一开始就追求高配，课程会根据不同阶段推荐合适的配置和租用方案
6. AI学习必备术语知识详解
1. 大模型（LLM, Large Language Model）
指拥有数十亿甚至上千亿参数的人工智能模型，能够理解和生成自然语言文本代表如GPT、DeepSeek等
- 参数（Parameter）：模型中的可学习权重，参数越多，模型表达能力越强
- 训练（Training）：用大量数据让模型学习规律的过程
- 推理（Inference）：用训练好的模型对新数据进行预测或生成的过程
2. RAG（Retrieval-Augmented Generation）
检索增强生成结合检索系统（如知识库、文档库）和生成模型，让AI能"查资料"后再作答，提升准确性和知识广度
- 检索（Retrieval）：从外部数据库或知识库中查找相关信息
- 生成（Generation）：基于检索到的信息和模型能力生成答案
- 向量检索（Vector Search）：用向量（数字特征）表示文本，实现高效相似度查找
- 嵌入（Embedding）：将文本、图片等信息转为向量的过程
3. Agent（智能体）
具备自主决策和任务执行能力的AI系统，可以根据目标自动调用工具、检索信息、完成复杂任务
- 多Agent系统：多个Agent协同工作，分工合作解决复杂问题
- 任务编排（Orchestration）：将多个任务/工具有序组合，形成完整工作流
4. 提示词工程（Prompt Engineering）
通过设计高质量的输入（Prompt），引导大模型输出更准确、符合预期的结果
- Prompt：给AI模型的输入指令或问题
- Few-shot Prompting：在Prompt中给出少量示例，帮助模型理解任务
- Chain-of-Thought（CoT）：引导模型分步推理，提升复杂任务表现
5. 微调（Fine-tuning）
在预训练大模型基础上，用特定领域的数据继续训练，使模型更适合特定任务或行业
- 预训练（Pre-training）：用大规模通用数据训练模型，获得基础能力
- 微调（Fine-tuning）：用小规模专业数据进一步训练，提升特定能力
- LoRA、P-Tuning、Adapter：常见的高效微调技术，降低训练成本
6. 多模态（Multimodal）
AI不仅能处理文本，还能理解图片、语音、视频等多种信息，实现跨模态理解和生成
- 图文多模态：同时处理图片和文字，如图像描述、视觉问答
- 语音多模态：处理语音与文本，如语音识别、语音合成
7. 硬件与环境相关术语
- GPU（图形处理单元）：AI训练和推理常用的高性能计算硬件
- 显存（VRAM）：GPU上的内存，决定能处理多大模型和数据
- 本地部署：在自己电脑或服务器上运行AI模型
- 云端部署：在云服务平台（如AutoDL、阿里云等）运行AI模型
- Docker：常用的容器化工具，方便环境隔离和部署
8. 其他常见AI术语
- NLP（自然语言处理）：让计算机理解和生成自然语言的技术
- Token：模型处理的最小文本单元，可能是字、词或子词
- 上下文（Context）：模型理解和生成时参考的历史信息
- API（应用程序接口）：程序之间交互的标准方式，常用于调用AI服务
- 流式输出（Streaming）：模型边生成边输出结果，提升响应速度
- 知识库（Knowledge Base）：结构化存储知识的数据库，供AI检索
- 推理框架：如vLLM、LMDeploy等，用于高效运行大模型
- 量化（Quantization）：用更少的位数表示模型参数，提升推理效率，降低显存占用
- 分布式训练/推理：多台机器协同训练或运行大模型
本节内容会持续补充，建议收藏查阅如有不懂的术语，可在课程群或问答区提问