现在大家动不动就说“大模型”，但一聊起来总会冒出一些听不懂的词。别急，我给你用最接地气的话解释一下：

文章目录

  • 1. 参数量
  • 2. 算力
  • 3. 推理
  • 4. 训练
  • 5. 微调 / LoRA

1. 参数量

你可以把大模型想象成一个人的“大脑”。大脑里有很多神经元和连接线，AI 里的这些连接线就叫“参数”。
参数量越大，就像脑子里的神经线越多，能记住的东西越多，理解能力也更强。
比如 GPT-4 可能有上千亿个参数，就像一个超级大脑。

2. 算力

大脑要想动起来，需要能量。AI 模型跑起来，也需要“算力”。
算力就是计算机的马力，相当于发动机的功率。
算力强，就能更快地训练和回答问题；算力弱，就会卡、慢，甚至跑不动。
所以现在大家都在抢高端显卡（GPU），因为它们就是算力的发动机。

3. 推理

模型已经训练好了，它要“思考一下”再告诉你答案，这个过程就叫“推理”。
就像你问朋友一个问题，他脑子转一转，然后说出答案，这个“转”的过程就是推理。
有时候推理快（秒回），有时候推理慢（要等半天），这也取决于算力。

4. 训练

想让模型会聊天、写文章、写代码，必须先“训练”它。
训练就是往它脑子里灌海量的书籍、文章、网页，让它不断练习，学会模式和规律。
就像你读书、做题，时间久了自然就会用。

5. 微调 / LoRA

大模型学了很多东西，但有时候不够专精。比如它会写诗，但不会写你的公司产品介绍。
这时就需要“微调”。
微调就是在大脑基础上，再专门补几门课，让它在某个领域特别懂行。
LoRA 是一种“轻量微调”的方法，好比只给它加几本小册子，不用重读所有教材，就能快速学会新知识。

📌 一句话总结：

  • 参数量 = 大脑的神经线多少
  • 算力 = 发动机马力
  • 推理 = 思考过程
  • 训练 = 读书做题
  • 微调/LoRA = 补习专门课程

这样一看，是不是感觉 AI 大模型也挺“接地气”的？ 😄