零基础学习 AI大模型（主要是指大语言模型 LLM，以及正在快速发展的多模态大模型），最先要搞懂的就是那些反复出现的核心概念。
下面是用最白话、最常用的方式，把2025-2026年最常遇到的基础概念整理出来，建议按顺序理解：
第一层：最最基础的10个概念（必须记住）
| 顺序 | 概念（中/英） | 通俗解释（2026年视角） | 举例说明 | 重要性 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 大模型 / Large Language Model (LLM) | 参数量非常大（通常几十亿~几万亿），能理解和生成人类语言的模型 | ChatGPT、Claude、Gemini、文心一言、通义千问、DeepSeek、Qwen、Grok等 | ★★★★★ |
| 2 | Transformer | 目前几乎所有大模型的骨架结构，靠“注意力机制”让每个词都能看到全文 | GPT、LLaMA、BERT、Qwen、DeepSeek都用它 | ★★★★★ |
| 3 | Token（词元/标记） | 大模型眼里最小的理解单位（不是一个完整的中文词！）一个汉字≈1-2个token，英文单词≈0.75个token | “人工智能”可能被切成「人」「工」「智」「能」4个token | ★★★★★ |
| 4 | 上下文窗口 / Context Window | 模型一次能“同时看到”的最大Token数量（也叫上下文长度） | GPT-4o ≈ 128k，Claude 3.5/4 ≈ 200k，Gemini 1.5/2.0可达1M~2M，国产部分模型也在追 | ★★★★☆ |
| 5 | 预训练（Pre-training） | 用海量无标签文本让模型学会“语言规律”（花钱最多的阶段） | 模型在读几万亿个token的互联网文本 | ★★★★☆ |
| 6 | 微调 / Fine-tuning | 在预训练好的大模型上，用少量高质量数据继续训练，让它更听话、更专业 | 让模型学客服话术、写代码、做法律咨询等 | ★★★★☆ |
| 7 | 提示工程 / Prompt Engineering | 通过精心设计问题/指令，让模型输出更好结果（零成本提升效果） | “请以哈佛毕业生的语气解释量子纠缠” vs 随便问 | ★★★★☆ |
| 8 | 温度（Temperature） | 控制模型回答的“创造性/随机性” 0=最保守确定，1.5=非常发散胡说八道 | 写代码建议用0.2~0.7，写小说可用0.9~1.2 | ★★★☆☆ |
| 9 | 幻觉 / Hallucination | 模型一本正经地胡说八道、编造事实 | 说某个2025年才发生的事件在2023年就发生了 | ★★★☆☆ |
| 10 | 生成式AI / Generative AI | 不只是理解，而是能自己创作文字、图片、音频、视频、代码的AI | ChatGPT是生成式，传统搜索不是 | ★★★★☆ |
第二层：进阶但非常高频的10个概念（用了就会反复听到）
- 自注意力机制（Self-Attention） → Transformer的灵魂，让每个词都能“同时关注”所有其他词
- 参数量（Parameters） → 模型有多“大”的核心指标，越大通常越强，但也越贵
- MoE（Mixture of Experts） → 稀疏激活，只用一部分“专家”工作，能做很大模型但推理成本相对低（DeepSeek-V3、Qwen系列、Grok用得比较多）
- RLHF / PPO → 用人类偏好数据强化学习，让模型回答更符合人类价值观（ChatGPT变“乖”的关键技术）
- RAG（Retrieval-Augmented Generation） → 检索增强生成，先查外部知识库再回答，大幅减少幻觉
- Embedding（向量嵌入） → 把文字/图片/语音转成高维数字向量，用于搜索、分类、相似度比较
- Agent / AI智能体 → 会自己思考、规划、调用工具、循环执行的“智能代理”（2025-2026年最火方向）
- 多模态（Multimodal） → 同时理解文字+图片+音频+视频的模型（GPT-4o、Gemini 2、Claude 4、文心一言4.0等）
- 推理（Reasoning） → 模型进行多步逻辑思考的能力（o1、DeepSeek-R1、Claude Thinking模式等）
- 量化（Quantization） → 把模型从fp16/bf16压缩到int8/4bit/甚至2bit，大幅降低显存和推理成本
快速记忆口诀（2026版）
“大T管窗预微温幻RAG”
大（大模型）→ T（Transformer）→ 管（上下文窗口）→ 预（预训练）→ 微（微调）→ 温（温度）→ 幻（幻觉）→ RAG（检索增强）
再加上现在最热门的两组：Agent + 多模态 + 推理
零基础建议的学习顺序（2026年实用路线）
- 先搞懂上面前10个概念（1-2天就能记住）
- 学会自己数token（用各种模型的tokenizer在线工具玩一玩）
- 玩提示词写10-20个不同风格的prompt，感受温度和top_p的作用
- 体验一下RAG（用任何开源RAG框架搭个小知识库）
- 最后再去了解Agent和多模态（此时你已经不会被名词吓到了）
有想深入了解其中某一个概念的，可以直接告诉我，我再给你展开讲（带例子、图示思路、代码片段都行）。
你现在最想先搞明白哪个词？或者想直接看某个方向的进阶路线？😄
