大模型术语详解：全面解析90个关键概念

大模型技术的迅速发展带来了许多专业术语，为了帮助读者更好地理解和掌握这些术语，本文将对90个关键概念进行详细解读。以下是按类别整理的术语及其释义：

大型语言模型（Large Language Model, LLM）是指参数量超过百亿的深度学习模型，具有强大的多任务处理能力。预训练是在大量未标注数据上进行的初步训练，而微调则是在预训练的基础上利用特定领域的数据进行进一步优化。Transformer是基于自注意力机制的神经网络架构，是现代大模型的核心组成部分。Token作为文本处理的基本单位，通常对应于单词或子词。Zero-shot Learning指的是模型无需示例即可完成新任务的能力，而Few-shot Learning则是通过少量示例指导模型完成新任务。生成式AI（Generative AI）能够创造新的内容，如文本、图像和代码。自回归模型（Autoregressive Model）按顺序生成输出，例如GPT系列模型。多模态模型（Multimodal Model）可以同时处理文本、图像和语音等多种类型的输入，如GPT-4V。参数规模（Parameter Scale）表示模型中可调节权重的数量，通常以十亿（B）或万亿（T）为单位。涌现能力（Emergent Ability）指当模型规模达到一定阈值时，突然展现出的新能力。

架构设计类

交叉注意力（Cross-Attention）是一种用于编码器-解码器结构中处理不同序列间关联的机制。相对位置编码（Relative Position Encoding）动态计算位置关系，例如在T5模型中得到应用。门控机制（Gating Mechanism）如GLU单元，控制信息流的开关。残差连接（Residual Connection）提供跨层直连通道，有助于缓解梯度消失问题。层归一化（Layer Normalization）标准化每层输出，是关键技术之一。编码器-解码器（Encoder-Decoder）是经典架构，BERT使用纯编码器，GPT使用纯解码器。自注意力机制（Self-Attention）计算序列元素间的关联度，是核心算法。多头注意力（Multi-head Attention）通过并行计算多组注意力来增强特征提取能力。位置编码（Positional Encoding）为无顺序的Transformer注入位置信息。稀疏注意力（Sparse Attention）优化了计算效率，如Longformer模型所示。MoE（Mixture of Experts）混合专家系统提升了模型容量，例如Switch Transformer。

训练技术类

分布式训练涉及多GPU/TPU并行训练技术，包括数据并行、模型并行和流水线并行。梯度累积（Gradient Accumulation）解决了显存不足的问题，允许使用更小批量进行训练。混合精度训练（Mixed Precision）通过FP16和FP32混合计算节省显存。模型并行（Model Parallelism）将大型模型拆分到多个设备上训练。参数冻结（Parameter Freezing）在微调时固定部分参数，防止灾难性遗忘。知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大模型的知识迁移到较小模型。AdamW优化器改进了Adam算法，解耦了权重衰减。学习率预热（Learning Rate Warmup）在训练初期逐渐增加学习率。梯度裁剪（Gradient Clipping）设置阈值以防止梯度爆炸。课程学习（Curriculum Learning）按照从简单到复杂的顺序安排训练数据。对比学习（Contrastive Learning）通过样本对比提升表征质量。

应用技术类

向量数据库（Vector Database）用于存储嵌入向量，如Pinecone和Milvus。智能体（Agent）是具备自主决策能力的AI程序，例如AutoGPT。思维树（Tree of Thoughts, ToT）扩展了CoT，提供多路径推理框架。Function Calling是大模型调用外部API的能力。ReAct框架结合推理（Reasoning）和行动（Action），形成交互模式。Prompt Engineering通过设计输入提示优化模型输出。Chain-of-Thought（CoT）引导模型展示推理过程。RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合检索系统增强生成效果。LangChain是一个用于构建LLM应用链的开源框架。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的微调技术，仅训练低秩矩阵。RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）基于人类反馈的强化学习对齐技术。

评估与安全

困惑度（Perplexity）是衡量语言模型预测能力的重要指标。BLEU Score用于自动评估机器翻译的质量。Toxicity Detection技术检测模型生成的有害内容。红队测试（Red Teaming）是对模型进行系统性安全测试的方法。AI Alignment确保模型行为与人类价值观一致。ROUGE Score是文本生成质量的自动评估指标。Hellaswag测试常识推理能力。对抗攻击（Adversarial Attack）故意构造误导模型的输入样本。后训练对齐（Post-training Alignment）在微调阶段实现价值对齐。安全护栏（Safety Guardrail）实时过滤有害输出。

硬件与部署

HBM（High Bandwidth Memory）是高性能计算卡使用的高带宽内存。vLLM是一个开源的大模型推理加速框架。Triton推理服务器是NVIDIA的模型部署工具。KV缓存（Key-Value Cache）加速自回归生成。Speculative Decoding并行预测多个token，提高生成速度。TPU（Tensor Processing Unit）是Google专为矩阵运算设计的AI芯片。NVLink是NVIDIA GPU之间的高速互联技术。模型量化（Quantization）降低模型精度以减小体积，如从FP16到INT8。ONNX（Open Neural Network Exchange）是跨平台模型部署格式。模型服务化（Model Serving）将模型封装为API服务。

组织与模型

OpenAI开发了GPT系列模型。Hugging Face是开源模型社区和Transformers库的主要贡献者。PaLM是Google的5400亿参数模型。LLaMA是Meta开源的一系列大模型。Mistral代表高性能开源模型。Claude由Anthropic开发，基于宪法AI原则。Bard集成实时搜索能力，是Google的对话模型。Falcon是中东首个开源大模型。Yi是国内专注于长文本处理的模型。Gemini是Google多模态设计的旗舰模型。

数学与优化

交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是语言模型训练的基础损失函数。L2正则化通过参数惩罚项防止过拟合。蒙特卡洛采样（Monte Carlo Sampling）用于生成结果的随机采样。Beam Search是一种平衡质量和效率的序列生成算法。Top-p采样（Nucleus Sampling）动态选择概率分布，用于生成策略。

伦理与治理

可解释性（Interpretability）研究如何理解模型的决策依据。数据偏差（Data Bias）指训练数据中存在的社会偏见问题。版权争议（Copyright Issues）涉及模型训练数据来源的法律风险。环境影响（Environmental Impact）关注大模型训练产生的碳足迹。沙盒测试（Sandbox Testing）在隔离环境中验证风险。

前沿方向

世界模型（World Model）模拟物理世界的运作机制。液态神经网络（Liquid Neural Networks）受到生物学启发，动态调整连接结构。JEPA架构（Joint Embedding Prediction Architecture）由Yann LeCun提出，旨在实现自主智能。AI科学家（AI Scientist）是具备科学发现能力的AI系统。神经符号系统（Neuro-symbolic System）结合神经网络和符号推理，形成混合架构。