锦恢的 AI Agent 小白教程（二）关于大模型，小白必须知道的一些通识知识

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上一章链接： 锦恢的 AI Agent 小白教程（一）Agent 的基本概念与分类

关于 AI Agent 教程的第二弹，其实我思考了很久。关于到底要些什么内容，思来想去，我认为在 AI Agent 时代让我的观众拥有一个相当好的基础仍然是一件很重要的事情。基础不牢地动山摇。这句话，在AI时代仍然是适用的。

所以在正式讲解那些可以直接拿来用的 Agent 技术之前，我觉得有必要花第二个章节的时间，来向我的观众简单科普一下一些非常必要的关于大模型的通识知识。当你了解到这些通识知识之后，你不仅仅可以更加顺畅的理解我们后续的教程，也能用来更好的在生活中利用你现有的大模型，帮你完成工作。

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虽然大模型的技术更新的非常之快啊，但是在多年的技术进步与竞争淘汰中，有大量的技术和名词被沉淀了下来，这些名词大概率在未来是不会发生很大的变化的。因此，掌握它们是一件非常有必要的事情。理解这些名词的，不仅可以让你更加快速与方便的看懂各个大佬与 KOL 写的文章，也能让你更加清楚的知道当你想要使用这类技术的时候，应该怎么去搜或者是怎么询问大模型。毕竟正所谓人们不知道他们不知道的东西。

2.1 什么是大模型------一栋庞大的摩天大楼

大模型其实就是一个非常复杂的深度学习模型，它是一段占用大量内存的电脑程序。我们往往使用"参数"这个词来形容深度学习模型的大小，而大模型顾名思义就是参数量非常庞大的深度学习模型。而在如今这个时代，对于大部分的普通民众来说，他们基本上已将「大模型、深度学习、深度神经网络」和「AI」划上了等号，但其实前者之间更多是个包含的关系，不过这对于我们理解后续的内容而言并不重要。

不理解什么是「非常复杂的深度学习模型」的朋友，我可以打一个比方。比如你们所在城市的摩天大厦，这个摩天大厦的每一层的每一个小隔间其实都不是很复杂，你甚至可以记住每一个小隔间的桌子椅子大概是怎么摆放的，并在一些模拟游戏里面将它复刻出来。但是整栋摩天大厦的复杂度就非常非常高，给你无限的材料，你几乎很难复原出整个摩天大楼里面的每一个细节。