终于读懂了大模型、智能体、AIGC

今天本来不想更新了，没想好发什么素材，但是在翻公众号评论区，发现有的小伙伴搞不懂大模型、智能体、AIGC，以及他们之间的关系。

这几天清华、北大、浙大等诸多高校都在发布deepseek使用手册，但是真正从底层逻辑讲清楚大模型、智能体、AIGC的只有厦门大学团队了。

今天给小伙伴们分享一下。

一、大模型概念

1.1 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。

通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高

2020年，OpenAI公司推出了GPT-3，模型参数规模达到了1750亿，2023年3月发布的GPT-4的参数规模是GPT-3的10倍以上，达到1.8万亿，2021年11月阿里推出的M6 模型的参数量达10万亿。

1.2 大模型分类

1.3 大模型特点

巨大的规模、涌现能力、更好的性能和泛化能力、多任务学习、大数据训练、强大的计算资源、迁移学习和预训练、自监督学习、领域知识融合、自动化和效率。

1.4 大模型应用

大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域。

二、人工智能和大模型的关系

人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习，深度学习可以采用不同的模型，其中一种模型是预训练模型，预训练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”），预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模型”），预训练大语言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT开发的大模型产品，文心一言是基于文心ERNIE开发的大模型产品

三、基于大模型的智能体

智能体（AI Agent），又称“人工智能代理”，是一种模仿人类智能行为的智能化系统，它就像是拥有丰富经验和知识的“智慧大脑”，能够感知所处的环境，并依据感知结果，自主地进行规划、决策，进而采取行动以达成特定目标。简单来说，智能体能够根据外部输入做出决策，并通过与环境的互动，不断优化自身行为。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具备一定的自主性和智能性。

基于大模型的智能体是指利用大语言模型（如GPT、BERT等）作为核心组件，构建的能够执行特定任务、与环境交互并做出决策的人工智能系统。这些智能体具有自主性、交互性、适应性等特点，能够模拟人类的认知和决策过程，提供更加自然、高效和个性化的交互体验。它们能够处理海量数据，进行高效的学习与推理，并展现出跨领域的应用潜力。

例子：

四、什么是AIGC

AIGC的全称为“Artificial Intelligence Generated Content”，中文翻译为“人工智能生成内容”。这是一种新的创作方式，利用人工智能技术来生成各种形式的内容，包括文字、音乐、图像、视频等

大模型与AIGC的关系

大模型与AIG

C之间的关系可以说是相辅相成、相互促进的。大模型为AIGC提供了强大的技术基础和支撑，而AIGC则进一步推动了大模型的发展和应用

AIGC应用场景

常见AIGC大模型工具

AIGC大模型提示词

AIGC大模型的提示词（Prompt）是指用户向大模型输入的文本内容，用于触发大模型的响应并指导其如何生成或回应

这些提示词可以是一个问题、一段描述、一个指令，甚至是一个带有详细参数的文字描述。它们为大模型提供了生成对应文本、图片、音频、视频等内容的基础信息和指导方向。

说明：以上内容均来自厦门大学大数据教学团队作品《大模型概念、技术与应用实践》

这篇文章从最基本的概念加上案例，清楚地将大模型、智能体、AIGC讲透。对AI感兴趣的小伙伴，想要从事AI副业，学习AI必须从基本学起。好了今天分享就到这里。