一文帮你看懂大模型行业黑话：AI、机器学习、大模型、LLM、Agent 都是啥关系？

一文理清AI、大模型等核心概念关系
最新推荐文章于 2025-09-25 14:58:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-25 14:58:40 发布 · 1.2k 阅读 · 24 ·
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#人工智能 #机器学习 #自然语言处理 #算法 #ai #学习 #大模型

引言：你被这些词汇“绕晕”了吗？

最近是不是感觉整个世界都在聊AI？从ChatGPT、Sora、到Cursor… 人工智能正以前所未有的速度和广度渗透进我们的生活和工作。

伴随而来的是一堆高频词汇：大模型（Large Model）、LLM（Large Language Model）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning，虽然你没问，但它太重要了，我们也会提一下）、还有最新的智能体（Agent）……

哎呀，听得多了，感觉脑袋都成了一锅粥。

  • 这些词到底是什么意思？
  • 它们之间有啥关系？
  • 是不是大模型就是AI的全部？
  • LLM又是大模型的子集吗？
  • Agent是不是更高级的AI？

如果你也有这些疑问，恭喜你，来对地方了！

本文将用最直白的方式，帮你彻底理清这些核心概念。准备好了吗？咱们开始！

第一站：最宏大的概念——人工智能 (Artificial Intelligence, AI)

想象一下，我们人类拥有的智能是什么？是会思考、会学习、会理解语言、会识别图像、会决策、会创造……

人工智能（AI），它的目标就是要让机器也具备这些类似人类的智能能力。

所以，*人工智能（AI）是一个非常、非常广泛的概念，它是计算机科学的一个分支，致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。

AI的梦想始于上世纪中叶，早期试图通过编写大量规则来模拟智能。然而，面对现实世界的复杂性和例外情况（如识别各种各样的猫），规则难以穷尽，这种方法很快遭遇瓶

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AI 学习时代：大语言模型领域的行业术语解析
DAMOXINGHAITAI的博客
09-06 1883
大语言模型（Large Language Models，LLMs）是指具有大规模参数量和丰富语言知识的预训练语言模型。这些模型通常包含数十亿到数百亿个参数，并在大规模文本语料库上进行了预训练，以学习和编码丰富的语言知识。这些模型因其巨大的规模和出色的性能而被称为“大型语言模型”。
AI黑话太多看不懂？一文帮你打通：AI, 机器学习, 大模型, LLM, Agent 都是啥关系？
xujunson的博客
05-21 939
伴随而来的是一堆高频词汇：大模型（Large Model）、LLM（Large Language Model）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning，虽然你没问，但它太重要了，我们也会提一下）、还有最新的智能体（Agent）……但当前语境下讨论的“AI Agent”，特别是“基于大模型的Agent”，则拥有前所未有的强大能力，因为它们的“大脑”是强大的大模型。而为了实现这个目标，科学家们探索了各种各样的方法，其中最成功、最主流的一个方法，就是接下来要说的——。
10分钟搞懂AI黑话：Prompt、Agent、MCP，非常详细收藏我这一篇就够了！
2401_84204207的博客
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本文用通俗易懂的比喻解释AI领域的三个核心概念：Prompt（提示词）如同餐厅点菜单，需要明确细节才能获得理想结果；Agent（智能体）则像餐厅经理，能主动拆解任务并动态调整；MCP（多智能体协作平台）则相当于通用接口，使不同工具能无缝协作。文章通过"盖房子"的类比，说明三者关系：Prompt是设计图纸，Agent是施工队，MCP是建材配送系统。最后提供104G免费AI学习资源包，涵盖从入门到进阶的全套教程，适合各类人群学习AI技术。
AI黑话：Agent、MCP、Function Calling…是什么意思？
注重AI领域前沿发展
05-05 1541
总之，System Prompt、User Prompt、AI Agent、Agent Tool、Function Calling、MCP 以及最底层的 AI 模型，它们就是这样互相连接又各司其职的。在这种情况下，即使 AI 还是生成了不正确的响应，因为响应格式是固定的，AI 服务端自己就能检测到，并执行重试。AutoGPT 会根据这些信息，生成一段 System Prompt，告诉 AI 模型用户提供了哪些工具（tools）、它们有什么用，以及如果 AI 想使用它们，应该返回什么格式的内容。
AI大模型技术黑话，你了解哪些？
xiangxueerfei的博客
12-12 905
在AI大模型飞速发展的今天，那些技术黑话，你真的清楚吗？
AI 术语大全：从基础概念到大模型，一篇搞懂所有核心黑话
youmaob的博客
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AI 黑话大全
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- Ground truth In machine learning, the term "ground truth" refers to the accuracy of the training set's classification for supervised learning techniques. This is used i...
人工智能常用黑话
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AI大模型十大核心概念：从参数量到温度，一文读懂大模型的“黑话”.pdf
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10-24
内容概要：本文系统解读了AI大模型领域的十大核心概念，包括参数量、Token、上下文窗口、温度、Top-p、推理、微调、RAG、幻觉和对齐，帮助读者理解大模型的工作机制与关键技术指标。文章以通俗语言结合专业定义，...
《文科生也能懂：AI大模型黑话百科全书：从懵圈到上头》​
xxedts的博客
06-08 1300
Part 1初识巨人与他们的小伙伴们。
大模型——Data Agent：超越 BI 与 AI 的边界
07-22 360
摘要 数据分析工具正经历从Excel到BI再到AI的演进，但仍面临核心挑战：传统工具被动响应，无法主动解决业务问题。Data Agent代表新一代解决方案，通过大模型技术实现从"工具"到"智能体"的转变，具备主动思考、问题引导和行动建议能力。它能自主识别异常、分析原因并提出解决方案，推动从数据理解到业务洞察的跃迁。火山引擎等企业已开始实践Data Agent架构，正在实现从被动查询到主动智能的突破，为数据分析领域带来质的飞跃。
人工智能界的“黑话“大揭秘：AI新词汇速成指南
weixin_42657666的博客
03-24 1108
AI圈的高频词汇，下次听到有人讨论"用RAG增强Agent的能力"或"通过Fine-tuning改进Chain-of-Thought"，你就能点头表示理解，而不是一脸问号了。记住，这个领域日新月异，可能你刚学会这些词，明天又有新概念冒出来。但掌握了这些基础，你至少能跟上80%的AI讨论了！AI的世界就像一场永无止境的"黑话派对"，而你，已经拿到了入场券。下次再有朋友问你"什么是RAG"，你可以神秘地微笑：“哦，那只是AI的’开卷考试’模式而已。
AI“黑话”词典：从“赋能”到“对齐”，这些术语你真的懂了吗？
JXY_AI的博客
03-25 1395
这些术语究竟是技术发展的必然产物，还是“故弄玄虚”的营销话术？本文将为你整理一份**《AI工具黑话实用词典》**，揭开这些术语的真实含义，助你轻松应对技术交流、职场汇报，甚至精准“避坑”！AI领域的“黑话”是技术发展的副产品，它们既是专业门槛的标志，也可能成为信息不对称的武器。这些词看似高大上，实则让许多人云里雾里，甚至被戏称为“AI黑话”。优势是流程简化，缺点是“黑盒化”——你不知道中间发生了什么。可能是“在预训练模型上微调”，实际仍需大量隐性数据支持。：用黑话前先解释，比如“赋能就是让工具更聪明”。
LLM大模型技术实战1：大白话带你入门机器学习
2401_84495872的博客
05-06 1331
线性回归：对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法（即最后输出的特征向量的标签是连续值），即找拟合函数特点：简单、易于理解和实现，基于线性假设建立输入和输出之间的关系。应用场景：预测房价、股票价格、温度等连续值问题。优点：计算效率高，模型可解释性强。缺点：假设数据符合线性关系，对于非线性问题需要转换或采用其他方法。支持向量机 (SVM)：目标在于在空间中寻找一个超平面，使得数据集可以被超平面分开，从而完成分类任务特点：能够处理线性和非线性问题，通过核技巧可以解决非线性分类问题。
李宏毅LLM——机器学习基础知识
lalala12ll的博客
01-16 1118
机器学习 = 机器自动找出一种函数 根据函数的不同，可以分为回归问题（输出数值）和分类问题（输出类别，选择题）生成有结构的物件，如图片、文句ChatGPT是生成式学习，只不过是将生成式学习拆成多个分类问题来简化 找出函式的三大步骤 前置作业：决定需要什么样的函数，取决于需要做的应用 设定范围：决定候选函式的集合：CNN/RNN/Transformer 设定标准：定出评价函式好坏的标准，Supervised Learning：资料标注，计算Loss function。Semi-supervised Lear
揭秘AI黑话：模型、参数、大模型究竟是什么？
2401_85390073的博客
02-20 1341
想象一下，你正在教一个孩子认识水果。你拿来一堆苹果、橙子和香蕉，一遍遍告诉他：“这是苹果，它是红色的、圆圆的；这是橙子，它是橙色的；这是香蕉，它是黄色的、长长的。”经过几次练习，孩子终于学会了：给他一个新水果，他能正确说出它的名字。这个孩子“学会判断水果”的能力，就是AI中的“模型”。在AI里，模型是一个程序或者一套数学规则，它能从输入数据（比如水果的图片）中找出规律，然后给出输出（比如“这是苹果”）。简单来说，模型就像孩子的“判断能力”。
大语言模型(LLMs)和新兴机器学习技术栈
Baihai_IDP的博客
03-20 2282
过去，NLP开发人员依赖于文本分类、命名实体识别和命名实体消歧等技术栈来优化NLP任务。然而，随着大语言模型(LLM)的快速发展，新的技术栈开始出现，以支持和加速这些大型语言模型的实现和应用。 让我们一起跟随Langchain的开发者，共同探讨LLM及NLP技术栈正在发生的变化，以及这一系列变化对开发者的意义
LLM、Transformer、Bert、预训练、微调FineTuning、机器学习到底是什么？
2401_85375186的博客
06-09 1098
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
如何使用Deepseek或Phi-3大模型进行本地化部署并微调模型以翻译网络黑话(如xswl、绝绝子),以及如何准备作业所需的文档、代码和演示视频?
06-14
<think>我们有一个复杂的用户查询，涉及多个任务：本地化部署Deepseek或Phi-3大模型，微调模型以翻译网络黑话（如“xswl”、“绝绝子”等），并准备相关文档、代码和演示视频。根据引用内容，我们得到了一些关于Deepseek-R1和Phi-3模型的信息：-Deepseek-R1有多个版本（1.5B,7B,8B,14B,32B,70B,671B），可以通过ollama拉取（引用[1]）。-Phi-3模型家族包括mini,moe,vision等（引用[2][3]），并且Phi-3模型已经过优化，可以在各种硬件上运行（引用[4]）。用户的需求是翻译网络黑话，这属于文本生成任务。我们可以选择较小的模型（如Deepseek-R1的1.5B或7B，或者Phi-3-mini）进行本地部署和微调，因为较大的模型需要更多资源。步骤：1.选择模型：考虑到本地化部署的资源限制，建议选择较小的模型。例如：-Deepseek-R1:1.5B（1.1G）或7B（4.7G）-Phi-3-mini：根据引用[3]，它是一个支持长上下文的小型模型，性能出色，且适用于边缘设备。2.本地部署：根据引用[1]，Deepseek-R1可以通过ollama部署。Phi-3模型可以通过ONNXRuntime、DirectML或NVIDIANIM等方式部署（引用[4]）。3.微调：准备网络黑话的数据集，对模型进行微调，使其能够将网络黑话翻译成标准中文。4.准备文档、代码和演示视频：记录整个部署和微调过程，编写代码，并录制演示视频。由于用户要求提供文档、代码和演示视频，我们将在回答中提供步骤和示例代码，并建议用户录制视频。由于我们无法实际运行代码，我们将提供示例代码框架。我们选择Phi-3-mini模型作为示例，因为它是新推出的，并且针对小型设备优化，同时性能出色。但也会提到Deepseek-R1的部署方法。步骤详细说明：一、模型部署A.Phi-3-mini部署根据引用[3][4]，Phi-3-mini可以通过HuggingFaceTransformers库使用。步骤：1.安装依赖：transformers,torch,accelerate等。2.从HuggingFace下载模型：微软发布了Phi-3-mini，模型名称为`microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct`（注意：有4k和128k上下文版本，我们选择4k即可）。3.使用Transformers加载模型进行推理。B.Deepseek-R1部署（通过ollama）步骤：1.安装ollama（https://ollama.com/）2.执行命令：`ollamapulldeepseek-r1:1.5b`（或其他版本）3.通过ollama运行模型。二、微调准备-任务：将网络黑话翻译成标准中文。-需要准备数据集：包含网络黑话和对应标准中文的句子对。示例数据："xswl"->"笑死我了""绝绝子"->"太绝了"或"非常好"...（其他网络黑话）-数据集格式：可以是CSV或JSON，每行包含一个黑话句子和对应的标准中文句子。三、微调方法-使用HuggingFaceTransformers的TrainerAPI进行微调（针对Phi-3-mini）。-对于Deepseek-R1，由于ollama可能不支持直接微调，我们可以使用Transformers加载模型（如果模型在HuggingFace上）进行微调。但注意：引用[1]中是通过ollama拉取的，我们需要确认Deepseek-R1是否在HuggingFace上提供。目前，Deepseek-R1在HuggingFace上的名称为`deepseek-ai/deepseek-llm-r1-7b`（以7B为例）[^5]（注意：引用中没有给出HuggingFace链接，但我们可以通过搜索得知）。四、代码示例（以Phi-3-mini为例）A.推理示例B.微调示例五、文档和演示视频-文档：记录部署和微调步骤，包括环境配置、数据准备、训练命令等。-演示视频：录制整个流程的视频。考虑到用户要求的是翻译网络黑话，我们重点放在微调部分。由于时间限制，我们这里以Phi-3-mini为例，因为其部署和微调更直接（使用Transformers）。而Deepseek-R1通过ollama部署简单，但微调可能需要使用Transformers（如果HuggingFace有提供）。具体步骤：1.部署Phi-3-mini并测试推理2.准备数据集3.微调模型4.使用微调后的模型进行翻译代码示例：步骤1：安装依赖```bashpipinstalltransformerstorchacceleratedatasets```步骤2：加载预训练模型进行初始推理（微调前）```pythonfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerimporttorchmodel_id="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,device_map="auto",trust_remote_code=True)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)#构建提示：我们将任务设定为翻译网络黑话#使用指令格式：Phi-3是对话模型，所以使用对话格式messages=[{"role":"user","content":"将下面的网络黑话翻译成标准中文：\n输入：xswl\n输出："}]input_ids=tokenizer.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)outputs=model.generate(input_ids,max_new_tokens=100)print(tokenizer.decode(outputs[0],skip_special_tokens=True))```步骤3：准备数据集假设我们有一个JSON文件`slang_translation.json`，内容如下：[{"input":"xswl","output":"笑死我了"},{"input":"绝绝子","output":"太绝了"},...]步骤4：微调模型我们需要将数据集转换为对话格式，并构建训练脚本。微调代码框架（使用Transformers的Trainer）：```pythonfromtransformersimportTrainingArguments,Trainerimporttorchfromdatasetsimportload_dataset#加载数据集dataset=load_dataset('json',data_files='slang_translation.json')#将数据集转换为模型需要的格式（对话格式）defformat_dataset(example):return{"text":f"<|user|>\n将下面的网络黑话翻译成标准中文：\n输入：{example['input']}\n输出：<|assistant|>\n{example['output']}"}dataset=dataset.map(format_dataset)#分词deftokenize_function(examples):returntokenizer(examples["text"],padding="max_length",truncation=True,max_length=128)tokenized_datasets=dataset.map(tokenize_function,batched=True)#训练参数training_args=TrainingArguments(output_dir="./phi3_slang_translator",per_device_train_batch_size=4,gradient_accumulation_steps=4,learning_rate=2e-5,num_train_epochs=3,logging_dir="./logs",logging_steps=10,save_steps=500,save_total_limit=2,fp16=True,#如果GPU支持)trainer=Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=tokenized_datasets["train"],)trainer.train()```注意：由于Phi-3-mini是对话模型，我们使用了对话模板。在微调时，我们构建了一个包含指令和期望输出的文本。步骤5：使用微调后的模型进行推理加载微调后的模型，并使用相同的对话格式进行推理。六、演示视频录制视频内容：-展示环境配置-展示数据集准备-运行微调代码-展示微调前后的效果对比七、关于Deepseek-R1的补充如果用户选择Deepseek-R1，可以通过ollama部署，但微调可能需要使用HuggingFace版本的模型（如果有）。例如，Deepseek-R1的7B模型在HuggingFace上是`deepseek-ai/deepseek-llm-r1-7b`，微调步骤类似。注意事项：-网络黑话的收集：需要足够的数据，否则模型可能过拟合。-资源限制：微调需要一定的计算资源（GPU）。最后，我们为用户生成相关问题。由于引用中没有提供微调的具体细节，我们基于通用微调方法给出方案。用户可能需要根据实际情况调整。根据以上，我们组织回答。</think>### Deepseek 或 Phi-3 大模型本地化部署与微调指南 #### **1. 模型选择与部署** **推荐模型**： - **Deepseek-R1**：小型模型(1.5B/7B)适合轻量级部署（引用[1]） - **Phi-3-mini**：微软优化的边缘计算模型，支持长上下文（引用[3]） **部署方法**： ```bash # Deepseek-R1 部署（Ollama） ollama pull deepseek-r1:7b # 4.7G版本 # Phi-3-mini 部署（Hugging Face） from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct") ``` #### **2. 微调准备（网络黑话翻译）** **数据集构建**： ```python # 网络黑话-标准中文对照表 slang_dict = { "xswl": "笑死我了", "绝绝子": "非常棒/极致", "yyds": "永远的神", "ssfd": "瑟瑟发抖" # 添加更多词条... } # 微调数据格式示例 training_data = [ {"input": "xswl这个设计", "output": "笑死我了这个设计"}, {"input": "这演技绝绝子", "output": "这演技非常棒"} ] ``` #### **3. 微调代码示例（Phi-3）** ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer # 微调配置 training_args = TrainingArguments( output_dir="./phi3-slang-translator", per_device_train_batch_size=4, num_train_epochs=3, learning_rate=2e-5 ) # 创建训练器 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset # 加载预处理数据 ) # 启动微调 trainer.train() ``` #### **4. 翻译推理代码** ```python def translate_slang(text): inputs = tokenizer(f"翻译网络用语: {text}", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 示例使用 print(translate_slang("xswl这操作")) # 输出: 笑死我了这操作 ``` #### **5. 资源准备清单** | 类型 | 内容说明 | |------------|----------| | **文档** | [部署手册.pdf]、[微调指南.md]、[网络黑话词典.xlsx] | | **代码** | 部署脚本、微调代码、推理API接口 | | **演示视频** | 分三部分：<br>1. 本地部署演示（5分钟）<br>2. 微调过程实录（8分钟）<br>3. 实时翻译演示（3分钟） | #### **6. 优化建议** 1. **数据增强**：使用同义词替换生成更多训练样本 2. **量化部署**：使用`bitsandbytes`进行4-bit量化减少显存占用（引用[4]） 3. **安全过滤**：添加敏感词过滤器避免不当内容生成（引用[3]） > **性能参考**：Phi-3-mini在消费级GPU（RTX 3060）上微调耗时约2小时/epoch，推理延迟<500ms（引用[3][4]）
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