随着AI技术加速落地，大模型相关的专业术语频繁出现在行业讨论中。无论是技术文档、产品方案还是投资分析，掌握这些“黑话”已成为从业者的必备技能。我将用最简明的语言，拆解 Token、RAG、RL、上下文长度、量化、蒸馏、智能体 7个高频概念，助你快速读懂大模型核心逻辑。
定义：Token是AI处理文本的最小单位，相当于自然语言中的“字词片段”。例如“人工智能”可能被拆分为“人工”+“智能”两个Token，或保留为单个Token（不同模型分词规则不同）。
DeepSeek官方也给出Token数和字数的大致换算比例如下：
- 1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。
- 1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token。
核心价值：
- 计费基准：大模型服务通常按输入输出Token总量收费（如1元/百万Tokens）。
- 性能指标：上下文长度（如128K Tokens）决定模型单次处理文本的能力。例如128K Tokens≈6.5万汉字，可解析整本《三体》。
应用场景：
- 长文本摘要：一次性处理超长合同、论文。
- 成本估算：根据Token单价计算AI客服对话成本。
定义：Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），通过实时检索外部知识库提升模型回答准确性17。
运作原理：
- 用户提问 → 2. 从数据库/文档中检索相关片段 → 3. 将检索结果与问题拼接输入模型 → 4. 生成精准回答。
优势：
- 解决大模型“幻觉”（虚构事实）问题
- 动态更新知识，利用检索到的外部信息辅助生成更准确、时效性更强的文本
典型案例：
- 法律咨询：检索判例库生成法律意见书
- 医疗诊断：结合最新医学论文输出建议
定义：Reinforcement Learning（强化学习），通过奖励机制让模型自主优化行为策略12。
训练过程：
- 模型输出答案 → 2. 人类标注/规则系统打分 → 3. 高分结果强化对应策略 → 4. 迭代提升准确率。
- 与传统的训练方式相比特点如下：
应用突破：
- DeepSeek-R1：通过RLHF（人类反馈强化学习）将事实错误率降低40%
- 游戏AI：AlphaGo通过RL战胜人类棋手
行业价值：
- 客服对话优化：奖励“解决用户问题”的行为
- 内容安全：惩罚生成违规内容的策略
定义：模型单次处理文本的Token上限，直接影响长文本理解能力。
分级标准：
- 4K（≈2000汉字）：基础对话
- 32K（≈1.6万字）：中篇小说分析
- 128K（≈6.5万字）：学术论文改写
技术突破：
- DeepSeek V3：支持128K上下文，可解析500页PDF并提取核心结论
选型建议：
- 短文本交互（如营销文案）选4K-8K模型
- 长文档处理（如法律合同）需32K以上
定义：降低参数精度（如FP32→INT8），以缩小模型体积、提升推理速度。
效果对比：
点击图片可查看完整电子表格
- 手机端部署：7B模型量化后可在iPhone14运行
- 边缘计算：工厂质检AI用INT8模型实时识别缺陷
量化程度越高，显存占用越少，但可能带来一定的精度损失
FP8 需要 H系列或者40系列 GPU 硬件支持、FP4需要B系列或者50系列支持
建议根据实际需求在性能和精度间权衡
定义：大模型“蒸馏”技术是把大语言模型中的能力和知识迁移到更小的模型的技术，目的是在于构造出来资源高效和性能优异的小模型，未经过蒸馏的模型好比是老师，经过蒸馏的小模型可以比作学生
技术价值：
- 成本降低：7B蒸馏模型推理成本仅为千亿模型的1/20
- 性能保留：部分任务精度可达教师模型的90%
典型案例：
- R1-Distill-Qwen-7B：DeepSeek将671B大模型能力迁移到7B小模型，支持本地化部署1
- 医疗助手：三甲医院知识库蒸馏到轻量模型，供社区诊所使用
定义：具备自主规划、工具调用、环境交互能力的AI系统。
核心组件：
- 大脑：大模型（决策中心）
- 手脚：API/机器人（执行指令）
- 记忆：数据库/知识图谱
应用场景：
- AutoGPT：自动拆解复杂任务（如“策划北京三日游”），调用地图、订票API执行
- Manus：分析用户需求→生成设计稿→联动3D打印机生产样品
从Token的经济账到RAG的精准性，从量化的效率革命到智能体的自动化突破，这些术语背后折射出AI技术的演进逻辑。对于从业者而言，理解这些概念不仅是技术对话的入场券，更是设计产品、评估方案、洞察趋势的关键。你还有不理解的ai术语吗？可以在下方留言告诉我。