大数据模型术语科普学习： DeepSeek上线这些天，国内外多家大型企业接入，日活量已经突破2000万，导致现在算力不足，经常报服务器繁忙而无法回答。而豆包反应正常，封面来反应大数据模型的画就是让豆包画的，还是比较满意。 作为近10年最深远影响的智能工具，可以先学习一些常用的术语。 1、Token。在自然语言处理等领域，token 是指将文本分割成的一个个基本单元，比如单词、标点符号或者一些特定的字符组合等。在训练语言模型时，会将输入文本转换为 token 序列，模型基于这些 token 进行学习和处理。例如，对于句子 “I love you”，可以将其分割为三个 token：“I”“love”“you”。 2、LLM（Large Language Model）即大型语言模型，是一种基于深度学习的人工智能模型，具有大量的参数和强大的语言理解与生成能力，能够理解和生成人类语言。它可以处理和生成自然语言文本，在对话、文本生成、知识问答等众多自然语言处理任务中表现出色，如 ChatGPT、BERT、Google 的 PaLM、Meta 的 LLaMA 等都属于 LLM。 3、RNN（Recurrent Neural Network）：循环神经网络，能够处理序列数据，如文本、语音等，其内部具有循环连接，可以将当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态结合起来进行计算，从而对序列中的长期依赖关系进行建模。 4、多模态指的是综合利用多种不同模态的数据，如图像、文本、音频、视频等，来进行信息的处理、理解和交互。多模态技术旨在融合不同模态数据的优势，使模型能够更全面、准确地理解和处理信息，从而实现更智能的应用，如多模态对话系统、图像文本联合检索等。例如，输入可以是“一张图片和一段文字”，输出可以是“对图片内容的描述”。 5、CV（Computer Vision）即计算机视觉，是人工智能的一个分支，专门研究如何让计算机 “看” 懂图像或视频内容的学科。它涉及图像识别、目标检测、图像分割、视频分析等多个领域，旨在使计算机能够理解和分析视觉信息，实现类似人类视觉系统的功能，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断等领域。 6、计算机算力单位：算力通常用 FLOPS（Floating Point Operations Per Second，每秒浮点运算次数）来衡量，表示计算设备（如 GPU、TPU）的性能。超级计算机的算力中的 “P”通常指的是 PetaFLOPS。1 FLOPS是每秒 1 次浮点运算；1 PFLOPS（PetaFLOPS）则代表每秒 1,000 万亿次浮点运算。
