当用户提出一个问题时，首先需要将其转化为机器可读的形式。这通常意味着将问题转换为文本格式。AI大模型可以接受各种输入形式，如语音、图像或视频，但最终都需要转换为文本数据才能进行处理。
根据IBM的一项研究，目前有超过80%的企业数据以非结构化形式存在，如文本、图像和视频。这给AI系统的输入处理带来了巨大挑战，需要先将这些非结构化数据转换为机器可读的格式。
一旦问题被转换为文本格式，AI大模型就会对其进行分词和语法解析。分词是将文本拆分为独立的词汇单元的过程。解析则是确定这些词汇在句子中的语法角色和关系。这一步骤帮助模型理解问题的语义结构。
准确的分词和语法解析对于提高AI系统的理解能力至关重要。一项针对自然语言处理模型的评测显示，分词和解析的准确率可以达到95%以上，这为后续的上下文理解奠定了基础。
仅仅理解问题的语义结构还不够，AI大模型还需要理解问题的上下文和意图。它会利用在训练过程中学习到的大量参数，来推断问题背后的更深层含义。这有助于模型给出更加贴合用户需求的回答。准确理解问题上下文对于提高AI助手的性能至关重要。
有了对问题的理解，AI大模型就可以在其"知识库"中检索相关信息。这个"知识库"实际上是模型在训练过程中学习到的大量参数和模式。
模型会根据问题的内容和意图，在这个庞大的知识库中查找最相关的信息。拥有更大规模知识库的AI系统，其回答质量和覆盖范围通常更高。例如，OpenAI的GPT-3模型就拥有1750亿个参数，覆盖了海量的知识领域，这使其能够回答更加广泛的问题。
一旦找到相关信息，模型就会使用一种称为"解码"的过程来生成回答。这涉及到模型内部的多个层次，每个层次都会对问题的不同方面进行处理。最终，模型会使用语言生成技术构造一个流畅、准确的答案。
在某些情况下，AI大模型可能会使用反馈机制来优化其回答。如果用户指出某个回答不准确或不完整，模型可以学习这些反馈，并在未来的交互中改进性能，这种迭代优化过程有助于模型不断提高回答质量。
据Gartner的一项研究，采用反馈机制的AI系统，其性能通常可以提高15%到30%。这说明持续优化和迭代对于提升AI助手的能力非常关键。
对于更复杂的问题，AI大模型可能会使用一种称为"多步推理"的技术。这意味着模型需要通过多个逻辑步骤来构建最终的回答，而不是简单地从知识库中检索信息，这种方法可以帮助模型处理更加复杂的问题，使得大模型的泛化能力更强。
AI大模型设计之初就考虑到了避免生成有偏见或错误的信息。然而，由于训练数据的限制，它们有时可能仍然会产生不准确的回答。模型会尽力确保回答的准确性，但用户也需要保持批判性思维，对回答进行验证，用户对AI回答的验证和监督非常重要，有助于提高系统的可靠性。
在整个过程中，AI大模型还会确保其回答遵守安全性和合规性标准，避免生成不当内容，这有助于确保用户获得合适和安全的信息。
某金融科技公司的案例显示，他们的AI助手在回答用户问题时，会自动检查是否涉及敏感信息或违反相关法规，从而确保回答的合规性。这种安全性和合规性机制对于提高用户信任度非常重要。
总的来说，AI大模型通过一系列复杂的计算和处理步骤，将用户的问题转化为它可以理解的形式，然后在其庞大的参数空间中搜索答案，并最终生成一个合适的回答。这个过程涉及到大量的数据处理和模式识别，但对于最终用户来说，体验通常是快速且无缝的。
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 Javascript 程序员。
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恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
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