1. 基础概念
下面我以我自身的经历，来说一下普通人怎么去了解，学习人工智能应用。
A语言大模型，作为近年来普通人首次能够接触到的Al产品，其实并不复杂，要学习人工智能，其实对于大部分普通
人来说，在入门阶段建议从兴趣入手，不要去哨复杂的 基础数学原理，而是在知道基础知识的情况下，用实际能用
的应用以练带学慢慢入手。
而应用，我们通常从最基础的A语言大模型开始。
目前市面上的Chatgpt、Claude、豆包、文心一言、kimi、通义等等，都是A语言大模型针对普通消费者推出的C端
产品。
然而，这些Al大模型与科幻片里面，例如《流浪地球》的Moss相比，在智力水平上还有很大的差距。
在《流浪地球》 里，Moss能具备自我意识，并且根据自己的利益，去做自己想做的事情。
而当前的Al语言大模型，从原理上还是处于对上下文的概率推测，它仅仅是在从历史资料里面寻找最合乎统计学规律
和逻辑的最优解，做到“看似合理的自圆其说”。
换句话说，它们并没有真正的自我意识。
当你问他一个问题，例如你问它“你好”，它也会回应“你好！”，并且还会根据不同模型的调试，说出更多的内容，但
事实上，大模型并没有主动的意识。
它并不知道为什么要这样做，它仅仅是针对你这个问题，做出合乎历史资料的正确回复
2. 原理解析
下面我来用最通俗易懂的比喻，简单介绍人工智能大语言模型工作的基础原理。在中国传统文化中，有一种诗词游戏叫做“飞花令”，它要求参与者轮流以一个字或词为主题，接龙创作诗词。大语言模型(Large Language Models)在数字世界中的工作原理，可以类比为一场智能的“飞花令”。要完成这场“飞花令”的游戏，我们需要准备几个步骤。
1. 准备
在人类的“飞花令”的游戏中，需要吟诗作对的诗人手上会有一大堆写有不同字或词的令牌。每个令牌都有一个特别的汉字，代表独特的含义。
在大语言模型的世界里，这些“令牌”就是它的基本元素，每个字或词都被转换成一个独特的数字向量，这是模型理解字词的第一步。
2. 理解
在“飞花令”中，我们需要理解前面的字或词（诗词背景），这样才能決定接下来要说什么字或词。
大语言模型也是这样，它会看前面的字或词，然后决定下一个字或词应该是什么。这个过程就像是在创作一首诗，模
型会根据已有的文本内容来预测下一个最合适的字或词。
2. 理解
模型会根据前面的字或词，从它的“令牌”中选出一个最合适的字或词来接龙。这个选择是基于它之前学习过的很多
诗词和文本，它知道哪些宇或词在一起会听起来很自然。
这个过程是通过复杂的算法和大量的数据训练来实现的，模型能够预测出最可能的下一个字或词。
模型在开始玩之前，需要做很多练习。
它会读很多诗词，看很多文本，然后记住哪些宇或词经常在一起出现。这样，当它开始玩“飞花令”时，就能做出好的选择。
这个学习过程是通过大量的文 本数据训练来完成的，模型不断地调整自己的“令牌”，以便更好地预测和生成文本。