在信息技術日新月異的當下，AI大模型已成為推動社會變革的重要力量，其影響力滲透至金融、教育、醫療等多個領域。這一波由AI大模型引領的技術浪潮，不僅重塑了行業格局，也深刻改變了人們的生活方式。
追溯AI大模型的起源，我們不得不提及2012年這一關鍵節點。那時，AI技術開始被應用于語言處理領域，盡管初期的進展緩慢，但為后來的突破奠定了基礎。真正的轉折點出現在2017年，Google提出的Transformer架構為AI解決語言問題開辟了新路徑。而AI大模型的真正崛起，則歸功于2022年OpenAI推出的ChatGPT（GPT 3.5）。這一模型以其驚人的語言能力和龐大的參數規模，震驚了全球，也標志著大模型時代的來臨。
隨后，國內外AI大模型如雨后春筍般涌現。國外的GPT、Claude、Gemini等，以及國內的文心一言、千問、豆包、DeepSeek等，都在對話、寫作、編程等方面展現出了卓越的能力。這些模型不僅能夠流暢地生成文本，還能在多個領域提供有價值的見解，讓人們對AI大模型的潛力刮目相看。
那么，AI大模型究竟是如何工作的呢？簡而言之，它們通過計算特定概率來理解和生成語言。大模型將語言視為一種概率分布，通過賦予每個語句一個概率值來體現對語言的理解。這種概率計算機制使得大模型在生成語言時具有一定的隨機性，從而能夠產生豐富多樣的表述。正是這種概率計算和隨機性的結合，讓AI大模型在回答問題和撰寫文章時顯得“思路廣闊”與“全面周到”。
AI大模型之所以擁有如此出色的能力，得益于其龐大的訓練數據和嚴格的訓練流程。在Pre-train階段，大模型通過海量語料的學習，具備了基本語言能力。而在Post-train階段，則通過領域知識和專業技能的訓練，進一步提升了其應用能力。大模型在架構上的創新，如專家混合架構等，也對其能力提升起到了關鍵作用。
然而，AI大模型并非完美無缺。盡管其語言能力基本達到了人類水平，甚至在某些方面超越了人類，但仍存在“幻覺”問題。所謂“幻覺”，是指大模型在輸出語言時出現的各種錯誤。這些錯誤可能源于對語句內容含義的缺乏認知，或是對訓練語料中矛盾信息的記憶。例如，大模型可能會輸出不存在的標準名稱，或同時給出相互矛盾的陳述。這些問題降低了大模型應用的安全系數，也提醒我們在使用AI大模型時需要保持謹慎。
盡管存在這些問題，但AI大模型無疑已成為推動社會進步的重要力量。隨著技術的不斷發展，我們有理由相信，AI大模型將在未來發揮更加重要的作用，為人類帶來更多便利和價值。
