AI越来越火，GPT也成为职场、学习、创作场景的关键词。但面对各种术语——“大模型”“推理”“多模态”“tokens”……很多新用户一头雾水。

为帮助大家扫除认知盲区，本文精选2025年6月使用ChatGPT等AI工具时最常遇到的关键词，做一次一目了然的解释。

✅ 1. GPT（Generative Pre-trained Transformer）

• GPT是“生成式预训练变换器”的缩写，是一种由OpenAI开发的语言模型。

• 它的能力来源于“先看海量文本学语言规则”，再通过用户提问生成回答。

📌 类比：GPT就像一个读遍百科全书的语言专家，能模仿各种写作和表达方式。

✅ 2. Tokens（标记）

• Tokens指的是模型理解和处理的最小单位，可能是一个字母、词或汉字。

• GPT按tokens计费/限制长度，比如GPT-4 Turbo支持一次输入最多128,000 tokens。

📌 举例：
英文句子 “I love AI.” 可能被分为 4 个 token；中文“我爱人工智能”是 6 个 token。

✅ 3. Prompt（提示词）

• Prompt 是你输入给GPT的指令或问题，决定它生成的内容。

• 高质量的 Prompt ＝ 更有用的回答。

📌 示例：
“请写一篇关于AI教育的800字中文公众号文章，结构清晰，有3段小标题。”

✅ 4. 大语言模型（LLM：Large Language Model）

• 是训练数据非常庞大的AI语言模型，比如 GPT-4、Claude、Gemini 等。

• 它们擅长文本生成、翻译、总结、聊天等任务。

📌 趋势：未来AI竞争的核心就在这些“模型之战”中。

✅ 5. 多模态（Multimodal）

• 多模态指的是AI不仅能处理文本，还能理解图像、声音、视频等信息。

• GPT-4 Turbo 就具备图像识别能力，可“看图说话”。

📌 应用场景：上传一张图表，请GPT帮你分析图意；或让它帮你读图写文案。

✅ 6. 推理（Inference）

• 指AI在你输入Prompt后，计算出结果的过程。

• 不同模型推理速度和准确度不同，影响体验。

📌 对用户来说，推理时间越短，AI响应越快。

✅ 7. 微调（Fine-tuning）

• 基础模型经过特定数据再训练一次，称为“微调”，可以让AI更适应某些行业或语境。

📌 例子：企业可以用自己客服对话数据微调模型，打造专属AI客服。

✅ 8. 幻觉（Hallucination）

• 指AI生成看起来像真的、但其实是假的内容。

• 常见于引用虚构文献、编造事实。

📌 提醒：学术、法律、医学等场景需人工核查GPT输出内容。

✅ 结语

了解这些术语，你就能真正**“听懂AI在说什么”**。与其畏惧它，不如理解它，掌握它，让它成为你最靠谱的“数智搭子”。

从GPT到多模态，从Prompt到幻觉，每个词的背后，都是通往AI未来的一扇门。