在信息技术日新月异的当下，AI大模型已成为推动社会变革的重要力量，其影响力渗透至金融、教育、医疗等多个领域。这一波由AI大模型引领的技术浪潮，不仅重塑了行业格局，也深刻改变了人们的生活方式。
追溯AI大模型的起源，我们不得不提及2012年这一关键节点。那时，AI技术开始被应用于语言处理领域，尽管初期的进展缓慢，但为后来的突破奠定了基础。真正的转折点出现在2017年，Google提出的Transformer架构为AI解决语言问题开辟了新路径。而AI大模型的真正崛起，则归功于2022年OpenAI推出的ChatGPT（GPT 3.5）。这一模型以其惊人的语言能力和庞大的参数规模，震惊了全球，也标志着大模型时代的来临。
随后，国内外AI大模型如雨后春笋般涌现。国外的GPT、Claude、Gemini等，以及国内的文心一言、千问、豆包、DeepSeek等，都在对话、写作、编程等方面展现出了卓越的能力。这些模型不仅能够流畅地生成文本，还能在多个领域提供有价值的见解，让人们对AI大模型的潜力刮目相看。
那么，AI大模型究竟是如何工作的呢？简而言之，它们通过计算特定概率来理解和生成语言。大模型将语言视为一种概率分布，通过赋予每个语句一个概率值来体现对语言的理解。这种概率计算机制使得大模型在生成语言时具有一定的随机性，从而能够产生丰富多样的表述。正是这种概率计算和随机性的结合，让AI大模型在回答问题和撰写文章时显得“思路广阔”与“全面周到”。
AI大模型之所以拥有如此出色的能力，得益于其庞大的训练数据和严格的训练流程。在Pre-train阶段，大模型通过海量语料的学习，具备了基本语言能力。而在Post-train阶段，则通过领域知识和专业技能的训练，进一步提升了其应用能力。大模型在架构上的创新，如专家混合架构等，也对其能力提升起到了关键作用。
然而，AI大模型并非完美无缺。尽管其语言能力基本达到了人类水平，甚至在某些方面超越了人类，但仍存在“幻觉”问题。所谓“幻觉”，是指大模型在输出语言时出现的各种错误。这些错误可能源于对语句内容含义的缺乏认知，或是对训练语料中矛盾信息的记忆。例如，大模型可能会输出不存在的标准名称，或同时给出相互矛盾的陈述。这些问题降低了大模型应用的安全系数，也提醒我们在使用AI大模型时需要保持谨慎。
尽管存在这些问题，但AI大模型无疑已成为推动社会进步的重要力量。随着技术的不断发展，我们有理由相信，AI大模型将在未来发挥更加重要的作用，为人类带来更多便利和价值。
