在科技日新月異的今天，人工智能（AI）的熱潮已經席卷全球，就連我們公司也未能幸免。上周，我為公司同事帶來了一場別開生面的AI入門分享，反響熱烈。現在，我將這次分享的內容整理成文章，旨在幫助對AI尚存疑惑的小白們一窺究竟。
如果你對AI仍感到霧里看花，那么這篇文章或許能成為你撥云見日的鑰匙。在這里，你將了解到AI的基礎認知、技術原理、內容生成的奧秘、應用場景、提示詞撰寫技巧，以及實用的AI工具和應對AI幻覺的方法。
首先，讓我們探究大語言模型為何會在今日嶄露頭角。這一變革主要得益于三大因素的成熟：算法、數據和算力。
在算法方面，2017年Google團隊推出的Transformer架構堪稱革命性突破。它通過神經網絡模型學習語言規律，實現了文本的理解與生成。GPT系列模型更是憑借自注意力機制，能夠預測詞序列，捕捉長距離語義關聯。2014年生成的對抗網絡（GAN）技術，通過生成器與判別器的對抗訓練，讓圖像和視頻的創造性輸出成為可能。
數據方面，隨著互聯網和生產力的發展，近二十年來人類生產的內容遠超過去幾千年。這些海量數據為AI提供了充足的學習資料，使其能夠從中找到規律，模仿人類進行創作。沒有這些數據，AI或許將難以洞察人類文本的奧秘。
算力方面，硬件性能的飛躍同樣功不可沒。過去，顯卡算力有限，難以處理海量數據。如今，像NVIDIA H100集群這樣的硬件，能夠支持高達1750億參數的模型訓練。分布式計算技術的發展，如谷歌TPUv4，更是實現了每秒2.3exaflops的運算能力，大幅縮短了AI模型的訓練時間。
那么，AI究竟是如何生成內容的呢？以DeepSeek為例，它就像是一位博學多才的朋友，讀過無數書籍，并能在腦海中迅速建立知識聯系。這得益于Transformer架構的“注意力機制”。它能夠迅速找到文本中的關鍵信息，理解它們之間的關聯。DeepSeek通過不斷預測句子中缺失的詞，逐漸掌握了語言的規律，從而能夠生成內容。但值得注意的是，AI生成內容的方式是基于概率最大化的“猜測”，而非真正理解人類語言的含義。
在AI的應用場景方面，雖然DeepSeek的火爆讓很多人對AI寄予厚望，但現階段AI的主要能力仍局限于內容創作。文本生成、圖片生成、視頻生成和音頻生成是AI最基礎的能力。基于這些基礎功能，AI還延伸出了一系列進階能力，如聊天機器人、AI搜索等。
在與AI交流時，掌握一些技巧將大幅提升效率。首先，提示詞的撰寫至關重要。清晰的提示詞能夠引導AI生成特定內容或完成任務。我們可以將提示詞分為任務型、角色型和結構化三種。同時，閱讀DeepSeek API文檔中的提示詞庫也是提升撰寫技巧的好方法。
其次，面對復雜任務時，我們需要幫助AI拆解任務，逐步引導其完成。最后，連續提問技巧同樣重要。不要期望AI能一次性完成所有內容，而是通過連續提問的方式，逐步優化其輸出。
在推薦AI工具方面，市面上已經涌現出眾多實用的AI工具。無論是內容創作還是其他領域，都能找到合適的AI助手。然而，在使用AI時，我們也需要注意其存在的幻覺問題。AI可能會編造看似合理但實際錯誤的信息，這主要是因為AI本質上是在猜測下一個詞，而且訓練數據可能存在錯誤，或者AI存在過擬合問題。
為了減少AI幻覺的發生，我們可以采用更高質量的數據集、嚴格篩選清洗數據、利用人工反饋引導模型等方法。同時，給AI設置明確邊界、使用不同AI交叉驗證、利用RAG技術提升準確度等也是有效的方法。RAG技術相當于給AI配備了一個專業知識庫，先檢索相關事實，再基于這些信息回答，從而提高了準確性。
盡管AI幻覺可能帶來一些問題，但它也并非全然無益。在藝術領域，AI幻覺可能帶來獨特的創意和驚喜。在科研中，它或許能啟發新的研究方向，拓寬我們的思路。因此，在使用AI時，我們需要保持警惕，但也不必因噎廢食。
