从 5 个基础概念开始，理解 AI、大模型和 AI 产品。
AI 是 Artificial Intelligence 的缩写，中文叫“人工智能”。
它是一类技术的统称，让计算机能够完成一些通常需要人类智能参与的任务，例如识别语言、识别图像、进行预测、生成内容。
聊天只是 AI 的一种用途。手机上的语音识别、照片中的人脸识别，也使用了 AI 技术。所以，AI 的范围比聊天软件大得多。
这里的“智能”描述的是完成任务的能力，例如识别、预测或生成内容。我们可以根据它实际完成的任务，了解它具备哪些能力。
生成式 AI，是能够根据输入生成内容的 AI。
你提出要求，它可以生成一段文字、一张图片或其他形式的内容。这里的“生成”，就是产生输出内容。
因为 AI 可以承担不同类型的任务。判断一封邮件是不是垃圾邮件，是在进行分类；根据要求写出一封邮件，是在生成内容。“生成式”强调的是它产生内容的能力。
通常不是提前写好完整答案，再按问题取出来。生成式 AI 会依据训练中学到的规律，结合这次提供的信息，产生结果。有些产品还会先搜索或读取资料，再生成回答。
生成内容可能与已有内容相似。“生成”描述的是内容的产生方式，原创性则涉及它与已有作品的关系。
在 AI 领域，模型是一个经过数据训练、能够处理输入并产生输出的计算系统。
“训练”可以先理解为：用大量数据调整这个系统，使它逐渐学到数据中的规律。“大模型”通常指规模较大、经过大量数据训练的模型，并不是指软件安装包很大。
模型是 AI 软件中提供能力的重要组成部分。软件还需要操作界面、文件上传、聊天记录等功能。模型负责处理信息、产生输出，软件把这些能力组织起来，让你能够使用。
模型的效果还取决于训练数据、训练方法和任务类型。选择时，可以比较它在具体任务中的表现、速度和使用成本。
不能。模型能接受什么输入、能产生什么输出，都有具体限制。有的主要处理文字，有的还能处理图像或声音，不能只看到“大模型”三个字，就认为它具备所有能力。
LLM 是 Large Language Model 的缩写，中文叫“大语言模型”。
它是一类以处理和生成语言为主要能力的大模型。我们与 AI 进行文字问答，通常就会用到大语言模型。
“大模型”的范围更广，“大语言模型”强调语言能力。日常交流中，有人会把“大语言模型”简称为“大模型”。但严格来说，大模型不只有语言模型。
因为这些任务都涉及对语言的处理与生成。它在训练中接触了大量数据，学到了许多语言规律和知识关联，因此能够处理多种语言任务。具体是怎样训练的，入门阶段不必展开。
AI 产品是把模型能力和其他功能组织在一起，供人使用的软件或服务。
你打开的聊天界面、上传文件的按钮、保存的历史记录，都属于产品提供的功能。
你是通过这个产品使用模型。产品会接收输入，把相关信息交给模型处理，再将结果展示出来。过程中也可能加入搜索、文件读取等其他功能。
因为产品和模型可以分别选择和组合。同一个产品可以接入多个模型，让用户根据需要切换。同一个模型，也可能被不同产品使用。
不一定。产品提供给模型的指令、资料和工具可能不同，对输入和输出的处理方式也可能不同。这些都会影响最终体验。
AI 是更大的技术范围，大模型是其中一类模型，大语言模型则以语言能力为主。生成式 AI 强调产生内容的能力；AI 产品把模型与其他功能组织起来，供人使用。