大模型入门攻略：定义、能力 & 应用场景、大模型 AI 工具汇总

大模型，对不少人来说已变得耳熟能详，从大型科技公司到初创企业，都纷纷投身于这场技术变革。AI 大模型不仅仅是技术圈的热门话题，它也正日新月异的速度融入我们的日常生活，改变着我们获取信息、处理工作、甚至进行创作的方式。你可能已经在使用基于大模型技术开发的 AI 工具，但却浑然不觉。

为了对大模型有更透彻的认识，今天这篇科普文章将带你深入了解大模型的核心概念，探索人工智能大模型的能力，并为大家推荐 6 款实用的 AI 工具，分别为 boardmix AI、墨刀 AI、博思 AIPPT、Perplexity AI、Figma AI 和 Notion AI，让大模型能力真正落地到日常的工作、学习和生活中，帮助我们完成各种任务和创意活动。

大模型是什么？

大模型，即大语言模型，也叫“大型语言模型”（英文 large language model，LLM），是由具有大量参数（通常数十亿至万亿级，如 GPT-3 含 1750 亿参数）的人工神经网络组成的一类语言模型，使用自监督学习或半监督学习对大量未标记文本进行训练。

尽管大模型这个术语没有正式的定义，但它通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。大语言模型是通用模型，在广泛的任务中表现出色，而不是针对一项特定任务（例如情感分析、命名实体识别或数学推理）进行训练。

大语言模型在预测句子中的下一个单词等简单任务上接受过训练，具有足够训练和参数计数的神经语言模型，可以捕获人类语言的大部分句法和语义。此外大语言模型还展示了相当多的关于世界的常识，并且能够在训练期间“记住”大量事实。

大模型的能力包括哪些？

大模型的能力远超我们的想象，它们正在不断拓展 AI 人工智能的应用边界。这些强大的能力，让大模型成为了推动各行各业数字化和智能化转型的重要力量。

① 自然语言处理能力

自然语言处理是大模型最为核心的能力之一。它能够理解和生成人类的语言，完成诸如文本摘要、情感分析、机器翻译、对话沟通等多种任务。在日常生活中，我们使用的智能客服、语音助手，背后都有大模型的身影。在内容创作领域，大模型可以帮助我们快速生成文章、报告、邮件等文本内容，极大地提高了工作效率。

② 知识问答与信息检索

大模型就像一个无所不知的知识引擎，能够回答各种各样的问题。它通过学习海量的文本数据，构建了庞大的知识库，能够为我们提供精准、全面的信息。无论是科学知识、历史事件，还是生活常识，大模型都能够给出令人满意的答案。

③ 逻辑推理与代码生成

除了处理语言，大模型还具备强大的逻辑推理能力。它能够理解复杂的逻辑关系，进行数学计算、代码编写、甚至进行一些简单的科学研究。对于程序员来说，大模型可以作为一位得力的编程助手，帮助他们快速生成代码、修复 bug，提升开发效率。在金融、法律等领域，大模型的逻辑推理能力也能够帮助专业人士进行数据分析和决策。

④ 多模态交互能力

随着 AI 技术的发展，大模型不再仅仅局限于文本处理，而是逐渐具备了处理图像、声音、视频等多种信息的能力，也就是多模态交互能力。在使用 AI 大模型时，你可以用一张图片、一段语音、甚至一段视频与大模型进行交互。例如，你可以上传一张图片，让大模型为你描述图片的内容，或者为你生成一段与图片风格相似的音乐。多模态交互能力的出现，极大地丰富了人机交互的方式，也为 AI 的落地和应用开辟了更广阔的空间。

基于大模型构建的 AI 工具盘点

人工智能大模型的快速发展，催生了一大批优秀的 AI 工具。这些 AI 工具将大模型的强大能力封装成简单易上手的产品，帮助我们解决工作、学习和生活中的各种问题。接下来，我们就来盘点一下国内外 6 款备受好评的 AI 工具。

① boardmix AI

boardmix AI 是一款功能强大的在线协作白板工具，它将 AI 能力与白板的无限画布相结合，为团队协作和个人创作带来了全新的体验。

在 boardmix AI 中，你可以使用 AI 进行头脑风暴、生成思维导图、撰写文章、智能生成 PPT 或各类可视化报告图表。boardmix AI 的多模态能力，让你可以在白板上自由地置入文本、图片、GIF、办公文档、思维导图、流程图、音视频等多种元素，激发无限创意。对于需要进行团队协作和知识管理的用户来说，boardmix AI 无疑是一款不可多得的效率神器。

boardmix AI 特色功能：

• 汇集海量 AI 智能体，覆盖办公提效、报告生成、文本创作、绘画设计、角色对话

• 多 Agent 协作，各个智能体之间可以联动同步使用，基于不同 Agent 的优势协作完成既定的目标或任务

• 无限画布交互，boardmix AI 依托无限大的画布完成多种元素的交互，与主题相关的所有内容可以汇集到一个白板中

• 在线实时协作，boardmix 提供基于云端实时协作的能力，支持 1000+人同时在线，高达 500+人实时编辑，足以支撑 99%的办公协作场景

• 第三方集成，boardmix 集成国内外主流的三方应用，包括 Figma、墨刀、Pixso 设计、Jira、drawio 等，方便将外部文件直接嵌入画布集中呈现

② 墨刀 AI

墨刀 AI 是一款专注于产品原型设计的 AI 工具，它能够帮助产品经理和设计师快速完成原型设计工作。墨刀 AI 内置了丰富的设计模板和组件，用户只需通过简单的拖拽和修改，就能快速搭建出高保真的产品原型。

相较以往手绘原型图，墨刀 AI 能够理解用户的设计意图，智能地生成设计方案，并提供多种风格的配色和布局建议。对于产品设计团队来说，墨刀 AI 能够极大地提升设计效率，缩短产品开发周期。

③ 博思 AIPPT

博思 AIPPT 是一款由 AI 驱动的一键生成 PPT 的 AI 工具，它彻底颠覆了传统的 PPT 制作方式。你只需要输入 PPT 的主题，博思 AIPPT 就能够自动为你生成完整的内容大纲、匹配精美的模板、并智能地进行排版和美化。

除了基于主题生成 PPT，博思 AIPPT 还支持导入 Word、Markdown、PDF、TXT 和思维导图等多种格式的文档，一键转换成 PPT。对于经常需要制作 PPT 的职场人士来说，博思 AIPPT 能够让你告别繁琐的排版和设计工作，将更多精力投入到内容的打磨上。

④ Perplexity AI

Perplexity AI 是一款基于大模型构建的 AI 搜索工具，它以其精准的答案和详尽的引用而备受好评。与传统的搜索引擎不同，Perplexity AI 能够直接理解你的问题，并以对话的方式给出答案。

每次返回搜索结果时，Perplexity AI 都会附有详细的来源链接，方便你进行溯源和查证。Perplexity 提供两种搜索模式，通常情况下使用默认选项即可，对于需要进行深度研究和信息获取的用户来说，可启用 Perplexity AI 的“研究”模式，此时 Perplexity AI 会花费更多的时间用于搜索、整合内容，提供更加高效、可靠的搜索体验。

⑤ Figma AI

Figma AI 是在线设计工具 Figma 推出的 AI 工具，它在产品中最常使用的场景，莫过于基于 AI 来快速生成 UI 设计稿，快速将创意变为现实。Figma AI 的使用方法也非常简单，在左侧输入框输入形如“为网站设计一个用户友好的注册流程，为用户提供轻松的产品使用体验”，经由 AI 理解、分析和整合，Figma AI 会快速生成具备交互能力的 UI 设计稿。

⑥ Notion AI

Notion AI 是 Notion 内置的人工智能助手，它将 AI 能力无缝集成到笔记、文档、项目管理等工作场景中。Notion AI 能够帮助用户快速生成内容、总结信息、翻译文本、优化写作，甚至可以根据用户的需求自动创建表格和数据库。

对于知识工作者和团队来说，Notion AI 不仅提升了内容创作的效率，还让信息管理变得更加智能化。Notion AI 的强大之处在于它与 Notion 生态系统的深度融合，让 AI 成为日常工作流程中不可或缺的一部分。

如何实现大模型部署？

将训练好的 AI 大模型应用到实际场景中，就需要进行大模型部署。人工智能大模型部署的方式多种多样，可以根据不同的需求和场景选择合适的方案。一种常见的方式是通过 API 接口调用云端的大模型服务。这种方式简单便捷，用户无需关心模型的部署和维护，直接通过 API 就能使用 AI 大模型的强大能力。对于大多数开发者和企业来说，这是一种低成本、高效率的选择。

另外一种部署方式是私有化部署。私有化部署是将大模型部署在企业自己的服务器上，从而实现对数据的完全掌控。这种方式安全性更高，也更便于进行定制化开发。不过，私有化部署对技术和硬件的要求也更高，需要企业具备一定的技术实力和资金投入。

私有化部署

除此之外，还有一种越来越受欢迎的方式，是在个人电脑或边缘设备上进行本地化部署。随着技术的进步，一些轻量化的大模型已经可以在普通的电脑上运行。本地化部署让用户在没有网络的情况下也能使用大模型，并且能够更好地保护个人隐私。

如何训练 AI 大模型？

训练一个 AI 大模型是一个极其复杂和耗费资源的过程，通常可以分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段，模型会在海量的无标注数据上进行学习，从而掌握通用的语言知识和世界知识。训练过程就像一个孩子在大量阅读中学习语言和认识世界。预训练需要巨大的计算资源和数据量，通常只有大型科技公司和研究机构才有能力进行。

微调阶段，则是在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行针对性的训练，从而让模型掌握特定任务的技能。这个过程就像一个已经掌握了通用知识的人，在某个专业领域进行深造。微调所需的计算资源和数据量相对较小，很多企业和开发者都可以进行。通过微调的步骤，可以让大模型更好地适应特定的业务场景，发挥出更大的价值。

大模型存在的缺陷包括哪些？

尽管人工智能大模型展现出了惊人的能力，但它们并非完美无缺，仍然存在一些不容忽视的缺陷。一个突出的问题是“幻觉”现象。大模型有时会生成一些看似合理但实际上是错误的或者无中生有的信息。这是由于大模型本质上是基于概率生成内容，它并不真正理解信息的真伪。

另一个缺陷，则是大模型知识的局限性。大模型的知识来源于训练数据，如果训练数据中存在偏见或者错误，大模型也会继承这些问题。大模型的知识（训练大模型所使用的数据）更新也存在一定的滞后性，对于最新的事件和知识，大模型可能无法及时掌握。

此外，数据安全和隐私也是大模型面临的重要挑战。在训练和使用大模型的过程中，如何保护用户的数据安全和个人隐私，是一个亟待解决的问题。理解大模型的这些缺陷，有助于我们更加理性地看待和使用 AI 大模型，避免盲目地相信和依赖。

写在最后

AI 大模型正在以前所未有的方式改变着世界，它既带来了巨大的机遇，也伴随着不小的挑战。通过这篇文章，相信你对人工智能大模型已经有了更深入的了解。

我们正处在一个由 AI 驱动的变革时代，拥抱变化、学习新知，将是我们在未来保持竞争力的关键。希望这篇文章能够为你打开一扇通往 AI 世界的大门，也希望你能够善用这些 AI 工具，让它们成为你工作、学习和生活中的得力助手。

以上就是本次想和各位分享的所有内容，希望能帮到有需要的朋友。如果你有其他疑问，或是想进一步了解的内容，欢迎在下方的评论区留言，我们一起交流探讨。