GPU
图形处理器（英语：graphics processing unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
生成式人工智能AIGC<br>（Artificial Intelligence Generated Content）<br>
指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。
IGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习，AIGC可以根据输入的条件或指导，生成与之相关的内容。例如，通过输入关键词、描述或样本，AIGC可以生成与之相匹配的文章、图像、音频等。
建立在多模态之上的人工智能技术，即单个模型可以同时理解语言、图像、视频、音频等，并能够完成单模态模型无法完成的任务，比如给视频添加文字描述、结合语义语境生成图片等。
使用方式
直接使用
顾名思义，直接使用基础大模型厂商发布的产品服务，通过接口调用方式嵌入自身业务或系统当中。
Prompt
通过提示工程，通过微调少量参数，引导预训练语言模型做特定下游任务。利用文本对话方式操控语言大模型，引导生成结果。
LoRA
仅训练低秩矩阵（low rank matrics），使用时将LoRA模型的参数注入基础大模型，在不修改大模型的前提下，改变模型的生成风格。所需的训练资源比训练基础大模型要小很多，非常适合社区使用者和个人开发者。
FineTune
Finetune是应用或利用迁移学习的一种方式。对基础大模型进行微调，以适应特定任务。
Train
调用数据、算力、算法从头训练大模型，从头开始训练大模型。除非特殊领域和特定要求，一般商业公司不会从头开始训练基础大模型。
LangChain
一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain 可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。
BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。
