如今人工智能已经对传统行业产生巨大影响，内容生成式 AI 模型已经能解决大多数的生活和工作场景，例如文案策划、总结报告、旅行计划等。

在这强大的 AI 模型背后，它是如何能生成内容，如何理解我们人类的自然语言，接下去将分享三个人工智能的核心技术。

首先解释下什么是模型。ChatGPT（生成式预训练模型）是一个模型，文心一言也是一个模型。

抽象表述：在一组特定数据集上训练的算法。例如想要让 AI 预测未来的天气，首先得提供一系列的数据，包含过去的温度、湿度、降水量等，AI 通过学习这些数据并从中发现规律，而这个规律就是所谓的模型。

具象表述：模型像一个工具，可以模仿或替代现实中的事物。

常见的人工智能技术

1. 机器学习

通过提供大量的数据让计算机学习，进而得出一个无限接近于现实的规律，最后再通过这个规律去预测未知数据。

PS.在电商领域中，常见的是个性化的产品推荐。通过学习分析用户的行为路径、兴趣偏好和搜索习惯，预测用户所感兴趣的产品

另外机器学习中又包含不同的学习方法，例如监督学习、无监督学习、深度学习等。每种方法适用的场景不同，比如监督学习，是提供很多明确的案例给机器，告诉它正确答案，然后让机器根据给定的问题预测答案。

2. 自然语言处理

让计算机能够理解人类的语言。通常情况下，人类与计算机之间沟通，需要使用计算机语言才能让机器理解，在自然语言处理技术（NLP）后，我们与大模型之间沟通就能使用大白话进行沟通。

同样在电商行业中，NLP 能够让客服机器人理解用户发送的语言，进而给出合理的答案。

3. 深度学习

深度学习是机器学习中的一个重要分支。能够模拟人类大脑结构，从复杂的数据中提取高层次的特征，从而实现更强大学习能力和表达能力。

例如：淘宝的图片识别功能，它是基于深度学习，特别是卷积神经网络技术，能从图片中提取有效的产品特征来识别分类。

经过大量的数据训练，可以让机器理解不同特征的商品，如颜色、形状、款式等。

4. 预测分析

让机器学习历史数据，并对未来事件进行预测。

例如：企业根据过去的产品销量，预测未来销量趋势和市场需求，灵活管理仓库库存，选择合适营销策略

5. 情感分析

通过大量的文本数据训练，分析文本材料中的情绪信息。

例如，在电商平台中，可以根据用户的评论和反馈，分析这条评价的情感倾向，了解用户对产品的看法。

通过了解常见的人工智能核心技术，能有效帮助我们理解和使用 AI 。伴随人工智能的迅速迭代，各种大模型工具层出不穷，在所有这些工具背后，亦或是将这些技术交叉结合使用。