文章名詞彙編
名詞彙編
AI 名詞一詞一篇：定義、白話比喻、易混淆對照與實際用例，配酒Ann 的圖解。
Attention 是什麼？模型怎麼決定該看哪裡
注意力機制讓模型在處理每個字的時候，動態決定要參考句子裡哪些字、各分配多少權重。
2026/7/9 模型與訓練 約 4 分鐘
Scaling Law 規模法則是什麼？把模型變大真的就會變強嗎
規模法則描述模型參數量、訓練資料量與運算量放大之後，模型表現如何隨之改善的經驗規律。
2026/7/9 模型與訓練 約 4 分鐘
Knowledge Distillation 知識蒸餾是什麼？大模型教小模型
知識蒸餾是讓大模型把知識轉移給小模型的壓縮技術，讓小模型用極低算力發揮接近大模型的實力。
2026/7/5 模型與訓練 約 4 分鐘
Transfer Learning 遷移學習是什麼？把學會的能力搬到新任務上
遷移學習是把已經訓練好的模型知識，應用到另一個相關任務上的技術，省資料也省時間。
2026/7/4 模型與訓練 約 4 分鐘
AI 人工智慧是什麼？讓電腦模擬人類處理資訊的能力
AI 是讓電腦模擬人類處理資訊的技術，能感知、學習、推理、決策並行動，目標是協助與延伸人的能力。
2026/6/13 模型與訓練 約 4 分鐘
Pruning 是什麼？把模型裡沒貢獻的連結剪掉換速度
模型剪枝是移除權重接近零、對輸出幾乎沒貢獻的連結，在幾乎不影響準確率下讓模型更小更快。
2026/6/13 模型與訓練 約 4 分鐘
GPU 圖形處理器是什麼？為什麼全世界都在搶它
GPU 原本用來渲染遊戲畫面，卻因為擁有數千個小核心、極度適合並行計算，成為訓練 AI 的算力晶片。
2026/6/12 模型與訓練 約 4 分鐘
RLHF 是什麼？為什麼 AI 會變得有禮貌又安全
RLHF 人類回饋強化學習，是用人類的偏好當獎勵信號，把模型調成更有用、更安全、更符合人類價值的技術。
2026/6/2 模型與訓練 約 4 分鐘
RL 強化學習是什麼？用獎賞與懲罰把 AI 教到會
強化學習是讓 AI 在環境中不斷嘗試、根據結果拿到獎賞或懲罰，慢慢學會最大化長期報酬的訓練方式。
2026/5/14 模型與訓練 約 4 分鐘
Evaluation 評測是什麼？用一套固定標準看 AI 到底做得好不好
評測是用預先定義的資料集與評分標準，客觀衡量 AI 產出品質的做法，讓好壞可以被比較。
2026/5/5 模型與訓練 約 3 分鐘
Emergent Ability 湧現能力是什麼？模型大到一定程度才長出來的本事
湧現能力是指某些能力在小模型上幾乎看不到，規模跨過門檻後才明顯出現的非線性現象。
2026/4/16 模型與訓練 約 4 分鐘
VRAM 顯存是什麼？決定你跑得動多大的模型
VRAM 是顯示卡上的專屬記憶體，用來存模型參數與運算中間結果，直接決定你能在本機跑多大的模型。
2026/4/5 模型與訓練 約 4 分鐘
Reasoning Model 推理模型是什麼？先想清楚再回答的思考型模型
推理模型會在回答前先進行內心獨白與多步推理，用多花的時間換取更高的正確率。
2026/3/7 模型與訓練 約 4 分鐘
LLM 是什麼？大型語言模型其實是在猜下一個字
LLM 是靠海量文字訓練出來的語言模型，它不是真的理解世界，而是預測最可能出現的下一個詞。
2026/2/21 模型與訓練 約 4 分鐘
Knowledge Cutoff 知識截止日是什麼？模型為什麼不知道最近的事
知識截止日是模型訓練資料的最後時間點，那之後發生的事，模型本身並不知道。
2026/2/8 模型與訓練 約 4 分鐘
SLM 微型語言模型是什麼？小而美，把一個專業塞滿一顆小模型
SLM 是刻意把參數控制在 1B 到 3B 左右的小語言模型，用知識蒸餾塞進特定專業，做到小、快、省、可離線。
2026/1/29 模型與訓練 約 4 分鐘
NLP 是什麼？大語言模型底下那層語言技術
NLP 是讓電腦理解與處理人類語言的技術總稱，它是大型語言模型的基礎，也還在被廣泛使用。
2026/1/24 模型與訓練 約 3 分鐘
Local LLM 是什麼？把 AI 大腦下載到自己電腦上跑
Local LLM 本地端大模型，是把大型語言模型下載到自己的電腦執行，不連網、資料不出門。
2026/1/21 模型與訓練 約 4 分鐘
Quantization 量化是什麼？看懂 FP16、INT8、INT4 這串精度標示
量化是把模型參數從高精度浮點數壓成低位元整數，換取更小體積、更快速度與更省顯存，代價是損失一點精度。
2026/1/2 模型與訓練 約 4 分鐘