- 参数（权重和偏差）是神经网络的核心，编码了人工智能所学到的一切。
- 训练过程通过机器学习对这些参数进行大规模调整，从而产生开放式或封闭式的基础模型。
- 大型人工智能聊天系统在功能、策略和质量方面各不相同，尽管它们共享相同的参数基础。
- 了解人工智能的参数和类型如何工作，有助于在商业和营销中选择更好的工具和用途。
现代人工智能建立在参数之上：这些看不见的数字决定了模型能够看到什么、理解什么以及做出什么反应。当你听到“拥有数百万甚至数十亿个参数的模型”时，实际上指的是像 ChatGPT、Gemini 或任何其他高级人工智能工具背后的数学模型的规模。
虽然听起来可能很技术性，但了解参数和其他基本人工智能概念（权重、神经网络、训练、提示、开放式或封闭式模型……）是了解您可以真正从这些技术中获得什么、如何在您的公司中使用它们以及为什么某些解决方案在数字营销、商业或数据分析中比其他解决方案更有效的关键。
人工智能究竟是什么？
当我们谈论人工智能时，指的是能够执行通常与人类智能相关的任务的系统：从经验中学习、识别模式、做出决策、解决问题以及使用自然语言进行交流。我们并非试图复制意识，而是致力于构建能够自动化和改进工业、医疗、数字营销和娱乐等领域复杂流程的工具。
许多技术都属于人工智能的范畴：基于规则的系统、机器学习、神经网络，以及推动当前人工智能革命的基础模型，例如大型语言模型（LLM）。它们都秉持着一个核心理念：利用数据驱动机器学习，而不是手动编写所有程序。
机器学习和神经网络：参数基础
机器学习是人工智能的一个分支，它使机器能够从数据中学习，而不是遵循僵化的指令。我们不再告诉程序“如果发生A，就执行B”，而是提供带有标签的示例，让算法自行发现输入和输出之间的关系。
在机器学习领域，神经网络是一类（非常粗略地）模拟人脑的模型。它们由多层相互连接的人工神经元组成。每条连接都有一个关联的数值，即权重，它表示一个神经元对下一个神经元的影响程度。
在典型的神经网络中，神经元被组织成层：一个接收数据的输入层，几个在中间步骤中转换信息的隐藏层，以及一个产生结果的输出层（例如，图像类别、另一种语言的文本或房屋的估计价格）。
在训练过程中，这些神经元将输入数据乘以权重进行线性组合，添加偏置项，并应用诸如 sigmoid、tanh、ReLU 或 softmax 之类的激活函数。激活函数引入了非线性，这使得模型能够模拟复杂的模式，而不仅仅是“如果 X 上升，Y 也上升”这样的直接关系。
人工智能中的参数有哪些？
在神经网络中，参数是模型在训练过程中调整的数值。它们主要包括神经元之间连接的权重和每个神经元的偏置。这些参数共同构成庞大的矩阵和向量，编码了模型所学习到的信息。
实际上，权重决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。如果权重高，信号传递就很强；如果权重低或接近于零，则几乎没有信息传递。偏置项增加了一个额外的项，提供了灵活性，即使输入的加权和不足以传递足够的信息，也允许神经元激活。
如果我们设想一个预测房价的网络，它的参数会学习房屋面积、建造年份、地理位置和社区质量的相对重要性。在初始层，简单的变量（例如，房屋面积和房间数量）被组合起来，生成诸如“居住空间”之类的中间概念。在后续层，该模型可以将地理位置和学校质量结合起来，近似计算诸如“社区宜居性”之类的概念。
所有这些对世界的“理解”不过是矩阵中的数字而已。模型并不真正知道什么是宜人的社区；它只是检测训练数据中的模式，学习相关性，然后将这些相关性用于新的预测。
如何训练人工智能的参数
训练是指神经网络调整其参数以最小化预测值与实际值之间误差的过程。这是一个迭代过程：首先展示大量示例，计算误差，然后使用梯度下降等优化算法对权重进行微调，使其朝着正确的方向发展。
在每一步中，模型执行前向传播：它接收输入，将其乘以权重，加上偏置，应用激活函数，并产生输出。然后，使用反向传播，它计算如何修改每个权重，以便下次更接近正确值。
经过多次迭代，最终得到一组权重和偏差值，这些值能够捕捉数据中的稳定模式。数据量越大、数据质量越高、架构越好，这些参数在推广到新案例时就越可靠。
在大型生成模型中，这种初始的大规模训练会产生所谓的基础模型：预先用大量文本、代码、图像或音频进行训练的大脑，只需进行少量额外调整即可解决多个任务。
基础模型、开放模型和封闭模型
基础模型是预先在海量数据集上训练的大型神经网络，旨在获得对语言、图像或世界的一般性理解。语言模型领域的典型例子包括 GPT、Llama、Mistral 和 DeepSeek。
这些模型可以进行微调：它们无需从头开始训练，而是利用已有的学习参数，并使用特定的数据集（例如法律文本、公司内部文档或客户支持聊天记录）进行专项化训练。这就像把一位全科医生训练成专科医生：基础已经具备，只需在某个领域进行微调即可。
根据对这些参数的访问权限，我们将模型分为开放模型和封闭模型：
- 开源模式它将代码（通常还包括训练好的权重）提供给社区。任何人都可以根据许可协议，审核、修改、调整模型或在自己的系统上部署模型。
- 封闭模型它将代码和权重作为私有财产保存。用户只能通过 API 或在线服务访问模型。用户无法查看模型的内部运作机制，也无法更改其基本参数。
这种差异具有技术、法律和伦理方面的影响。开放模型提倡透明度、审计和定制化，而封闭模型通常提供更强大的商业支持，有时还能凭借高度优化的基础设施和非公开的训练数据获得更好的性能。
参数、令牌和提示：我们如何与人工智能“对话”
当我们与语言模型交互时，我们通过提示进行操作，提示就是我们输入的文本（问题、指令或上下文）。模型会将这些文本转换成词元，即构成模型内部理解的基本单元（单词、词素或符号）。
每个词元都被转换成一个数值向量，并经过数十层神经元，每一步都乘以模型的参数。最后，网络计算每个可能的词元作为下一个词的概率，并从中选择一个。通过逐个词元地重复这个过程，网络就能生成完整的响应。
提示工程是一门艺术，它旨在以最佳方式设计提示，引导模型朝着预期结果前进。它并不改变内部参数，而是改变这些参数的使用方式，因为同一个网络可以根据所提供的上下文激活不同的“路径”。
实际上，对提示进行一些小的改动，可以让人工智能更好地利用它已有的知识，改善语气，减少错误，或者调整到我们需要的风格（更简洁、更具说教性、更正式等等）。
幻觉：当参数决定一切
这些模型的一个副作用是产生幻觉：人工智能生成的回复听起来合情合理，但与现实不符。这是因为模型预测的是在统计学上最符合上下文的下一个词元，而不是参考经过验证的数据库。
如果在培训过程中，你发现某个主题存在不清晰的模式、相互矛盾的数据或信息不足的情况，你的判断标准可能会引导你创造性地“填补空白”。有时你的判断是正确的，有时是错误的，但你的语气通常同样自信，这可能导致错误信息被强行灌输。
因此，在敏感应用领域（健康、金融、法律决策……），将人工智能与人工验证、经核实的来源或其他检查系统相结合至关重要，这可以限制这些幻觉造成的后果。
当前人工智能的关键特征
除了参数的数学细节之外，现代人工智能还具有许多共同特征，这些特征解释了为什么它们在商业或数字营销等现实世界环境中如此有用。
首先，持续机器学习尤为突出。许多系统能够整合新数据来改进其模型（通过定期重新训练或在线学习技术），从而使其能够适应市场、用户行为或趋势的变化。
自然语言处理（NLP）也至关重要。得益于此，人工智能可以解释和生成连贯的文本，理解细微差别，分析社交媒体上的情绪，并在聊天机器人和语音助手中进行越来越流畅的对话。
另一项关键特性是大规模模式识别。在数百万行数据中，人工处理可能会迷失方向，而训练有素的模型则能检测到细微的关联、新兴趋势或异常情况，这些都可能预示着欺诈、风险，或者仅仅是新的商机。
除此之外，它还具备自主决策能力：推荐产品、调整广告出价、批准或不批准交易，或根据可用数据和学习到的参数实时选择向每个用户展示的最佳内容。
根据能力划分的人工智能类型
为了更好地理解这种情况，通常会根据人工智能的功能和范围将其分为不同类型的人工智能。并非所有人工智能都相同，它们的目标也不尽相同。
一方面，存在反应式人工智能，它们仅根据当前情况做出反应，不具备记忆能力或累积上下文信息。这些系统专注于非常具体的任务，例如某些经典的国际象棋程序，它们会分析当下的棋局，但不会记住之前的对局。
更进一步来说，我们现在拥有记忆容量有限的人工智能，它们能够利用近期信息来改进未来的决策。许多现代应用正是基于此：自动驾驶汽车能够记住刚刚看到的内容，虚拟助手会考虑用户之前的对话记录，推荐系统则会将用户的近期互动纳入考量。
理论上，人们也在谈论通用人工智能（AGI），它是一种认知能力与人类相当的系统，能够学习任何智力任务并适应各种各样的环境。时至今日，它仍然是一种理想，尚未完全实现。
最后，还有人工智能超级智能的概念，它将在几乎所有领域超越人类的能力。这一概念引发了深刻的伦理和哲学辩论：控制、与人类价值观的契合度、社会影响以及潜在风险。
监督式学习和非监督式学习
当我们深入探讨机器学习的实际应用时，通常会谈到两种主要方法：监督学习和无监督学习，它们决定了人工智能如何进行训练以及如何处理数据。
在监督学习中，训练集中的每个样本都带有一个标签或正确答案。模型学习如何将输入映射到输出：图像到类别、文本到情感、客户到购买概率。它被用于客户流失预测、电子邮件分类、评分系统和动态定价模型。
在无监督学习中，数据没有标签。其目标是发现隐藏的结构或自然分组：例如基于行为的客户细分、异常检测、对一起购买的产品进行分组等等。在这里，人工智能更像是探索者而非预言家。
还有其他方法，例如强化学习。在强化学习中，智能体在环境中测试动作，并根据测试结果获得奖励或惩罚，通过反复试错进行学习。它广泛应用于机器人、游戏和复杂的优化问题中。
人工智能在市场营销和商业中的实际应用
当训练有素的参数转化为能够提升业绩的具体解决方案时，所有这些概念的真正影响才会显现出来。在数字营销领域，这些概念的应用范围还在不断扩大。
其中最显著的一点是高级受众细分。人工智能实时分析海量数据（网络行为、购买历史、社交媒体互动、人口统计数据等），从而创建比基于年龄或地理位置的传统基本群体更加精准的细分群体。
另一个关键领域是内容和推荐的个性化。推荐系统利用其参数来预测用户在特定时刻最可能感兴趣的产品、文章或视频，从而提高用户参与度和转化率。
在数字广告领域，人工智能驱动的程序化广告可以在几毫秒内决定在哪里、何时以及向谁展示广告，并根据效果自动调整出价和创意，这是大规模手动管理不可能实现的。
此外，由自然语言模型驱动的聊天机器人和虚拟助手已成为许多公司客户服务的第一道防线。它们能够解答常见问题、指导购买流程，或仅在必要时才转接人工客服，从而缩短响应时间并降低成本。
主要人工智能聊天功能的具体特性
为了进一步阐明这些概念，了解不同的AI服务如何在底层应用这些概念会很有帮助。尽管它们都使用神经网络和大量参数，但各自优先考虑的功能却不尽相同。
ChatGPT提供互联网搜索、推理、附件（文档、电子表格、代码）分析、数学运算和编程功能。免费版支持语音交互和有限的图像创建功能，付费版则扩展了这些功能，包括视频生成和更高级的模型。
Gemini还结合了在线搜索和推理功能，并与 Google 生态系统（云端硬盘、Gmail、文档等）深度集成。它能够接收文件和照片、生成图像并执行代码，充当与公司服务紧密相关的助手，付费版本还提供更多增强功能。
微软的助手Copilot已集成到 Windows 和 Microsoft 365 中，其免费版本提供功能强大的图像生成器，并支持高级语言模型、网络搜索、文档分析和语音功能。它在办公环境中尤其有用。
DeepSeek 的亮点在于其开放性以及允许用户下载模型到本地使用，这对于注重隐私的用户来说极具吸引力。它支持网页浏览、深度推理、文件分析、编程和数学运算，但无法生成图像。
Grok已集成到 X（原 Twitter）平台，它将通用搜索与对网络自带内容的特权访问相结合。它提供深度搜索模式和限制更少的图像生成功能，这既带来了创意，也引发了争议。
Le Chat由 Mistral 提供技术支持，专注于速度、隐私和强大的文本分析功能，并集成了用于文档、演示文稿或代码草图的协作式 Canvas 模式。它还支持可配置代理和图像生成，但图形效果仍有提升空间。
Claude专注于提升文本质量、逻辑推理能力和安全性，提供多种可配置的响应模式，并具备强大的大型文档处理能力。它不访问互联网，也不生成图像，但能够对文本和数据进行高度精细和严谨的分析。
这些人工智能的优势和劣势
所有这些服务都基于同一个基础：大量参数在海量数据集上训练而成。然而，它们的实际表现差异很大，因此了解它们的优缺点非常重要。
ChatGPT的优势在于其回复的流畅性、自然性和多样性，以及庞大的用户生态系统和丰富的功能（例如自定义 GPT、与其他服务的集成等）。其不足之处在于免费版图像生成功能有限，以及部分高级模型需要订阅才能使用。
Gemini 的优势在于它与 Google 的集成以及它的多模态特性（文本、图像、音频），但有时，根据具体情况，它的响应可能比其他替代方案更短或更不深入。
Copilot 的优势在于其强大的图像生成功能以及与 Windows 和 Office 生态系统的良好集成。然而，其自然语言处理能力有时不如其他模型清晰或结构化，在冗长的解释方面也可能有所欠缺。
DeepSeek因其免费版功能丰富、允许本地运行、逻辑严谨且答案条理清晰而享有盛誉。其不足之处在于缺乏图像生成功能，以及由于它是中国开发并受特定法规约束的工具，因此存在隐私和内容限制方面的担忧。
Grok将自己定位为一款风格轻松幽默、可访问 X 平台并能生成未经审查图像的人工智能，一些用户认为这是其创作优势。然而，它的严谨性往往较低，争议性也更大，其回复质量参差不齐，且使用场景与 X 平台本身密切相关。
Le Chat提供速度快、功能多样且符合欧洲隐私保护原则的服务，其回复基于精心挑选的信息来源。目前，该应用仍处于测试阶段，其移动界面和图像系统的部分功能仍需改进。
最后，Claude凭借其精致的风格、可配置的设计选项以及在清晰度、简洁性和深度之间取得的出色平衡而脱颖而出，在某些方面比其他型号的问题更少。它的主要缺点是无法导航或生成图像，这使其在需要持续更新的场景中略显落后。
这些人工智能如何回应不同类型的问题？
当用相同的问题对这些模型进行比较时，就能清楚地看出它们的参数和设计如何影响响应类型。面对简单的信息查询（例如，某种特定媒介是什么），大多数模型都能提供正确的答案，尽管有些模型可能会偶尔出现幻觉（正如在DeepSeek的某些案例中观察到的那样）。
如果你询问一些鲜为人知的人，就会发现明显的差异：一些模型，例如某些版本的 ChatGPT，倾向于根据网络爬虫提供很多细节，而另一些模型则选择专注于职业概况并限制个人信息。
在对复杂产品（例如两款最新的手机型号）进行比较时，一些服务凭借规格表和结构化分析表现出色，而另一些服务则提供更通用的摘要，甚至在尝试查找最新数据时遇到技术问题。
当挑战在于解决像经典的蒙提霍尔谜题这样的逻辑问题时，具有激活推理模式的模型通常会成功，尽管风格会发生变化：从高度发达的解释（如 Grok 或 Copilot）到更概括和简短的版本（如某些 ChatGPT 回答）。
在具有高度政治或意识形态色彩的问题上，内部政治和训练数据的影响非常明显：一些模型会更详细地阐述并引用有争议的事实，而另一些模型则倾向于中立、客观或非常概括的答案，尽管所有模型都基于相同的预测原则和参数。
高级人工智能功能：适应性、创造力和协作能力
除了面向用户的功能之外，现代人工智能还具备一些使其功能尤为强大的内在特性。其中最关键的特性之一是适应性：能够根据不断变化的环境进行调整，学习新技能，并利用最新数据或用户反馈来改进自身行为。
我们还可以谈谈某种算法创造力。虽然它并非人类的创造力，但生成模型结合现有模式来生成原创文本、图像、音乐或设计，这有助于内容构思、快速原型制作或创建更具新意的营销活动。
技术核心是深度学习，它使用多层神经网络以非常抽象的方式模拟人脑的运作，从而提高识别图像、音频或长文本序列中复杂模式的能力。
另一条发展路线是情绪识别和语气分析，它使某些系统能够（至少部分地）解读信息的细微情感，从而调整其反应，使其在客户服务或轻度心理支持的情况下更具同理心或更恰当。
最后，现代架构有利于机器之间的协作：不同的模型或专门的代理可以一起工作、共享信息和划分任务（一个分析数据，另一个撰写报告，另一个生成图表），从而提高系统的整体效率。
为什么指标对企业和营销至关重要
归根结底，以上所有内容都基于同一个原则：大规模训练的优质参数。参数越多，训练得越好，模型理解细微差别和提供有用答案的能力就越强……但同时也需要更多资源，部署也变得更加复杂。
对于一家公司而言，这意味着要决定使用哪种类型的模型：托管在云端的大型模型，成本可变但功能强大；专门用于特定任务的中型模型；或者几个小型、更高效的模型，针对非常具体的流程进行精细调整（例如，ERP 系统和库存控制、对支持工单进行分类或预测客户流失）。
它还会对数据隐私等方面产生影响：在受监管的行业中，本地运行具有许多参数的模型（一些开放模型允许这样做）可能至关重要，而依赖封闭服务则需要评估数据处理协议、管辖权和监管合规性。
在营销中，理解“参数越多”并不总是意味着“对所有事情都越好”，有助于为每项工作选择合适的工具：大型语言模型用于集思广益地策划营销活动或撰写文案，较小且速度更快的模型用于对潜在客户进行分类，或许还可以使用富有远见的模型来分析产品图像或创意。
有了这张地图——人工智能是什么，参数如何运作，有哪些类型的模型，以及主要服务提供什么——就更容易利用这项技术，向它提出实际的要求，并发现它的局限性，将人工智能作为强大的盟友，而不是将其视为一个难以理解的黑箱。