1.背景介绍
人工智能（AI）已经成为当今科技的热点话题，它的应用范围广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域。随着数据规模的增加和计算能力的提升，大型AI模型的研究和应用也逐渐成为了关注的焦点。本文将从入门级别到进阶级别，深入探讨AI大模型的应用、常见问题以及解决策略。
2.核心概念与联系
在深入探讨AI大模型应用之前，我们需要了解一些核心概念和联系。以下是一些重要的概念：
人工智能（AI）：人工智能是一种试图使计算机具有人类智能的科学和技术。它涉及到自主决策、学习、理解自然语言、认知、感知、移动等多个领域。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种通过多层神经网络进行自动学习的方法。它可以自动学习表示和抽象，从而实现人类级别的智能。
大模型（Large Model）：大模型是指具有大量参数的神经网络模型，通常用于处理大规模数据和复杂任务。
预训练（Pre-training）：预训练是指在大规模数据上先进行无监督学习，然后在特定任务上进行监督学习的过程。
微调（Fine-tuning）：微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行小规模监督学习的过程。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）：知识蒸馏是指将大模