▍核心概念密室（需破解的密码锁）
① LLM（大语言模型）
- 本质：互联网文本的「量子纠缠态」
- 调酒师暗语：”来杯马天尼” → “用3:1比例的金酒与干苦艾酒，橄榄要西班牙产”
- 破解案例：
当AI说”根据我的训练数据…”，实际在说”我在调酒师手册第784页看到过这个配方”
② Temperature（温度参数）
- 实验室报告：
0.0 → 机器人公务员（精确但无趣）
0.7 → 创意总监（平衡态）
1.5 → 嗑药诗人（可能产出神作或垃圾） - 实战配方：
# 写科技新闻标题
set_temperature(0.3) # 保持专业感
# 写脱口秀段子
set_temperature(0.9) # 需要意外转折③ Top_p（核采样）
- 精酿啤酒类比：
- p=0.9 → 从精酿清单选（品质保障）
- p=0.3 → 只考虑最经典款（保守选择）
- 与温度参数的相爱相杀：
| 场景 | 推荐组合 | 效果 |
|---------------------|--------------------|-----------------------------|
| 法律文书生成 | temp=0.1 + p=0.3 | 严谨到令人发指 |
| 儿童故事创作 | temp=0.8 + p=0.7 | 平衡想象力与逻辑 |
| 脑暴会议催化剂 | temp=1.2 + p=0.95 | 疯狂但不过分离谱 |▍隐藏机关（容易被误解的术语）
④ Fine-tuning（微调）
- 不是：给AI做整容手术
- 而是：给调酒师定制口味备忘录
⑤ Token（令牌）
- 中文分词玄学：
"深度学习" → [深][度][学][习] # 错误切割！
"deep_learning" → [deep][_][learning] # 正确操作- Token经济学：
1个汉字 ≈ 2 tokens → 一封500字中文信 ≈ 1美元（GPT-4定价）
⑥ Beam Search（束搜索）
- 选秀节目机制：
- beam_width=3 → 保留前三名选手继续PK
- beam_width=1 → 贪婪模式（直接选当前最佳）
- 调参陷阱：
过高的beam width会让AI患上选择困难症（生成速度↓50%）
