在人工智能的世界里，我们经常遇到一些令人困惑的概念和术语。它们在AI的发展中扮演着关键角色，但同时也可能因为它们的专业性而让非专业人士感到难以理解。比如大家一直在说的AI和机器学习ML与深度学习DL是什么关系？transformer和bert都是模型吗？GPT和ChatGpt说的是一回事？模型微调和预训练差别是啥等等，这些概念频繁出现在与大型AI模型相关的讨论中，经常容易看的人云里雾里的。
本文将带您走进这些术语背后的世界，取最容易让人看懵的概念组做对比，以浅显易懂的方式解释它们的含义和区别，以及它们分别在AI领域的主要工作内容！希望能够帮助大家减少对这些术语的误解，让读者对AI领域的技术有更清晰的认识！话不多说，开始！
通识类
人工智能(AI) vs. 机器学习(ML)vs.深度学习(DL )：
人工智能(Artificial Intelligence)：广义上的AI指的是计算机系统能够执行传统上需要人类智能才能完成的任务，如视觉识别、语音识别、决策和翻译等。AI 包括了各种方法和技术，不仅仅限于机器学习。
机器学习(Machine Learning)：ML是AI的一个子领域，通过使用算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习和做出预测或决定，计算机系统能够在数据中逐步改进其性能，而不需要显式编程。
深度学习(Deep Learning)：是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式。
总结：AI>Machine Learning>Deep Learning
Transformer vs. BERT：
Transformer 是一种用于自然语言处理任务的神经网络架构，以其独特的自注意机制和并行化能力著称，使其在处理长序列文本时效率显著提升。
BERT(Bidirectional Encod