用好AI你需要掌握的大模型知识【下篇】

文章主旨：

阐述了 AI 大模型在理解数据、记忆机制上的局限性及对应的解决方案，帮助用户更有效地使用 AI 工具。

关键要点：

• AI 大模型基于 token 的逻辑与人类的语言理解不同，因此在某些任务表现不佳。
• AI 的记忆机制依赖上下文，但存在长度限制，且不同产品对记忆效果的实现方式不同。
• 输入质量决定输出效果，补充背景信息可提升 AI 的任务完成能力。
• 与 AI 的交互需通过迭代优化，而非期望一次性获得完美答案。
• 解决 AI 局限性的方式包括借助工具（如代码解释器）和优化交互方式（如调整上下文）。

内容结构：

1. 引言

文章是 AI 时代项目管理系列的一部分，延续上篇内容，进一步探讨 AI 大模型的逻辑与局限性。

2. AI 大模型的 token 机制

• 介绍 token 的概念：大模型将输入数据转化为 token 进行处理。
• token 的分词方式与人类不同：一个 token 可包含多个字符或部分单词。
• 由于 token 的特殊性，大模型在某些简单任务（如数数或计算）上表现不佳。
• 解决方案：借助代码能力完成复杂计算任务。

3. AI 大模型的记忆机制

• 大模型没有真正的记忆，记忆效果基于上下文能力实现。
• 上下文长度有限，不同产品对记忆效果的处理方式不同。
• 输入质量决定输出效果，通过补充背景信息可提升任务完成质量。
• 解决方案：优化交互方式，必要时重新开始对话以避免上下文干扰。

4. 使用建议与解决方案

• 与 AI 的交互需建立协作习惯，通过持续迭代优化结果。
• 针对 token 和记忆局限性，分别使用工具（如代码解释器）和调整上下文的方式解决问题。

文章总结：

文章通过分析 AI 大模型的工作机制及局限性，为用户提供了具体的解决方案与优化建议，强调与 AI 协作的重要性。

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项目管理跃迁

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