算法是解决问题的中心“思维或配方”

算法：界说AI处理信息的中心逻辑

算法（Algorithm）是AI的智能来源，它界说了机器怎么处理数据、学习规矩和做出决议计划。了解算法的原理和鸿沟，对AI产品司理至关重要，这能带来两个直接的优点：

• 厘清技能鸿沟：精确判断哪些需求在当前技能下是可行的，哪些是天马行空的梦想，然后提出切实有效的产品计划。
• 提升协作效率：能用技能团队听得懂的言语沟通，精准传达需求，避免因拍脑袋决议计划而导致研制资源的巨大糟蹋。

咱们能够这样了解它们的关系：

算法是解决问题的中心“思维或配方”。在AI范畴，它代表了底层的数学原理和逻辑规矩，比如“自注意力机制 (Self-Attention)”便是一种中心算法思维。

但是，从笼统的思维到详细的产品，中间需求一个明晰的工程化路径。这个路径精准地揭示了算法与架构的完好关系：

• 算法（一个笼统的核算使命）：这是起点，一个朴实的数学方法或使命方针。例如：“怎么核算一句话中每个词的重要性？”
• 被工程师固化成->核算组件/层（一个标准化的功能模块）：工程师将算法思维封装成一个可重复使用的、标准化的工程模块（在神经网络中称为“层”，比如自注意力层）。这是算法的有形载体。
• 组件内部构成->参数：在训练过程中，这个组件经过学习海量数据，内部会构成亿万级别的数值，即“参数”。这些参数代表了它后天习得的常识和经历。不同专家组件的差异，本质上便是内部参数的差异。
• 再由架构师设计怎么组合这些模块，构成->模型架构（一张完好的体系蓝图）：模型架构(ModelArchitecture)则是承载这些思维的实体化蓝图。它界说了怎么组织、堆叠、连接不计其数个现已“内含参数”的核算组件，来协同完结一个宏大的工程。

因而，当咱们在工作中讨论不同模型的“算法差异”时，终究往往会落脚到对不同“模型架构”的比较和选择上。一个架构上的决议计划，直接关系到未来产品的功能、本钱和迭代方向。

以当前主流的两种模型架构为例：

1. Transformer架构：这是GPT、Llama等模型的标准结构。其特点是一切输入数据都会流经模型中一切固定的参数，进行全面核算。这使得它通用性强，但随着模型规模增大，核算本钱也随之线性飙升。
2. MoE（MixtureofExperts）架构：这是DeepSeek-V3等新模型采用的结构。它在模型内部设置了多个专家网络，并装备一个路由体系。当接收到输入时，路由体系会动态选择激活一小部分最相关的专家来处理。这种术业有专攻的方法，使得模型在总参数量巨大的一起，单次核算只动用一小部分参数，然后大幅降低了核算量和资源消耗。

了解这种算法层面的差异，能协助产品司理在模型选型时，更好地平衡产品的功能、本钱与特定使命的适配性。

第二层：模型层——不同层级的才能与应用

模型层是赋予产品智能的“大脑”。它负责处理信息、进行推理并生成成果。模型的分类存在一个明晰的才能阶梯，作为产品司理，了解这个层级至关重要，由于它直接决定了你的产品能做什么、做得多好以及本钱有多高。

模型层能够细分为三个层级，自下而上分别是：

Level 0：基座大模型 (Foundation Model)

界说： 这是咱们最常听到的、具备广泛通用才能的超大规模模型，例如OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列或开源的Llama系列。它们经过学习海量的互联网数据，把握了言语、逻辑、编码等多种根底才能。