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标题: 想学AI大模型，你得先了解大模型！从零末尾，初识大模型，零基础入门到知晓，一篇文章全掌握！ [打印本页]

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作者: rhyEe5E    时间: 前天 11:14
标题: 想学AI大模型，你得先了解大模型！从零末尾，初识大模型，零基础入门到知晓，一篇文章全掌握！
1、大模型的定义

大模型（Large Model）是一类基于深度学习的机器学习模型，其核心特征在于超大规模的参数数量、海量的训练数据支撑以及极高的计算资源耗费。经过对复杂数据结构的深度学习，这类模型可以捕捉数据中笼统的内在规律，进而灵敏应对翻译、推理、创作等多种跨范畴复杂义务，是当后人工智能技术的重要载体。

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2、大模型的基本原理与特点

作为人工智能范畴的主流技术外形，大模型的核心逻辑是经过超大规模参数在海量数据上的训练，逐渐逼近通用智能。以下从技术原理和核心特性两方面展开解析：
2.1、基本原理

2.1.1 架构基础：Transformer模型

Transformer是大模型的主流架构，其核心优势源于两大设计：

自留意力机制（Self-Attention）：
让模型能动态聚焦输入序列中关联严密的部分，处理了传统循环神经网络（RNN）难以处理长文本依赖的成绩。例如在句子“莉莉给妈妈买了围巾，她很喜欢”中，模型能自动辨认“她”指代“妈妈”。并行计算才能：
不同于RNN按顺序处理输入的形式，Transformer可同时对一切输入片段停止计算，大幅提升了训练和推理效率，为模型规模的扩展提供了基础。

2.1.2 训练范式：预训练+微调

这是大模型完成“通用才能+义务适配”的核心途径：

• 预训练（Pre-training）：
  在无标注的海量数据（如全网文本、书籍、代码库等）上经过自监督学习训练模型。常见义务包括：
  
  预测下一个词（如GPT系列的“言语建模”义务）；补全被随机遮盖的词（如BERT的“掩码言语模型”义务）。
  此阶段让模型掌握言语规律、常识知识等通用才能。
  
  微调（Fine-tuning）：
  在特定义务（如法律文书分析、医学影像解读）的小规模标注数据上调整部分参数，使模型适配详细场景。例如用医疗问答数据微调的模型，能更精准地回答患者发问。
  

2.1.3 缩放定律（Scaling Laws）

模型功能与参数量、训练数据量、计算资源呈幂律关系：

当数据充足时，参数量翻倍可按固定比例提升功能（如数学推理准确率提高15%）；若数据不足，自觉添加参数会导致模型“学不透”，反而出现过拟合（如仅用10万条数据训练千亿参数模型，会记住数据而非学习规律）。

2.1.4 分布式训练技术

由于参数和数据规模过大，单设备无法承载训练，需依赖分布式技术：

数据并行：将训练数据拆分到多个GPU，同时计算并汇总结果；模型并行：将模型参数拆分到不同设备（如谷歌TPU集群训练PaLM模型）；混合精度训练：结合FP16（半精度）和FP32（单精度）计算，在减少显存占用的同时保证精度，加速训练过程。补充：近年还出现“混合并行”技术（如Megatron-LM），结合数据并行和模型并行的优势，进一步提升超大模型的训练效率。

2.2、核心特点

2.2.1 参数规模的打破性增长

“规模即才能”是大模型的分明特征：

参数量从早期深度学习模型的百万级（如ResNet约600万参数）跃升至万亿级（如GPT-4预估1.8万亿参数）；当参数超过百亿级后，模型会“涌现”出新才能，例如零样本完成义务（无需示例直接翻译小众言语）、复杂逻辑推理（解数学运用题）等。对比案例：GPT-2（15亿参数）仅能生成简单文本，而GPT-3（1750亿参数）可创作小说、编写代码，才能差距分明。

2.2.2 数据驱动的通用性

大模型无需针对不同义务重新设计架构，可经过数据学习跨场景才能：

多模态交融：能同时处理文本、图像、音频等数据（如GPT-4V可分析图片内容并生成描画文本，PaLM-E能结合视觉和言语指令控制机器人）；跨义务适配：同一模型可无缝切换翻译、摘要、问答等义务，例如用同一基座模型既能将中文合同翻译成英文，也能提取合同中的关键条款。

2.2.3 涌现才能（Emergent Abilities）

当模型规模打破临界值（通常1000亿参数以上），会忽然具有未被专门训练的才能：

零样本学习：无需示例即可执行新义务，如“用日语总结这段英文旧事”；思想链推理：分步骤处理成绩，例如“先算小明有3个苹果，妈妈又给5个，总共8个，再分给2个冤家，每人4个”；工具运用：近年新涌现的才能，模型可调用计算器、搜索引擎、代码库等工具完成复杂义务（如“查2023年全球GDP数据并生成图表”）。

2.2.4 高算力依赖与成本

大模型的训练和运转对资源需求极高：

训练成本：GPT-3训练耗费约1287兆瓦时电力（相当于120个美国家庭一年的用电量），单次训练成本超千万美元；同时，训练过程会产生大量碳排放（如GPT-3约产生550吨二氧化碳，相当于一辆汽车行驶120万公里）。推理成本：GPT-4生成1000个token（约750个汉字）的API调用成本约0.06美元，大规模商用需依赖GPU集群支撑实时呼应。

2.2.5 模型即服务（MaaS）的运用形式

大模型多以服务方式落地，降低了运用门槛：

云端API：企业或个人经过接口调用才能（如OpenAI API、文心一言接口），无需自建模型；垂直范畴微调：基于通用基座模型（如LLaMA、通义千问），用行业数据微调得到公有模型（如法律范畴的“北大法宝”大模型）；轻量化部署：经过量化（如INT4/INT8紧缩）、剪枝等技术，将模型部署在手机、边缘设备上（如手机端的语音助手大模型）。

2.3、与传统模型的对比

维度	传统模型（如ResNet、LSTM）	大模型（如GPT-4、PaLM）
参数量级	百万~十亿级	百亿~万亿级
训练数据	以标注数据为主（如ImageNet图像标签）	以无标注互联网级数据为主（如全网文本）
泛化才能	单一义务公用（如ResNet仅用于图像分类）	跨义务、跨范畴通用（如文本+图像+推理）
计算需求	单卡或小集群即可训练	千卡级GPU/TPU集群才能支撑训练
运用形式	端到端部署（如手机摄像头的人脸辨认）	云端API+轻量化边缘部署结合

3、大模型的核心优势

大模型之所以成为人工智能的核心方向，源于其独特价值：

高效处理复杂义务：能同时整合多源信息处理成绩（如自动生成包含数据、图表、分析结论的市场报告）；降低技术门槛：中小企业无需自建AI团队，经过API即可疾速接入先进才能（如电商用大模型自动生成商品文案）；持续退化才能：经过在线学习（照实时吸收新数据）不断优化，顺应动态需求（如旧事范畴大模型实时学习热点事情）；推进跨学科创新：在科研、医疗等范畴辅助打破（如用大模型分析基因数据，加速疾病机理研讨）。

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4、大模型的运用与训练流程

主流大模型的训练流程参考OpenAI的InstructGPT框架，分为三个核心阶段，近年也涌现出多种优化技术：

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4.1、预训练（Pretraining）

这是模型“打基础”的阶段，核心是数据预备与训练：

数据来源：涵盖互联网文本、书籍、论文、代码等，需经过严厉清洗（去重、过滤违法/低俗内容、脱敏隐私信息）。例如GPT-4的训练数据包含多言语文本、图像描画、迷信文献等。数据处理：用Tokenizer工具将文本拆分为token（如汉字、词片段），并停止格式标准化（如一致标点、去除乱码）。近年还出现数据去重技术（如MinHash算法），避免反复数据导致模型“成见”。训练目的：经过自监督义务让模型学习言语规律，例如预测下一个词、补全句子等。

4.2、指令微调（Instruction Tuning）

经过人类指令激发模型才能，让模型“听懂需求”：

核心逻辑：将义务转化为自然言语指令（如“总结这段文本”“翻译这句话到法语”），用这些指令数据微调模型，使其了解并遵照人类意图。

• 高效微调技术：由于全量微调成本过高，Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术成为主流：
  
  LoRA（Low-Rank Adaptation）：将模型权重矩阵分解为两个低秩矩阵，仅微调这两个矩阵的参数（约为原模型的1%），即可达到与全量微调接近的效果；IA³（Infused Adapter）：经过调整模型外部激活值的缩放因子完成微调，参数更少，适配小样本场景；Prefix Tuning：在输入前添加可训练的“前缀”向量，引导模型生成符合义务的输入，合适生成类义务。
  
  
  

4.3、对齐微调（Alignment Tuning）

让模型的输入符合人类价值观和偏好，核心技术是“对齐”：

传统方法：RLHF（基于人类反馈的强化学习）：

用高质量人工标注数据微调预训练模型（SFT阶段）；让模型对同一成绩生成多个回答，由人类评价排序，训练“奖励模型”；用PPO（临近策略优化）算法，基于奖励模型反馈微调SFT模型。
但PPO存在效率低、波动性差的成绩（每轮更新需重新采样数据）。

新兴替代技术：

DPO（直接偏好优化）：跳过奖励模型，直接用人类偏好数据训练策略，将对齐成绩转化为单阶段训练，效率更高且功能更优；RAFT（Reward rAnked FineTuning）：用排序后的偏好数据直接微调，无需强化学习，合适小数据场景；RLAIF（基于AI反馈的强化学习）：用AI模型替代人类评价，降低标注成本，同时保持对齐效果。

4.4、Prompt提示词技术

无需微调，经过输入提示词引导模型输入，是最便捷的运用方式：

核心逻辑：用自然言语描画义务需求（如“写一封道歉信，语气诚恳”“分析这段代码的错误”），激发模型的内在才能。

• 典型技巧：
  
  角色扮演（“假设你是历史教师，讲解唐朝的科举制度”）；思想链提示（“解题步骤：1. 先算……2. 再推导……”）；示例引导（给出1-2个示例，让模型模拟格式输入）。
  
  
  

经过上述流程，大模型从“学知识”到“懂需求”再到“合心意”，逐渐完成从技术到适用价值的转化。
5、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的消费效率，要优于被取代岗位的消费效率，所以实践上整个社会的消费效率是提升的。
但是详细到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

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2025年大模型运用呈现迸发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，经过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者消费效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
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第一阶段（10天）：初阶运用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的看法，对大模型 AI 的了解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 无能什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型运用业务架构大模型运用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思想链和思想树Prompt 攻击和防备…

第二阶段（30天）：高阶运用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造公有知识库，扩展 AI 的才能。疾速开发一个残缺的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术停顿，合适 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，假如学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，本人也能训练 GPT 了！经过微调，训练本人的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的工夫。你曾经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探求吗？

为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从功能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到合适本人的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型带你了解全球大模型运用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运转大模型大模型的公有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云公有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只需学习就会有应战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的本人。
假如你能在15天内完成一切的义务，那你可谓天赋。但是，假如你能完成 60-70% 的内容，你就曾经末尾具有成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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