最近，Deepseek、ChatGPT的火爆让“大模型”成为了科技圈的热门话题。无论是写代码、写诗，还是陪你聊天，它似乎无所不能。但你知道吗？这些看似神奇的能力，背后其实有一套清晰的逻辑。今天，我们就来揭开大模型的神秘面纱，看看它到底是如何工作的！

一、什么是大模型？

要深入理解大模型，首先需要掌握神经网络的基本原理。大模型通常建立在神经网络，尤其是深度学习网络的基础之上。神经网络自20世纪80年代以来，一直是人工智能领域的研究热点。它从信息处理的角度对人脑神经元网络进行抽象，构建出简化的模型，并通过不同的连接方式形成各种网络结构。人脑由大量神经元组成，这些神经元协同工作，使我们能够进行复杂的思考。在人工智能领域，神经网络正是受到这一生物机制的启发，只不过其底层是由数学公式构成的逻辑系统。

（人体大脑神经元）

（基础的人工智能神经网络）

大模型是指拥有庞大参数规模和广泛训练数据的机器学习模型，其参数量通常可达数十亿甚至数千亿级别。一般而言，模型的参数量与其处理复杂问题的能力呈正相关关系：参数越多，模型的学习能力和表现潜力越强；反之，参数较少时，模型的性能往往会受到限制。这就像人类在面对复杂问题时，常常感到“脑细胞不够用”——大脑的神经元数量和连接方式决定了我们的认知能力，而大模型则通过海量参数和复杂结构来模拟和扩展这种能力。

二、大模型是如何训练的？

新搭建的大模型，就像一片空白的大脑，需要工程师对它进行训练，让它变得“聪明”起来。那么，训练的资料从哪里来呢？其实，这些资料主要来自于大量的文本数据，比如书籍、文章、网页内容、对话记录等等。你可以把这些数据想象成“教材”，模型通过不断地“阅读”这些教材，学习语言规律、理解知识，最终学会回答问题、生成文本等任务。

训练的过程就像教一个小孩读书写字，只不过大模型的学习速度非常快，能在短时间内处理海量的信息。通过反复调整和优化，模型逐渐变得“聪明”起来，最终能够完成各种复杂的任务。

（模型训练示意图）

三、大模型的能力从何而来？

大模型的能力，简单来说就是“学得多，算得快”。它就像一个超级学霸，通过“吃”进去海量的数据，再加上强大的计算能力，最终变得无所不知、无所不能。

学得多：海量数据 大模型的学习材料是整个互联网上的文本，比如书籍、文章、网页、对话记录等等。

算得快：强大的计算能力 大模型的“大脑”是由成千上万的计算机组成的，它们一起工作，处理海量的数据。

规模效应：越大越聪明 大模型的“大”不仅仅是指数据多，还指它的“参数”多。参数可以理解成模型的“脑细胞”，参数越多，模型就越复杂，能记住的东西也越多。

局限性：它并不真正“理解” 虽然大模型看起来很聪明，但它其实并不真正“理解”语言。它只是通过统计规律，预测下一个词应该是什么。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，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”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 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 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 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
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 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，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，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个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 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

对全球大模型从性能、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，找到适合自己的项目/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
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 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，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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