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文章介绍了大模型的基本概念、训练过程和应用场景。大模型是基于transformer架构的神经网络，通过预训练和微调完成。它能解放重复劳动、辅助专业领域、提升生活便捷度，未来发展将更"懂"人类和更"专"领域。同时面临信息真伪难辨、隐私安全风险和职业冲击等挑战。文章提供了从基础到实战的大模型学习资源，适合小白系统学习。

一、什么是大模型？

简单说，大模型是一种超级聪明的 “AI 大脑”。它就像一个学了海量知识的学霸，能理解人类语言，还能根据输入的信息给出靠谱的回应。

比如你问它 “怎么做番茄炒蛋”，它会一步一步教你；让它写一封请假条，分分钟就能搞定。和我们平时用的计算器、美图软件不同，大模型不是只能做单一任务，而是像人类一样 “懂很多事”，这也是它被称为 “通用人工智能雏形” 的原因。

我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。

除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言大模型，被称为狭义的大模型。

从本质来说，大模型，是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。

之前给大家科普人工智能的时候，小枣君介绍过，神经网络是人工智能领域目前最基础的计算模型。它通过模拟大脑中神经元的连接方式，能够从输入数据中学习并生成有用的输出。

这是一个全连接神经网络（每层神经元与下一层的所有神经元都有连接），包括1个输入层，N个隐藏层，1个输出层。

大名鼎鼎的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及transformer架构，都属于神经网络模型。

目前，业界大部分的大模型，都采用了transformer架构。

刚才提到，大模型包含了超大规模参数。实际上，大模型的“大”，不仅是参数规模大，还包括：架构规模大、训练数据大、算力需求大。

以OpenAI公司的GPT-3为例。这个大模型的隐藏层一共有96层，每层的神经元数量达到2048个。

整个架构的规模就很大（我可画不出来），神经元节点数量很多。

大模型的参数数量和神经元节点数有一定的关系。简单来说，神经元节点数越多，参数也就越多。例如，GPT-3的参数数量，大约是1750亿。

大模型的训练数据，也是非常庞大的。

同样以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练。即便是清洗之后，也有570GB。具体来说，包括CC数据集（4千亿词）+WebText2（190亿词）+BookCorpus（670亿词）+维基百科（30亿词），绝对堪称海量。

最后是算力需求。

这个大家应该都听说过，训练大模型，需要大量的GPU算卡资源。而且，每次训练，都需要很长的时间。

GPU算卡

根据公开的数据显示，训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天（PetaFLOP·Days）。如果采用512张英伟达的A100 GPU（单卡算力195 TFLOPS），大约需要1个月的时间。训练过程中，有时候还会出现中断，实际时间会更长。

总而言之，大模型就是一个虚拟的庞然大物，架构复杂、参数庞大、依赖海量数据，且非常烧钱。

相比之下，参数较少（百万级以下）、层数较浅的模型，是小模型。小模型具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景。

二、大模型是如何训练出来的？

接下来，我们了解一下大模型的训练过程。

大家都知道，大模型可以通过对海量数据的学习，吸收数据里面的“知识”。然后，再对知识进行运用，例如回答问题、创造内容等。

学习的过程，我们称之为训练。运用的过程，则称之为推理。

训练，又分为预训练（Pre-trained）和微调（Fine tuning）两个环节。

• 预训练

在预训练时，我们首先要选择一个大模型框架，例如transformer。然后，通过“投喂”前面说的海量数据，让大模型学习到通用的特征表示。

那么，为什么大模型能够具有这么强大的学习能力？为什么说它的参数越多，学习能力就越强？

我们可以参考MIT（麻省理工）公开课的一张图：

这张图是深度学习模型中一个神经元的结构图。

神经元的处理过程，其实就是一个函数计算过程。算式中，x是输入，y是输出。预训练，就是通过x和y，求解W。W是算式中的“权重（weights）”。

权重决定了输入特征对模型输出的影响程度。通过反复训练来获得权重，这就是训练的意义。

权重是最主要的参数类别之一。除了权重之外，还有另一个重要的参数类别——偏置（biases）。

参数有很多种类

权重决定了输入信号对神经元的影响程度，而偏置则可以理解为神经元的“容忍度”，即神经元对输入信号的敏感程度。

简单来说，预训练的过程，就是通过对数据的输入和输出，去反复“推算”最合理的权重和偏置（也就是参数）。训练完成后，这些参数会被保存，以便模型的后续使用或部署。

参数越多，模型通常能够学习到更复杂的模式和特征，从而在各种任务上表现出更强的性能。

我们通常会说大模型具有两个特征能力——涌现能力和泛化能力。

当模型的训练数据和参数不断扩大，直到达到一定的临界规模后，会表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性。模型能够从原始训练数据中，自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式。这种能力，被称为“涌现能力”。

“涌现能力”，可以理解为大模型的脑子突然“开窍”了，不再仅仅是复述知识，而是能够理解知识，并且能够发散思维。

泛化能力，是指大模型通过“投喂”海量数据，可以学习复杂的模式和特征，可以对未见过的数据做出准确的预测。

简单来说，就像董宇辉一样，书读得多了，有些书虽然没读过，他也能瞎掰几句。

*参数规模越来越大，虽然能让大模型变得更强，但是也会带来更庞大的资源消耗，甚至可能增加“过拟合**”*的风险。

过拟合，是指模型对训练数据学习得过于精确，以至于它开始捕捉并反映训练数据中的噪声和细节，而不是数据的总体趋势或规律。说白了，就是大模型变成了“书呆子”，只会死记硬背，不愿意融会贯通。

预训练所使用的数据，我们也需要再说明一下。

预训练使用的数据，是海量的未标注数据（几十TB）。

之所以使用未标注数据，是因为互联网上存在大量的此类数据，很容易获取。而标注数据（基本上靠人肉标注）需要消耗大量的时间和金钱，成本太高。

预训练模型，可以通过无监督学习方法（如自编码器、生成对抗网络、掩码语言建模、对比学习等，大家可以另行了解），从未标注数据中，学习到数据的通用特征和表示。

这些数据，也不是随便网上下载得来的。整个数据需要经过收集、清洗、脱敏和分类等过程。这样可以去除异常数据和错误数据，还能删除隐私数据，让数据更加标准化，有利于后面的训练过程。

获取数据的方式，也是多样化的。

如果是个人和学术研究，可以通过一些官方论坛、开源数据库或者研究机构获取。如果是企业，既可以自行收集和处理，也可以直接通过外部渠道（市场上有专门的数据提供商）购买。

• 微调

预训练学习之后，我们就得到了一个通用大模型。这种模型一般不能直接拿来用，因为它在完成特定任务时往往表现不佳。

这时，我们需要对模型进行微调。

微调，是给大模型提供特定领域的标注数据集，对预训练的模型参数进行微小的调整，让模型更好的完成特定任务。

行业数据类别

微调之后的大模型，可以称之为行业大模型。例如，通过基于金融证券数据集的微调，可以得到一个金融证券大模型。

如果再基于更细分的专业领域进行微调，就是专业大模型（也叫垂直大模型）。

我们可以把通用大模型理解为中小学生，行业大模型是大学本科生，专业大模型是研究生。

微调阶段，由于数据量远小于预训练阶段，所以对算力需求小很多。

大家注意，对于大部分大模型厂商来说，他们一般只做预训练，不做微调。而对于行业客户来说，他们一般只做微调，不做预训练。

“预训练+微调”这种分阶段的大模型训练方式，可以避免重复的投入，节省大量的计算资源，显著提升大模型的训练效率和效果。

预训练和微调都完成之后，需要对这个大模型进行评估。通过采用实际数据或模拟场景对大模型进行评估验证，确认大模型的性能、稳定性和准确性‌等是否符合设计要求。

等评估和验证也完成，大模型基本上算是打造成功了。接下来，我们可以部署这个大模型，将它用于推理任务。

换句话说，这时候的大模型已经“定型”，参数不再变化，可以真正开始干活了。

大模型的推理过程，就是我们使用它的过程。通过提问、提供提示词（Prompt），可以让大模型回答我们的问题，或者按要求进行内容生成。

最后，画一张完整的流程图：

三、大模型究竟有什么作用？

大模型的用处早就渗透到我们生活的方方面面，总结起来有三大类：

1. 解放重复劳动：写报告、做表格、整理数据这些耗时的工作，大模型能快速搞定。比如职场人用它生成会议纪要，学生用它整理课堂笔记，效率能提升好几倍。
2. 辅助专业领域：在医疗领域，它能帮忙分析 CT 影像，给医生提供参考；在编程领域，它能自动补全代码，帮程序员少加班。
3. 提升生活便捷度：手机里的智能助手、语音翻译软件、甚至短视频的自动字幕，背后都可能有大模型的影子。

四、大模型的发展趋势？

未来的大模型，会朝着两个方向进化：

• 更 “懂” 人类：现在的大模型偶尔会说些 “蠢话”，比如答非所问。以后它会更理解人类的语气、情绪，甚至能听懂玩笑和潜台词。
• 更 “专” 领域：除了通用大模型，还会出现针对教育、法律、农业等细分领域的 “专家型” 大模型。比如农民可以直接问它 “小麦叶子发黄怎么办”，它能给出精准的解决方案。

另外，大模型的使用门槛会越来越低，可能就像现在用微信一样，普通人不用学复杂知识也能轻松上手。

五、大模型会带来哪些挑战？

虽然大模型很厉害，但也藏着不少问题：

• 信息真假难辨：大模型可能会 “一本正经地胡说八道”，比如编造不存在的历史事件或科学结论，普通人很难分辨。
• 隐私安全风险：如果我们在使用时输入了身份证号、病历等私密信息，可能会被泄露或滥用。
• 冲击部分职业：像基础文案、数据录入、简单翻译等工作，可能会被大模型取代，需要人们学习新技能来适应变化。

六、总结

大模型不是遥不可及的科技神话，而是正在悄悄改变我们生活的工具。对新手来说，不用害怕它的复杂，先从日常使用开始 —— 比如用它写一段朋友圈文案，或者查一个生活小问题，慢慢就能感受到它的价值。当然，在享受便利的同时，也要记得擦亮眼睛，避开它可能带来的 “坑”。跟着科技的脚步慢慢学，你会发现，大模型其实没那么难理解。

​最后

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