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大模型是通过学习海量数据具备通用语言理解和图像识别能力的概率生成器，其"大"体现在数据量、算力、参数规模、通用性和维度五个方面。大模型本质是基于概率预测的超高维数学函数，工作原理是通过下一个Token预测进行自回归生成。它本身没有意识，只是一个静态生成器，需要为其安装"手脚架"才能完成特定任务。

1、什么是大模型

大模型是一个通过长期学习海量文本数据，具备了通用语言理解能力和图像识别能力的超级概率生成器。

在过去，如果我们想做一个拍图识图功能，前期需要自己训练识图模型，而每增加一个新品类进去，都需要重新采集数据，重新训练，重新上线。人力，物力，算力，数据量都有限。

再比如开发一套鉴黄系统，需要从0开始发送H图训练。相当于，每开发一个模型就需要自己花费时间单独造一个轮子。

现在有了大模型，在多模态大模型的基础上开发识图系统，只需要将图片传给大模型，告诉大模型识图需求，大模型返回识图预测结果，不需要自己再造轮子。

2、大模型它“大”在那儿

大模型它大在哪里呢？分以下几个维度：

• 首先是数据量大：大模型读取了各行各业的数据，如同一本厚实的百科全书，它无所不知，无所不晓，在数据层面可以说是包罗万象。
• 其次是算力大：大模型在几万张GPU集群上通过内部高效互联，实现算力最大。
• 另外参数规模最大：大模型在初始阶段抓取了互联网上海量的数量，这些数据被切分成一个个的Token，这些海量的Token之所以能够被连接起来，是因为模型里面设置上万亿的参数。
• 如果说大模型是超级大脑，Token就是流动的血液(动态变量），而参数就是神经元（静态结构）。当血液流经神经元时，会激活大脑的计算和推理能力。
• 因此Token和参数共同构成大模型的内核。（想想一个只有脑子，没有血液和神经元的人，等于是脑死亡）。
• 通用性大：具备包罗万象的能力，能够适用于各行各业。它用同一套参数，既能写代码，又能写诗，还能画图，还能算命，它打通了不同领域之间的“知识墙”。
• 最后维度大：大模型具备丰富的维度，这个维度也可以理解为特征，比如当我们看“苹果”这个词，只能联想到“水果、红色、甜”。
• 大模型在12288 个维度上看“苹果”，它能同时看到：植物学特征、牛顿引力典故、乔布斯科技公司、亚当夏娃神话、由经济学价格波动……核心在于：大在语义理解的“分辨率”极大。

我用一张表总结

其实大模型，大不是目的，是手段，涌现才是目的，什么是涌现，就是大力出奇迹的能力。

当数据量，算力，参数同时大到某一个临界值时，量变引起质变，模型突然拥用了奇迹的能力。（工程师最开始可能自己也没有想到）

3、什么是模型

模型在制造业属于样板，我先做一个样板出来发给客户看，客户觉得这个样板没有问题就可以进入批量生产，它的核心能力是复制。

在AI领域，模型更像是一个方程式，而不是静态样板。其本质是基于概率预测的超高维数学函数，它通过算法，算力和数据高强度训练出来人工智能产物。

4、大模型如何诞生的

上面了解到大模型是什么，下面我用一张简易的图描述，大模型是如何诞生的：

我之前就常听别人说什么基座大模型，原来大模型最初始的成品就是基座大模型，关于这块我会在后面的文章里会详细写《大模型的分类与选型》。

5、大模型如何工作

知道了大模型是怎么诞生的，接下来看看大模型是如何工作的。

首先，大模型的核心机制是：下一个 Token 预测 (Next Token Prediction)，用一张图来描述大模型工作原理。

工作流程拆解：

1.假设用户输入：”床前明月光“

2.概率计算：大模型基于它学过的海量知识 ，计算下一个字出现的概率分布：疑（概率90%），是（概率5%），地（概率2%）。

3.抽样选择：根据温度 (Temperature)设定，它选择了“疑”

4.循环迭代：将生成的“疑”字加到原文后面，新的输出变成了“床前明月光疑”，基于新的输入模型再次预测一下个字“是”

准确的说法是：“上一轮的输出，变成了下一轮的输入”。 这在技术上叫自回归**（Auto-regressive）**。

• Round 1 输入：床前明月光-> 输出疑
• Round 2 输入：床前明月光疑(把刚才的输出拼回去) -> 输出是

5.结束：直到大模型将完整的内容预测完，或遇到特殊符号或者达到了长度限制才会停下来。

（注：大模型实际工作远比上图要复杂的多，初期可以通过简易的流程快速了解其背后的技术原理，作为PM掌握技术原理是非常重要的。）

结尾

大模型本身是没有意识的，就是一个静态的生成器，核心工作原理就是靠的海量的Token一个个预测出来的结果。

当我越深入了解大模型背后的技术原理，我慢慢的对大模型产生去寐，我发现它就是一个躺在那里被动式干活的超级大脑，但如果让它干点实事比如帮我查最近一周特斯拉的股票数据，你还得给它安装上手脚架。

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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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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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