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文章全面介绍了大模型的概念、特点、分类、产品和原理。大模型具有海量数据、千亿参数和强大算力需求，可分为单模态/多模态、轻量/中量/重量级以及语言/视觉/多模态模型。代表产品包括ChatGPT、DeepSeek、豆包等。大模型基于Transformer架构，通过自注意力机制理解生成文本。虽有重要意义，但也面临计算成本、过拟合、数据隐私等挑战。

一、大模型简介

大模型通常指的是大规模的人工智能模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型，其显著特征有以下几点：

训练数据大：使用互联网级文本（书籍、网页、代码等）进行训练，量级可达TB~PB级文本，而传统的AI模型仅达到GB级文本。

参数规模大：模型参数量可达数十亿至数万亿，而传统的AI模型仅达百万至千万级。

算力需求大：需数千块GPU/TPU并行训练数周甚至数月，其训练成本可达千万至亿美元级，传统的AI模型成本是数万美元。

人工智能包含了机器学习，机器学习包含了深度学习，深度学习可以采用不同的模型，其中一种模型是预训练模型，预训练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”），预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模型”）。

（图片整理：厦门大学大数据教学团队研报）

二、大模型的分类

按模态能力分：可分为单模态模型和多模态模型。单模态模型支持的数据类型仅有文本类型，主要应用于对话形式的生成、写作内容的生成和代码生成；多模态模型的支持数据类型会多些，有文本、图像、音频、视频等，能应用于图片处理并理解分析和跨模态的推理分析。

按参数量级分：可分为轻量级、中量级和重量级。轻量级的参数规模一般会小于10亿级，应用端硬件通常在手机或消费级的GPU上，满足日常手机处理所需功能；中量级参数规模在10亿至700亿级之间，应用端一般是服务器的GPU上，一些大企业有专门服务器支持会使用到；重量级的参数规模甚至可达千亿级，像GTP-4用到的千卡集群。

按处理的数据模态分：可分为语言模型、视觉模型和多模态模型。语言模型指在自然语言处理领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则；视觉模型指在计算机视觉领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计、人脸识别等；多模态模型指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频等多模态数据。这类模型结合了NLP和CV的能力，以实现对多模态信息的综合理解和分析，从而能够更全面地理解和处理复杂的数据。

三、大模型的产品

大模型的产品出了国外的ChatGPT、Gemini等外，还有国内在持续爆火的DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等，在市场上占据高份额。

豆包：豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI，能理解你的需求并生成高质量回应。它知识储备丰富，涵盖历史、科学、技术等众多领域，同时具备出色的文本创作能力，能撰写故事、诗歌、文案等各类体裁。个人感觉在文章写作灵感和图片创作上使用的体验感较好。

Kimi：北京月之暗面科技有限公司于2023年推出的一款智能助手，支持长文本处理，主要应用于学术研究、法律分析和API文档理解等领域。在数据收集和分析上，它的优势会比较明显。

DeepSeek：DeepSeek是杭州一家名为“深度求索”的中国初创公司，最初发布DeepSeek-V3模型，在多个基准测试中，性能均超越了其他开源模型，甚至与顶尖的闭源大模型GPT-4o不相上下，DeepSeek在硅谷被誉为“来自东方的神秘力量”。

四、大模型的基本原理

大模型是基于Transformer架构的，这种架构是一种专门用于自然语言处理的“编码-解码器”架构。在训练过程中，大模型将输入的单词以向量的形式传递给神经网络，然后通过网络的编码解码以及自注意力机制，建立起每个单词之间联系的权重。大模型的核心能力在于将输入的每句话中的每个单词与已经编码在模型中的单词进行相关性的计算，并把相关性又编码叠加在每个单词中。这样，大模型能够更好地理解和生成自然文本，同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。

五、全文小结

大模型的发展对于推动产业升级、应对市场挑战和促进技术进步具有重要意义，近年计算机技术和大数据的不断发展，大模型将在更多领域发挥重要作用，成为人工智能时代的重要引擎。同时大模型的应用也面对诸多挑战，例如计算成本和能耗、过拟合与泛化问题、数据隐私问题等，这些在未来都需要我们众多研究学者共同攻克的核心问题。

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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