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网站开发和网页上传的说法,外贸网站系统,无棣住房建设局网站,网站主页图片什么是大模型#xff1f; 提到大模型#xff0c;你的第一反应是不是OpenAI、ChatGPT、DeepSeek这些热门名字#xff1f;或是刷到过能跳机械舞、完成后空翻的智能机器人#xff1f;稍微接触过技术的朋友#xff0c;可能还会随口说出监督学习、强化学习这类专业术语。最近是…什么是大模型提到大模型你的第一反应是不是OpenAI、ChatGPT、DeepSeek这些热门名字或是刷到过能跳机械舞、完成后空翻的智能机器人稍微接触过技术的朋友可能还会随口说出监督学习、强化学习这类专业术语。最近是不是感觉全网都在讨论大模型仿佛它正在重塑整个世界甚至会有这样的焦虑要是现在还搞不懂Transformer架构明天就会被技术浪潮甩在身后这种焦虑我完全懂——曾经某个加班夜我盯着屏幕上密密麻麻的参数量、注意力机制等概念喝着咖啡暗下决心一定要把这波技术浪潮的核心逻辑搞明白。于是整理了这篇通俗易懂的硬核解析专门写给想入门大模型的小白和程序员其实只要能分清BERT和GPT的核心差异你就已经超越了80%的跟风者如果还能理解反向传播的基本逻辑那恭喜你已经迈进了大模型入门的门槛。以后和同行聊AI技术再也不用只能旁听轻松接住技术梗读技术干货确实没有刷短视频轻松但请相信你现在花时间搞懂的每一个概念、每一行代码都是在搭建自己的技术认知壁垒。接下来我们就一起拆解大模型这个“黑匣子”从核心关键词入手把底层原理讲透。一、深度学习大模型的技术基石人工智能Artificial Intelligence简称AI的核心关联领域主要是深度学习Deep Learning和机器学习Machine Learning两大方向。作为机器学习与人工智能的关键分支深度学习的核心是探索神经网络技术的应用通过多层网络结构模拟人类大脑的信息处理方式。对小白来说记住这一点就够了正是深度学习的突破才让大模型有了“理解”和“生成”语言的能力。借助深度学习技术大语言模型能在海量文本数据中训练学习相比传统方法它能更精准地挖掘文本的深层语义、语境关联和语言细节差异。这也是为什么大模型在机器翻译、情感识别、智能问答等自然语言处理任务中表现得远超传统技术。而大语言模型的成功核心离不开两个关键一是底层的Transformer架构二是海量的训练数据集。这两者结合让模型能捕捉到语言中的复杂规律——这些规律用传统编程手段根本无法精确实现这也是大模型的核心魅力所在。二、LLM大语言模型的核心定义大语言模型Large Language Model简称LLM俗称“大模型”是基于神经网络构建的AI系统专门用来处理和生成类人化的文本。从技术本质来说它属于深度神经网络架构训练数据规模极大几乎覆盖了互联网上绝大多数公开文本资源。这里要给小白提个醒大模型的“理解”并不是人类意义上的认知而是通过学习海量文本的统计模式实现文本的连贯输出——简单说它是“懂规律”而不是“懂意思”。“大语言模型”里的“大”有两层含义一是训练数据的海量级二是模型参数的庞大级通常达到数百亿甚至数千亿个参数。这些参数就像是神经网络的“调节旋钮”通过不断优化来完成“下一词预测”Next-word Prediction任务——这个任务看似简单却巧妙利用了语言的序列特性让模型慢慢掌握上下文关联和语义结构。正因为强大的文本生成能力大模型被归为生成式人工智能Generative Artificial Intelligence简称Generative AI或GenAI。目前主流的大模型大多用PyTorch框架开发相比ChatGPT这类通用大模型针对金融、医疗等特定领域的定制化模型在专业任务上表现更好。定制化模型还有个很大的优势数据隐私更有保障。企业不用把敏感数据交给第三方而且轻量化的定制模型可以直接部署在笔记本电脑、智能手机等终端设备上——这也是大模型从“实验室”走向“商业化”的重要方向既能降低响应延迟又能减少服务器依赖的成本。三、预训练与微调大模型的“成长两步走”对开发者来说定制大模型还能获得完整的控制权可以根据业务需求自主调整模型的迭代和优化方向。而大模型的开发核心就是“预训练Pre-training”和“微调Fine-tuning”这两步。预训练相当于给模型打“基础”。用海量的通用数据对模型进行初始训练让它掌握语言的通用特征和规律搭建好基本的语言理解框架。这里的“预”就是“提前”的意思是模型学习的起点——这个阶段的模型就像刚上完通识课的学生具备了基本的语言能力但还没掌握专业技能。经过预训练的模型通常被称为“基础模型Foundation Model”。比如ChatGPT的前身GPT-3就是典型的基础模型它能完成文本续写还能通过少量示例学习新任务这就是“少样本学习”能力。微调相当于给模型学“专业”。在预训练模型的基础上用特定领域或任务的小规模数据对模型参数进行定向优化提升它在专项任务上的表现。目前主流的微调方法有两种一是“指令微调Instruction Fine-tuning”用“指令-答案”的配对数据训练比如翻译任务的“原文-译文”对二是“分类任务微调Classification Fine-tuning”用文本加类别标签的数据训练比如标注了“垃圾邮件/正常邮件”的邮件样本。对小白来说记住“预训练打基础微调补专业”就够了。四、Transformer架构大模型的“核心骨架”Transformer架构是2017年谷歌在论文《Attention Is All You Need》中首次提出的最初是为机器翻译任务比如把英文翻译成德语、法语设计的但后来成了绝大多数大模型的核心骨架。Transformer的核心组件有两个编码器Encoder和解码器Decoder。- 编码器负责“读懂”输入文本把文本转换成计算机能理解的数值向量序列提取文本的上下文特征- 解码器负责基于编码器提取的特征生成目标文本。举个机器翻译的例子编码器先把英文文本转换成向量解码器再把这些向量“翻译”成中文文本。不管是编码器还是解码器都是多层结构层与层之间通过“自注意力机制”实现交互。这里要重点说下“自注意力机制Self-Attention Mechanism”——它是Transformer和大模型的核心技术能动态计算文本序列中每个词的重要性权重。比如处理“他喜欢打篮球因为它能强身健体”这句话时机制能精准识别出“它”指的是“打篮球”解决了传统技术的“长距离依赖”问题让模型生成的文本更连贯、更贴合上下文。还要补充一点Transformer不只是用在大语言模型上在计算机视觉等领域也有广泛应用不过也有少数大模型用的是循环神经网络或卷积架构只是Transformer是目前的主流。五、GPT与BERTTransformer的“两大分支”很多小白会混淆GPT和BERT其实它们都是基于Transformer架构但核心组件和应用场景完全不同用一句话就能分清GPT用的是Transformer的解码器专注文本生成BERT用的是Transformer的编码器专注文本理解。GPT全称是“生成式预训练TransformerGenerative Pre-trained Transformer”只保留了Transformer的解码器组件。它是一种“自回归模型”核心逻辑是“逐词预测”——用已经生成的文本预测下一个词不断循环生成完整文本。比如GPT-3就有96个堆叠的解码器层参数规模达到1750亿。这里有个很有趣的“涌现Emergence”现象GPT系列没有专门训练过翻译、摘要等任务却能完成这些任务这就是因为它在海量多语言数据中自主学到了不同任务的规律。除此之外它还具备“零样本学习不用示例直接做新任务”和“少样本学习少量示例快速适配新任务”的能力这也是它能广泛应用的关键。GPT的核心应用场景就是文本生成比如机器翻译、摘要创作、文学写作、代码生成等。BERT全称是“双向编码器表示来自TransformerBidirectional Encoder Representations from Transformers”基于Transformer的编码器构建。它的训练方式是“掩码词预测Masked Word Prediction”——随机遮挡文本中的部分词让模型预测被遮挡的词这种方式能让模型同时关注文本的上下文更精准地理解文本含义。总结一下核心差异GPT是Transformer的解码器分支主打文本生成BERT是Transformer的编码器分支主打文本理解。记住这个核心区别就不会再混淆了。六、Token大模型的“文字积木”Token词元是大模型处理文本的基本单位相当于模型能“读懂”的“最小文字积木”。简单理解数据集中的Token数量大概等于文本中的单词、标点符号的总数——比如“我喜欢AI”这句话可能会被拆成“我”“喜欢”“AI”三个Token具体拆分方式因模型而异。把文本拆分成Token的过程叫做“分词”。分词是大模型处理文本的第一步只有把文本转换成Token模型才能进行后续的计算和学习。给大家一个直观的感受训练GPT-3这样的大模型需要3000亿个Token的训练数据云计算成本预估高达460万美元——这也是“大模型”之所以“大”的重要体现。现在很多预训练大模型都已经开源小白和程序员可以直接拿来用比如用来写作、写摘要、编辑文本等哪怕这些文本没出现在模型的原始训练数据中。而且通过微调用少量数据就能让模型适配特定任务既节省计算资源又能提升任务表现。这里还要提一个关键机制大模型的“下一词预测”任务基于“自监督学习Self-supervised Learning”。简单说就是模型用文本本身作为“标签”——比如用句子的前半部分预测后半部分不用人工标注数据。这种方式让海量无标注文本都能用来训练模型大大降低了训练成本。七、8个核心关键词总结收藏备用LLM大语言模型基于深度学习的巨型语言模型核心能力是自然语言理解与生成能完成多种复杂任务Transformer以自注意力机制为核心的深度学习架构是GPT、BERT等主流大模型的“核心骨架”GPT生成式预训练Transformer基于Transformer解码器的预训练模型主打文本生成应用于写作、对话、代码生成等场景BERT双向编码器表示来自Transformer基于Transformer编码器的预训练模型主打文本理解应用于文本分类、实体识别等场景预训练用海量无标注数据给模型打基础让模型掌握通用语言规律微调Fine-Tuning在预训练模型基础上用专用数据做二次训练让模型适配特定任务深度学习通过多层神经网络自动提取数据特征的机器学习分支是大模型的技术基石Token词元NLP处理的基本单位可分为词语、子词或字符是文本转成模型可处理数据的“桥梁”。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~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。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课