【AI大模型入门教程】详解AI大模型到底是什么？模型vs产品，一文搞懂大模型底层原理！

文章解释了大模型基本概念，区分了模型(如GPT)与产品(如ChatGPT)的关系。大模型通过自监督学习预测下一个词理解语言，基于Transformer架构和注意力机制运作。它如同"填空高手"，依靠海量文本训练的记忆力和计算力进行预测，实现对话、写作等功能。基础模型需经微调才能在特定任务上表现出色。

datian1234

751人浏览 · 2025-09-19 16:45:58

datian1234 · 2025-09-19 16:45:58 发布

前言

首先来澄清一个经常被混淆的概念：模型和产品。

GPT 的全称是 Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练变换器）。它基于 Google 在 2017 年提出的 Transformer 架构，由 OpenAI 在 2018 年首次实现。简单来说，GPT 就像一个通过海量文本训练出来的"语言大脑"，既能理解语言，也能生成语言。

而 ChatGPT 则是在 GPT 基础上开发的一款应用产品。相比于单纯的模型，它还增加了几方面能力：

指令理解能力：通过专门的训练，让模型更擅长听懂用户的提问方式（不论你随口怎么说，它都能理解成合理的指令）。
安全机制：增加过滤和对齐，尽量避免输出不当或敏感的内容。
产品功能：支持多轮对话、调用历史记录，甚至可以接入插件或外部工具。

换句话说，模型是引擎，产品是汽车。引擎很强大，但没有汽车的外壳和操作系统，普通人是用不起来的。

在国内外也有类似的对应关系：

OpenAI：GPT 系列（模型） → ChatGPT（产品）
阿里巴巴：通义千问（Qwen模型） → 通义 APP（产品）
百度：文心大模型（ERNIE）（模型） → 文心一言（产品）
腾讯：混元大模型（Hunyuan模型） → 腾讯混元助手（产品）
字节跳动：火山引擎大模型（模型） → 豆包（产品）

什么是大模型？

你可以把大模型想象成一个超级厉害的“填空高手”。

就像我们小时候做语文题：

“小明今天很___。”

你可能会填：开心、伤心、生气、累…… 而大模型呢，它会根据前后文来“猜”哪个词最合适。

它怎么做到的？

如果你还记得初中的函数公式： y = Ax + b

这里，x 是输入（可以是一张图片、一段文本、或者一段声音），y 是输出（例如预测下一个词、图像分类结果、语音识别内容等）。公式里的 A 和 b 就相当于模型的参数。

在训练过程中，我们输入大量的样本 x，模型会给出预测结果 y_pred，然后和真实答案 y_true 进行比较。差距的大小由一个"方向标"（专业名词叫 loss function，损失函数）来衡量。接着，模型不断调整参数 A 和 b，让预测结果逐渐逼近真实答案。

当这个差距越来越小，最后趋于稳定、几乎不再变化时，我们就说模型收敛了。

这里有个关键点：虽然看起来像是监督学习（因为我们有y_pred和y_true的对比），但实际上大模型的预训练采用的是自监督学习。什么意思呢？

在自监督学习中，y_true（真实答案）并不是人工标注的，而是从数据本身"自动生成"的。比如，当我们输入"我喜欢吃苹果"时，模型的任务是预测下一个词。这里的"真实答案"就是文本中已经存在的下一个词，不需要人工去标注。

模型输入"我"，预测下一个词，真实答案就是句子中已经存在的"喜欢"
模型输入"我喜欢"，预测下一个词，真实答案就是句子中已经存在的"吃"
模型输入"我喜欢吃"，预测下一个词，真实答案就是句子中已经存在的"苹果"

所以，大模型的学习过程是：

从海量文本中自动提取训练样本
每个样本的"正确答案"就是文本中下一个词
模型通过预测下一个词来学习语言规律
不需要人工标注，数据自己就能"监督"自己学习

这就是为什么叫"自监督学习"——模型自己监督自己学习，而不是依赖人工标注的标签。

其实，AI 里的**模型（Model）**本质上就是一个这样的“函数”，它接收输入，经过一系列计算，再输出结果。

区别在于：

初中学的函数只有少量参数（比如 A 和 b）。
现代大模型有百亿级甚至千亿级参数。

这些参数就是模型在“训练”过程中学到的知识，就是模型的大脑神经元，存储了它对语言、世界、逻辑的理解，让它能快速算出“哪个答案最合理”。

大模型底层原理

到这里，我们知道：AI 模型其实就是一个“超级公式机”，输入 x，经过参数 A、b 的作用，得到输出 y。那问题来了：如果一句话有十几个词，甚至一篇文章有上千个词，靠一个小小的公式 y=Ax+b，能处理得了吗？

答案是：不够用。 所以主流做法是：

不再只用一层 y=Ax+b，而是堆叠成很多层。
每一层都会做类似“y=Ax+b”的运算，把结果交给下一层，而每一层的参数A都不一样。
就像不断加工原料，越加工越复杂，最后能输出非常聪明的结果。

这就像把无数个 y=Ax+b 拼起来，形成了一个“超级大公式”。

目前主流的大模型都是基于 Transformer 架构 ，如下图所示。听起来很复杂，但其实可以简单理解为一连串的 “公式 y = Ax + b”在运算”。

Transformer 的特别之处在于：除了每层都有“y=Ax+b”这样的线性运算，它还加了一个关键的能力——注意力（Attention）。

可以这么理解：

在普通的 y=Ax+b 里，每个输入只会被同等对待。
但语言里，不同词的重要性不一样。比如“我喜欢吃苹果”，模型在预测“吃”时，更需要关注“喜欢”，而不是“我”。
注意力机制就像一个“动态的 A”，它会根据输入内容，自动决定“该把注意力放在哪些词上”。

于是，在 Transformer 里：

y ≈ A(x)·x + b
这里的 A(x) 不再是固定的矩阵，而是根据输入 x 自己算出来的“注意力权重”。

换句话说，Transformer 就是：

在“y=Ax+b”的基础上，把 A 变成了会动的、会思考的 A。它能根据上下文，自动调整“该看哪里”，这就是大模型能读懂长文本、写出通顺回答的秘密。

在输入自然语言时，首先需要通过 tokenizer 将文本拆分为对应的 token，然后对这些 token 进行 embedding，再将嵌入向量输入到网络中。文中提到的这些专有名词，我会在后续章节中详细解释。上图所示的模型包括 Encoder（左侧：将输入编码成特征） 和 Decoder（右侧：根据特征生成输出） 两部分。在大模型的训练中，有的模型只使用 Encoder，例如 BERT、RoBERTa、ELECTRA，主要用于文本理解任务，如分类、问答或命名实体识别；有的模型只使用 Decoder，例如 GPT 系列、LLaMA、CPT，主要用于文本生成任务，如对话、写作或代码生成；还有同时包含 Encoder 和 Decoder 的模型，例如 T5、BART、mBART，通常用于需要先理解再生成的任务，如翻译或摘要生成。现在，你应该对大模型的基本结构和用途有一个初步了解了，接下来我们来看一个具体的例子。

举个聊天的例子

你说：“我今天很……” 模型会飞快在脑子里翻过无数场景，然后计算出：

“开心”的概率是 80%
“忙”的概率是 10%
“生气”的概率是 5%最后挑一个最合适的词给你。接着继续往下猜，就能一句句生成完整的对话。

所以，大模型就是一个：

靠记忆力（读过海量文本）
靠计算力（亿万级参数在飞速运算）
玩预测游戏（一步步预测下一个词）

最终，它就能和你对话、写文章、写代码，甚至帮你解决问题。

现在通过互联网海量数据训练出来的，其实只是一个基础模型，它相当于有了一个会说话、会写字的“底层大脑”。但如果想让它在某个具体事情上真正好用，还需要用更精准的数据再训练一下，这个过程就叫“微调”。

举个例子，GPT 就是这样的基础大模型，它懂得很多知识，但只是“通才”。而 ChatGPT 则是在 GPT 的基础上，经过专门的训练和调整，让它更懂得按照人类指令来回答问题，才能成为大家日常能用的产品。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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