一、什么是大模型

大型语言模型，是由巨量的数据经过复杂计算而生成的模型或智能体系，它们能够理解、生成、甚至是模仿人类的语言，即创建能够执行需要类似人类智能的任务的机器，包括理解语言、识别模式和做出决策，并包括机器学习和深度学习等子领域。

如果对人工智能、机器学习、深度学习不太了解的话，那么对这些概念会不太容易分辨清楚，那么下图简要说明了这几者之间的关系。

它们的关系可以简单理解为：人工智能 >机器学习> 深度学习> 大模型，范围逐渐缩小，技术逐渐具体化。

n人工智能（AI） ：是最广泛的概念，目标是让机器具备智能。

n机器学习（ML）： 是实现 AI 的一种方法，通过数据训练模型。

n深度学习（DL）：是机器学习的一种技术，使用深层神经网络。

n大模型：是深度学习的具体应用，特点是规模大、能力强，采用巨量的数据，大量的算力训练而出。

二、大模型的层次及关键训练流程

大模型的层次主要包含通用底座模型、行业大模型、领域场景大模型。

l通用底座模型：一种大规模预训练模型，具有广泛的知识和能力，能够处理多种任务（如文本生成、翻译、问答等）。通常基于海量通用数据训练，代表模型如 GPT、BERT 等。

l行业大模型：在通用底座模型的基础上，针对特定行业（如金融、医疗、法律等）进行优化和微调的模型。具备行业专业知识，能够解决行业内的特定问题。

l领域场景大模型：在行业大模型的基础上，进一步针对具体场景（如医疗诊断、金融风控、法律合同审核等）进行深度定制和优化的模型。专注于解决某一细分领域的具体任务。

其层次及关系如下图：

它们的生成关系：通用底座模型→行业大模型→领域场景大模型

l通用底座模型是基础，是底层技术支撑，通过海量通用数据训练，具备广泛的能力。

l行业大模型是在通用底座模型的基础上，加入行业特定数据进行微调，使其具备行业专业知识，连接通用能力和行业需求。

l领域场景大模型是在行业大模型的基础上，进一步针对具体场景进行优化，解决更细分的问题，直接面向具体应用场景。

三者层层递进，从通用到行业再到场景，逐步实现从“广泛能力”到“精准解决”的过渡。

三、大模型的训练三阶段

大模型的训练通常分为 预训练、微调 和 推理 三个阶段。每个阶段的目标和方法不同，但它们之间是紧密关联的，前一阶段为后一阶段奠定基础。

预训练是基础：预训练阶段通过海量数据让模型学会通用的表示能力，为后续任务提供基础。如果没有预训练，模型需要从头学习所有知识，效率低下。

微调是优化：微调阶段在预训练模型的基础上，针对特定任务或领域进行优化。微调依赖于预训练模型的通用能力，但使其更专注于具体任务。

推理是应用：推理阶段是模型的实际应用，利用预训练和微调的结果解决实际问题。推理的效果直接取决于预训练和微调的质量。

四、 为什么突然火爆起来？

其实大模型出来已经很久了，为什么突然当下环境中，大模型能够突破性的大爆发。那么这次点燃爆发的不得不提DeepSeek了。那么它为什么如此火？

DeepSeek-R1 是当下最受欢迎的 AI 模型，因其强大的推理能力而吸引了全球的关注。它是一个开源的 LLM（大语言模型），采用了完整的 CoT（思维链）方法，能够实现类人的推理，并通过 MoE（混合专家）设计实现动态资源分配，从而优化效率。在编程、创意写作和数学等多种任务中，DeepSeek-R1 显著优于其他闭源模型。

下面DeepSeek的性能跑分：

其核心竞争力在于其高效的多模态通用能力与极低的落地成本，并通过“开源”+“低价”+“蒸馏”的模式将推动大模型应用加速落地。

DeepSeek满血版所需要的硬件情况。从这里可以看到，要部署满血的DeepSeekR1的671B版，至少要8张H200 141GB卡，合起来有接近1,300GB VRAM。个人想玩，除非是土豪了吧。

Deepseek的技术创新，带来了两点重要启示:

第一，在基座模型很强的前提下，大规模强化学习就可以涌现出复杂的推理能力;

第二，推理能力可以通过蒸馏的方式向小模型迁移，从而更低成本的使用模型。

五、后记：

大模型技术的成熟度越来越高了，迭代也越来越快，可应用的场景也越来越成熟，不断的挤占人类工作空间。最近Manus的宣传Demo更是玄乎，做到了很难想象的工作，进一步感到未来已来。不管怎么样，只能硬着头皮学习。谁叫自己选择了这计算机的道路，革新太快了，需要保持不断的学习。

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