大模型入门必收藏：一文搞懂AI训练原理与神经网络工作机制

本文详解了AI模型训练原理，从生物神经网络到人工神经网络构造，剖析神经元工作机制与训练本质：前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。介绍了权重文件在模型保存、迁移学习和部署中的作用，为初学者提供系统学习大模型的框架。

模型优化师

673人浏览 · 2025-10-03 07:30:00

模型优化师 · 2025-10-03 07:30:00 发布

一、前言

AI 模型训练是指通过数据驱动的方式，让人工智能（AI）系统从经验中学习，以便在给定的任务上进行预测、分类或生成等操作。这个过程通过优化模型的参数（如神经网络的权重和偏置）来最小化预测误差或损失，从而使模型能够在新数据上做出准确的判断，本文将介绍AI模型中神经网络和神经元的构造，以及AI训练的原理。

二、AI 中的几个关键概念

生物神经网络

一个生物神经网络是由一组化学上相连或功能上相关的神经元组成。一个神经元可能与许多其他神经元相连，网络中的神经元和连接的总数可能很多。神经元之间的连接称为突触，通常是从轴突到树突形成的，尽管树突和其他连接是可能的。除了电信号外，还有其他形式的信号，这些信号来自于神经递质的扩散。整体工作流程如下：

1、外部刺激通过神经末梢，转化为电信号，转导到神经细胞（又叫神经元）。

2、无数神经元构成神经中枢。

3、神经中枢综合各种信号，做出判断。

4、人体根据神经中枢的指令，对外部刺激做出反应。

大脑神经元的数量、神经元之间的连接方式等会影响生物个体智力，例如人类成人的大脑大约包含 860 亿到 1000 亿个神经元，猪的大脑大约包含 20 亿到 30 亿个神经元，金鱼的大脑神经元数量较少，大约在 100 万到 300 万之间。

人工神经网络

人工神经网络是一种模拟人类大脑神经元连接方式的计算模型，主要用于处理和学习大量的数据，尤其是在模式识别、预测分析和分类任务中表现突出。它由大量互相连接的“神经元”（也称为节点）组成，每个神经元与其他神经元相连，形成一个复杂的网络结构。神经网络的核心思想是通过调整连接之间的“权重”来学习和优化模型，使其能根据输入数据产生正确的输出。

                           人工神经网络结构图

神经元

神经元节点内部主要做了什么？

特征与权重

上图的红框就代表一个神经元。它接受多个输入（a1，a2，a3…），产生一个输出（a），好比神经末梢感受各种外部环境的变化，最后产生电信号。其中最开始输入的 a1，a2，a3…就是特征，w1，w2，w3…就是权重，为什么要这么设计呢？假如如果评估一个人是否是美女，那么我们通常会怎么做？

1、通常需要确定多个审视条件。比如，头发长度，是否黑直长，单双眼皮，身材比例等等。这每一个条件，都会或多或少影响到真实的审美结果。对于这每一个条件，我们称其为“特征”(feature)。

2、仅有特征，是明显不够的，因为我们对于每一个特征来说，都有着不同的喜恶。比如你可能会觉得眼睛是你最为看重的一点，对于小眼睛女生会直接 PASS。又或者你可能会认为鼻梁挺不挺是次要的，如果是可爱的娃娃脸，塌鼻梁也可以接受，有的可能喜欢大长腿等等。对于这每一个喜恶的程度，我们可以称其为权重(weight)。

假如我们对一个需要评估的人提取了 6 个特征，分别是“眼睛，牙齿，体型，皮肤，颈部，额头，眉毛，笑容”。而现在我们也拍脑袋给了每一个特征对应的权重（比例），并且给定一个评分机制，从 0 分到 10 分进行打分，当然这个机制是完全客观的，上图针对刘亦菲汇总得出 7.4 分，针对凤姐可能就是其他得分了。通过上述机制就可以实现输入一个人给出对应的评分结果。

在实际 AI 场景中，特征就是输入对象的向量（向量其实就是对象在多个维度上的表示，例如眼睛，牙齿，体型，皮肤，颈部，额头，眉毛，笑容等）；权重就是对应该维度在目标任务中的重要程度；最终评分和计算方法，就是神经元内计算输入得出输出的算法（根据任务不同有不同的算法）

神经元节点具体的工作机制：

接收输入（输入信号）

神经元节点首先接收来自前一层神经元的输入信号（或者原始数据）。这些输入可以是来自数据集的特征（例如图像的像素值、文本的词向量等），也可以是前一层神经元的输出。每个输入信号都带有一个“权重”（weight），权重是神经网络训练过程中调整的参数。

加权求和

每个神经元对收到的输入信号进行加权求和。简单来说，神经元对每个输入值乘以相应的权重，然后将结果加在一起。例如，对于神经元的输入向量 x1,x2,…,xn 和权重向量 w1,w2,…,wn，神经元的加权输入 z 为：z=w1⋅x1+w2⋅x2+⋯+wn⋅xn+b

其中，b 是偏置项（bias），它帮助模型调整输出的阈值。

激活函数（非线性变换）

加权求和的结果 z通常会被送入一个“激活函数”，以引入非线性。激活函数的作用是增加神经网络的表达能力，使其能够学习和处理复杂的模式，而不仅仅是线性关系。常见的激活函数有：

Sigmoid：将输出限制在 0 到 1 之间。
ReLU（Rectified Linear Unit）：如果输入大于 0，则输出为输入值；否则，输出为 0。
Tanh：输出范围为 -1 到 1。
Softmax：常用于分类任务的输出层，将多维输入转换为概率分布。激活函数的应用可以帮助神经网络学习复杂的非线性模式，增强其表达能力。

输出

神经元的输出是激活函数计算后的结果。这个输出将作为下一层神经元的输入，或作为最终输出（在网络的最顶层）。神经元的输出可以通过网络的层层传递，逐渐变得更加抽象和有用。

三、AI 模型训练的本质

通过上面内容可以知道，在 AI 模型中在网络结构固定的情况下，权重和偏置决定了神经网络的输出结果。训练过程的目标就是通过调整这些参数，使模型的预测更加准确。下面简要说明权重和偏置的修改过程，以及它们在训练中的作用。

1、前向传播（Forward Propagation）输入数据通过神经网络进行前向传播，经过每一层的计算后，最终得出预测输出。对应上图则是输入一张图片，最后输出识别结果。

2、计算损失（Loss Function）前向传播之后，网络会根据模型的输出 a 和真实标签 y 计算损失（误差），对应上图是输出的识别结果与真实值之间比较，例如是三个字都错了，还是只错了 1 个

3、反向传播（Backpropagation）需要将误差反向传递到网络的每一层，需要计算每一层网络的误差，这个过程是通过链式法则（Chain Rule）实现的。神经网络通常包含多层，每一层的输出都依赖于前一层的输出，因此在反向传播时，我们需要逐层计算每一层的误差

4、更新权重和偏置（Gradient Descent）一旦计算出了每个参数的梯度，就可以通过梯度下降算法来更新权重和偏置。梯度下降的基本思想是：如果损失函数的梯度（即误差）指向某个方向，我们就应该沿着相反的方向调整参数，以减小损失。

5、训练迭代（Epochs）训练过程中，神经网络会多次进行前向传播、计算损失、反向传播误差并更新权重和偏置。每一次完整的前向传播和反向传播过程叫做一个“epoch”。通常，训练过程会经历多个 epoch，直到模型收敛到较低的损失值，或者达到预设的最大迭代次数，这也是为什么训练过程比较长。

总结起来，AI模型训练就是经过多轮训练，不断的调整权重和偏置，让误差变小趋近于0，就像我们在电视上看到的综艺节目经常玩的一个小游戏，主持人拿出一款商品，让几位玩家去猜测这个物品的标签价会是多少。A：“1000”

主持人：“低了”

B：“2000”

主持人：“高了”

经历过很多次的猜测以后，最终 A 猜出了 1688 的价格，抱着吸尘器回家了

训练结束以后会生成权重文件，权重文件是存储神经网络中所有权重和偏置值的文件。训练过程中的权重文件记录了模型通过学习所获得的参数，这些权重和偏置决定了模型如何将输入数据映射到输出结果。具体作用：

保存训练好的模型：训练结束后，所有的权重和偏置都已经更新并最优化。权重文件保存了这些参数，这样在后续使用模型时，我们可以加载这些权重文件，避免每次都重新训练模型。
迁移学习：通过加载预训练模型的权重文件，我们可以在新的任务上继续训练（微调）。这样，预训练的模型就能利用已学到的特征，从而加快新任务的学习过程，尤其在数据较少时非常有效。
模型部署：在实际应用中，模型通常需要部署到生产环境中。此时，权重文件被用于加载训练好的模型，并执行推理（Inference），进行预测任务。

模型训练以后就要进入推理环节，这部分后续在更新说明。

最后

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