本文深入浅出地解释了大模型的工作原理，核心在于一个存储数字的权重文件。运行时，模型将文本转为token，再转为向量，通过多层参数计算预测下一个token的概率，循环抽样生成完整回答。文章以0.5B大模型为例，详细阐述了从文本到数字、再到向量的转换过程，以及如何利用参数文件进行计算和生成文本。对于想了解大模型底层运作机制的小白和程序员来说，本文提供了清晰的思路和实用的操作步骤，值得收藏学习。

摘要

训练后的大模型本质上只是一个存满数字的权重文件。运行时先把文本转成 token、再转成向量，经过多层参数计算得到下一个 token 的概率分布，循环抽样，就能生成完整回答。

大模型到底是如何运行的？这个视频我会在本地运行一个 0.5B 大模型，把这件事讲清楚。

01　模型可以简化为两个文件

训练后的大模型，其实就是一个文件。比如 Qwen2.5-0.5B 这个模型，文件大约 1G，差不多是一部普通电影的大小。这个文件叫权重文件，也叫参数文件。那么文件里存的是什么呢？存的东西非常简单，全是数字，大概就是屏幕上这个样子。

这些数字有多少个？0.5B 指的就是这些数字的个数，也就是 5 亿个，这里的 B 代表 10 亿。

当然，这 5 亿个数字不是随机乱存的，它们被分成了 290 个小组。为什么要分成这么多小组？后面会讲。

Qwen2.5-0.5B 只是一个非常小的大模型，但其他大模型本质上也是一样的，都是一个文件。所谓开源模型，其实就是把这个文件公开出来，其他人可以拿到。

所以，模型本质就是一个存了一堆数字的文件。

02　引入问题

那么，一堆数字是怎么完成对话的呢？为了实现对话，还需要做两件事。

第一，利用这 5 亿个数字，构建一个能够预测下一个 Token 的数学函数。第二，循环调用这个预测函数，不断生成下一个 Token，最终生成一段完整的回答。

下面我们一个一个来看。

03　文字转换为编号

我输入的都是文本，但数学函数只能用数字做计算，所以第一步就是把文本转换为数字。

怎么转换呢？首先有一张大表，叫词汇表，里面有 15 万条 token。15 万个 token 可以理解为模型的词汇量，每个 token 对应一个编号。比如「中国的首都在哪里？」，根据词汇表拆分，就可以查为屏幕上的 4 个 token，并且每一个 token 对应一个编号。有了这个编号，其实就完成了数字转换的第一步。

04　编号转换为特征向量

下面要讲这个视频中最重要的内容，它决定了你对大模型的理解能到哪个层次。

很多人认为 token 是大模型的最小单元，其实不是，Token 没办法直接参与运算。 要运算，还需要把 token 转换为另一种东西，这需要一个大的矩阵，也就是参数文件中的一组参数。

这个矩阵的行数和词汇量一致，都是 15 万行，列数为 896 列，同时 token 的编号就对应矩阵的行号，如屏幕中的图片所示。有了它，我们就可以把 token 转化为向量，向量的维度是 896 维。

向量包含这个 token 的详细信息，比如它是什么词性、是不是活物等等。但每个维度具体代表什么信息，我们并不知道，我们只知道：含义越相近的 token，向量越相似。

比如猫和狗的向量就非常近，而猫和黄的向量就非常远，因为猫和狗都是宠物，而黄是一种颜色。

到这里，我们把文本转成 token，再把 token 转成向量。如果这些都听懂了，那么恭喜你，大模型是怎么运行的，你已经理解了 80%。 因为后面就简单了：只要用前面说的那 290 组参数，对转化后的向量做计算就可以了。

05　计算最后的结果

整个计算过程可以理解成一层层往外套函数：每组参数算一层，结果丢进下一层，再算、再套……两百多层套完，最后吐出的是「下一个词更可能是谁」。就这样，参数文件里的这堆数字，变成了一个能预测下一个字概率的数学函数。

06　循环抽样得到完整的对话

到这里，我们得到了一个完整的、可用于预测下一个字的函数，我们叫它 FH。下面就可以用这个函数来实现一段完整的对话。

调用预测函数 FH，会得到下一个字的概率分布。我现在从中抽选一个字，概率越高的字越容易被抽到，再把抽到的字拼接到原文本末尾。接着再调用这个函数得到概率、再抽样，一直重复，直到抽到结束标记，这段对话就完成了。这个循环过程，就是自回归生成。

大模型的知识又多又杂，到底怎么学？

做这行久了，被问最多的问题就一个：大模型的知识又多又杂，我到底先学啥？翻了一堆资料，看啥都像重点，结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍，零基础、应届生、转行的都适用。跟着走，至少方向不乱、不瞎忙，学完拿得出手。

第一阶段（10天）：初阶应用

这一阶段就一个目标：把大模型真正"玩明白"，不是只会聊天那种，而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。

• 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

这阶段正式进实战，目标很实在：做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库，一个 agent 对话机器人。

• 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

• …

走完这 30 天，Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用，简历上也敢写"大模型应用开发"了。

第三阶段（约20天）：动手微调

学到这，你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调，搞出垂直领域的专用小模型。

• 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
• …

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。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环，部署落地

技术学完，落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。

• 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
• …

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1、大模型系统化学习路线

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3、大模型学习书籍&电子文档

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5、大模型项目实战&配套源码

6、2026大模型大厂面试真题

7、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。

8、适合谁学？

• 传统后端 / Java / 前端开发，想转型 AI 应用
• 大学生、应届生，想拿更好的 offer
• 产品经理、运营，想武装职业竞争力
• 技术负责人，想给团队落地提效

学习是反人性的，但回报是真金白银。技术会更新，赛道会切换，但只要你先动手，机会就永远站在你这边。

9、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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好了，就写到这。路线是死的，人是活的，卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏，别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。