👉 系统化总结：早期融合的标记化架构是在多模态大模型的早期融合策略里，用 token 统一表示不同模态，从而让一个模型在共享空间中直接学习模态间关系。早期融合的标记化架构不是孤立存在的，它处于多模态 AI 发展的大背景中。👉 全局化总结：早期融合 + 标记化架构的核心就是。这条链路就是早期融合标记化架构的工作逻辑。

大模型生成回复的核心逻辑是：通过Transformer架构将输入文本转换为向量表示，利用自注意力机制理解上下文关系，逐词预测概率分布，并采用采样策略生成连贯输出。整个过程结合海量数据训练和人类反馈优化，使其成为能捕捉语言规律的概率预测器。关键步骤包括：文本编码、语境建模、概率预测、采样解码和人类对齐。

大模型（如 GPT、BERT 等）训练一般可以分为以下，每个阶段都承担着不同的职责，共同推动模型从“语言新手”成长为“多任务专家”。

步骤描述1️⃣将输入文本切分成 token2️⃣利用 Transformer 理解上下文3️⃣预测下一个 token（词）4️⃣重复预测，直到生成完成🎲通过 sampling 策略控制风格和多样性。

大模型训练中的显存占用主要来自三部分：模型参数显存、激活显存和优化器显存。模型参数显存存储权重和梯度，用于前向/反向传播；激活显存保存中间计算结果，是梯度计算的基础；优化器显存存储动量等状态信息，用于参数更新。三者缺一不可，共同支撑模型训练过程。显存优化技术如参数分片、混合精度训练等可减少占用。前向传播计算预测值，反向传播通过链式法则计算梯度，优化器利用动量和方差调整参数更新方向与幅度。

本文系统梳理了人工智能领域的关键概念及其层级关系。人工智能（AI）是总括概念，机器学习（ML）是其子集，通过数据自动学习；深度学习（DL）作为ML的分支，采用神经网络；基础模型（FM）是在海量数据上预训练的大模型；大语言模型（LLM）是FM的一种，专注自然语言处理，GPT是其代表架构；生成式AI（Generative AI）则涵盖跨模态内容生成，包括文本、图像、音频和视频。这些概念呈现清晰的树状层

摘要： 大模型的研发与应用涉及系统性、全局性和结构化的多维度分析。从系统生态看，需关注算力基础设施、数据来源、法规伦理及商业竞争等外部因素。模型内部结构涵盖Transformer架构、训练流程、参数规模、能力维度及部署方式。各要素间存在动态关联：算力影响训练规模，数据质量决定模型性能，架构优化提升推理效率，训练策略适配部署需求，法规约束应用落地。研究大模型需综合考虑技术实现、资源条件和社会环境的多

人工智能（AI）的发展经历了多个阶段，从早期的符号推理到现代的深度学习和大模型。：大数据 + GPU 计算 + 深度学习，AI 进入实用化阶段。AI 的发展仍在加速，未来十年可能迎来更颠覆性的变革。：基于规则和专家系统，但受限于计算能力和知识表示。：计算能力不足、数据匮乏，AI 研究资金减少。：以逻辑推理为主，依赖数学和符号计算。

全量微调1B模型显存需求约20GB（权重2GB+梯度2GB+优化器12GB+激活4GB），高效微调可大幅降低开销。LoRA通过冻结原参数仅训练0.1%的适配层，显存降至6GB（含4GB激活）；QLoRA进一步引入4-bit量化，模型权重压缩至0.5GB，总显存仅需4.6GB。两种高效方法均能显著减少梯度和优化器状态占用，但激活值仍是主要瓶颈。实际应用中，QLoRA配合梯度检查点技术可在消费级显卡上

GPT-4是 OpenAI 于 2023 年 3 月发布的多模态大型语言模型，广泛应用于 ChatGPT、Copilot 等产品，并支持多种任务。GPT-5则是 2025 年 8 月 7 日发布的最新旗舰模型，接替包括 GPT-4、GPT-4o、GPT-4.5 等多个版本，成为统一平台。特性GPT-4GPT-5发布时间2023 年2025 年 8 月 7 日架构多模型流派（GPT-4 / 4o）统