简介

文章解析了Transformer架构的工作原理及其三大瓶颈（计算量平方增长、专业知识稀释、AI幻觉）。指出这些瓶颈实则为垂直领域应用提供机会，通过差异化规则设计、强化专业知识模块和合理切分上下文，可将通用模型与行业规则结合，降低幻觉风险，提升专业深度，在AI竞争中获得持久优势。

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现在市面上几乎所有的大模型，比如chatGPT、豆包、kimi等用的都是transformer架构。同时越来越多的人对大模型感到好奇，却常被复杂原理吓退。“作为在 AI 领域创业 3 年的过来人，我将通俗易懂解的大白话说说 transformer 架构，帮助你快速理解其核心流程，并指出它的三大“天生瓶颈”，最后聊聊如何在垂直领域找到突破口。

一、Transformer 的四个阶段

接收输入：向大模型输入一段自然语言，系统会将文本读入并进行编码。

拆解积木：模型会把你的输入像玩乐高一样拆成一个个“词的积木”。这些积木会被送进一个读过海量资料的AI大脑。一开始，它们彼此独立、还不知道彼此的关系；进入“大脑”后，它们开始相互“看见”、彼此联想与讨论，逐步挖掘更深层的含义。你可以把这一步想象成一个积木团队在做头脑风暴：目标只有一个——弄明白你这句话真正想表达什么。这是整个生成式AI中最“用脑”的环节。

组织答案：模型并不会一下子想好整段话，而是先判断“下一个最合适的字/词是什么”（这一步给出的是概率分布而非最终文字）。它脑海里出现的不是一个确定的字，而是一张可能性列表：比如A的可能性80%，B的可能性 30%……它会据此决定从哪里开口。所以这也是AI回答中出现幻觉或错误的原因。

输出答案：接下来需要一个简单的“出字规则”把可能性落成文字。最直观的做法是：每一步都选“当前最可能”的那个字/词。选出第一个之后，再把“已经写出的内容”送回前面的“大脑”，和上下文一起再想一遍，继续决定第二个；第二个出来后，再带着前两个回去想第三个……周而复始，直到把一整段话写完。所以你会看到它是在一个字（或一个词）一个字/词地往外写——这不是故意为难人，而是它的工作方式。

以上就是 Transformer 大模型生成答案的基本流程。理解 Transformer 模型的工作原理很重要，因为其中包含了几个无法逾越的局限，而这些局限正是我们寻找机会驾驭AI的关键。

二、Transformer 的三大“天生瓶颈

尽管transformer展现出强大能力，但其架构内置了无法逾越的限制，恰恰是我们挖掘机会的切入点。

计算量呈平方增长

每次生成新词，都要把它和之前所有词再次一同计算，生成新词时，模型需要让该词与全部历史tokens做一次注意力计算（历史表征通常被缓存，不会反复重算），因此总计算/显存随长度近似O(n²)；从1000到10000，整体成本可达约100倍量级提升。对于长上下文或复杂任务，成本和时延都将迅速攀升，最终遇到显存和带宽瓶颈。

专业知识“稀释”效应

大模型的预训练数据覆盖了海量互联网信息，但专业领域内容只占其中一小部分。纵然模型能在医学、法律等领域深度学习，也会被各种非专业信息“稀释”，从而影响回答的准确性与深度。一次专业问答，往往夹杂着大量无关信息，这一问题在推理阶段难以根除。

AI“幻觉”不可避免

幻觉的根源在于训练目标是「下一个词预测」（缺少“事实对错”的直接约束）且缺少外部事实校验：当证据不足或知识过期时，模型会补全最可能的续写；通过RAG/检索增强生成（先检索权威资料再作答）、工具调用（如计算器/数据库/搜索）、规则约束（限定可回答范围与格式）等手段可以显著降低，但要完全消除非常困难。

三、面向垂直领域的落地策略

以上三大局限并非坏事，反而为垂直领域应用提供了天然机会。深入行业的核心需求，定制专属规则和流程，能有效规避大模型的通用短板。从技术走向生意，三大局限共同指向一个结论：只要 Transformer 路线不变，垂直领域的 AI 应用就会长期存在，具备不可替代性与更高上限。

原因很简单：规则不可能覆盖所有情境，通用知识不可避免被稀释，而通用能力又有现实天花板。把 AI 放进行业自有的规则与流程里运行，能减少幻觉、稳定表现，这本质上是更务实的 Prompt Engineering 与系统设计。

差异化规则设计

通过精准的 Prompt 设计或内置领域逻辑，让 AI 按照行业特定流程回答，显著降低幻觉风险。先判断场景→再选模板→必要时调用工具。输出尽量结构化（要点/表格/JSON），对不确定内容给出处或人工复核。

强化专业知识模块

把领域内高质量资料（文献、手册、SOP/标准作业流程、内部知识库）做成检索插件（回答前自动从指定资料库里调取相关内容的工具）或微调数据（用你的专属数据再训练一下模型，让它更懂你的领域），聚焦深度与专注度，减少通用数据的干扰。必要时引入权限与版本管理，保证知识的时效与可信度。

合理切分上下文

对长文档进行分块摘要或知识图谱检索，在可控的上下文窗口内提供精准信息，平衡效率与深度。长文不整段塞，采用分块→召回→重排→去重，只把最相关片段送入上下文，并控制窗口长度，避免成本与时延暴涨。

需要提醒：并非所有垂直应用都适合深耕。复杂度不足、门槛较低的场景（如简单翻译/通用摘要）很容易被通用大模型覆盖。另外，市场上相当多的 AI 项目最终并未达到预期，因此要尽量聚焦高价值、数据可控的细分领域，以差异化能力赢得认可。

大模型的能力天花板、知识稀释与幻觉机制并非阻碍，而是产业创新的切入口。只要我们深耕垂直领域，定制专属规则和知识，加强专业模块，就能在 AI 竞争中获得持久优势。创业者应将通用模型视作强大底盘，将差异化应用打造成独家利器，把握 AI 时代的最佳商机。

“记得关注，这里只聊干货，不整虚的，后面还会放出一些 AI 实战项目。”

四、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 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
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 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
• …

第三阶段（30天）：模型训练

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。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 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
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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