简介

本文系统介绍了大模型的16个核心知识点，涵盖基础概念（AI Agent、Token、嵌入模型等）、模型架构（大模型、Transformer、MOE）、训练方法（预训练、微调、强化学习）及应用策略（提示工程、RAG、MCP等）。每个概念都配有通俗易懂的解释和内部文章链接，是产品经理、开发者和技术爱好者入门大模型领域的认知升级指南。

---

国务院重磅发布AI+行动意见，为我们描绘了一份清晰的发展蓝图，你是否好奇AI Agent到底是什么？想掌握大模型应该学习哪些概念？

本文将带你深入AI产品经理必备的核心知识，一次性掌握其十六个关键术语——从基础概念、模型架构到训练方法与应用策略，用最通俗易懂的语言讲解其本质，每个概念都对应有内部文章链接可以点开进一步学习。无论你是产品经理、开发者、创业者还是技术爱好者，这都是一份不可错过的认知升级指南！

01 基础概念

1

AI Agent

💡 OpenAI 将AI Agent（智能体）定义为，以大语言模型为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。你可以把它想象成一个具备“眼睛+大脑+手脚”的虚拟营销助理，它能够听懂你的话、理解你的需求，并帮你完成任务。全天候在线，干活高效，不会摸鱼。

2

Token

💡 Token 是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为 “字” 或 “词”。对大模型（如ChatGPT、文心一言等）而言，Token就是它理解和生成语言时使用的最小“积木块”。简单说：Token就是AI“大脑”处理文字时拆解出的基本单元。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

3

嵌入模型

嵌入模型（Embedding Model）会将各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。简单粗暴理解：嵌入模型 = 信息浓缩器 + 数字翻译器。它把五花八门的东西，变成一串有意义的数字密码。

4

大模型幻觉

💡 为什么你的聊天机器人总爱**“一本正经胡说八道”**？简单来说，大模型幻觉（Hallucination）就是指AI模型自信地生成错误、虚假或根本不存在的信息，就像产生了幻觉一样。它并非“说谎”，而是真心以为这些内容是正确的。

5

对齐

💡 对齐是确保AI系统的行为、目标和价值观与人类期望和社会利益保持一致的过程。这包括使模型输出有用、诚实、无害，避免产生误导性信息或有害内容。工程师们通过大量训练，让AI模型不仅听懂字面指令，更能理解人类背后的真实意图、价值观和偏好。

02 模型架构

6

大模型

💡 本质上是一个超大号的“智能大脑”。想象一下，它吸收了整个互联网上海量的文字、图片、代码、知识… 通过极其复杂的计算（涉及数千亿甚至数万亿个参数，这些参数可以简单理解为人类大脑中神经元的数量级），最终学会理解人类语言、识别万物、甚至创造内容。

7

Transformer

💡 如果把AI模型比作汽车，那么Transformer就是发动机。它并非直接完成翻译、写作等任务，而是为各类AI提供强大的信息处理能力。简单来说：

Transformer = 全局视野 + 并行大脑 + 上下文理解力

8

MOE

💡 混合专家模型（MoE，Mixture of experts）是一种机器学习方法，它将人工智能模型划分为单独的子网络（或“专家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务。

核心思想：让专人做专事

03 训练方法

9

预训练

预训练（Pre-tuning）是指让大模型在海量无标注数据上进行训练，学习语言、逻辑和知识的基本规律的过程。这就像是让AI参加一场超大规模的“题海战术”。目的是为了让模型在见到特定任务数据之前，先通过学习大量通用数据来捕获广泛有用的特征，从而提升模型在目标任务上的表现和泛化能力。

10

微调

微调（Fine-tuning）是指在预训练的基础上，使用特定领域的有标注数据对模型进行进一步训练，使其适应特定任务或领域。有了广博的知识基础后，这个天才儿童现在要成为某个领域的专家了——比如医生、律师或工程师。这就是微调的过程。

11

强化学习

人类反馈强化学习（RLHF）通过将人类的反馈纳入训练过程，为机器提供了一种自然的、人性化的互动学习过程。通俗来说，就是设计一个人类认知偏好的奖励模型，用这个奖励模型来给基础模型提供反馈，进而优化基础模型性能的一种训练方法。RLHF能够使模型输出更加符合人类价值观和使用期望，提高响应的有效性、安全性和可靠性。

04 应用策略

12

提示工程

💡 提示词是提供给大模型的一个文本片段，用于指导模型生成特定的输出或回答。目的是为模型提供一个任务的上下文，以便模型能够更准确得理解用户的意图，并生成相关的回应。提示工程，核心思想是通过精心设计的提示词，可以显著提高模型的性能和输出质量。

13

上下文工程

💡 上下文工程（Context Engineering）是系统性设计、组织和优化输入大模型（如GPT、Claude等）的所有背景信息的科学与艺术。它确保模型在回答前，拥有“恰到好处”的信息拼图**。核心目标是在与大语言模型（LLM）交互时，动态地、精准地为其构建和提供最相关、最优质的上下文（Context）信息，从而让模型能够生成更准确、更可靠、更具个性化的回答。**

14

RAG

💡 与传统AI模型直接生成答案不同，RAG增加了一个“查阅资料”的步骤。

直白的说：RAG工作原理很像一个认真负责的学生在写论文：先到图书馆查阅相关资料，然后基于这些资料写出自己的答案。

15

MCP

💡 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大模型与外部数据源和工具之间的通信协议。进而解决AI模型与外部工具、数据源和API之间的交互问题。所以，MCP的本质是一个开放标准，它让AI能用同一种语言和成千上万种不同的工具和数据进行对话。

16

知识图谱

💡 知识图谱是一种将实体、关系和属性等知识以图形化的形式表示出来的知识库。它通过将知识以结构化的方式表示出来，使得计算机可以更好地理解和处理人类语言。它不像传统数据库那样机械地存储数据，而是把世界万物连接成一张巨大的「关系网」。

AI大模型学习和面试资源

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。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓