刚接触大模型时，很多人会把“模型”和“产品”混为一谈，先把这个关键概念理清，后续理解会更清晰。

GPT 的全称是 Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练变换器），它的技术根基是 Google 2017 年提出的 Transformer 架构，由 OpenAI 在 2018 年首次落地实现。打个比方，GPT 就像一个“语言知识库”——通过学习互联网上海量文本，既掌握了理解人类语言的能力，也具备了生成连贯内容的本领，是纯粹的技术模型。

而 ChatGPT 是在 GPT 模型基础上开发的应用型产品，它在模型能力之外，还叠加了更贴近用户使用场景的功能，核心提升有三点：

• 指令对齐能力：经过专项训练后，能精准识别用户的提问意图，哪怕是口语化、碎片化的表达，也能转化为明确的任务指令。
• 安全防护体系：加入内容过滤与价值观对齐机制，减少不当信息、敏感内容的输出，避免使用风险。
• 产品化交互设计：支持多轮对话上下文记忆，能调用历史聊天记录，还可接入第三方插件（如代码解释器、地图工具），让功能更实用。

简单来说，模型是“核心引擎”，产品是“完整汽车”。引擎决定了动力上限，但没有车身、方向盘、仪表盘等配套设计，普通人根本无法直接使用引擎；同理，大模型需要经过产品化包装，才能成为大众能上手的工具。

这种“模型+产品”的对应关系，在国内外科技公司中普遍存在，比如：

• OpenAI：GPT-3.5/GPT-4（基础模型）→ ChatGPT（交互产品）
• 阿里巴巴：通义千问 Qwen 系列（基础模型）→ 通义 APP/千问网页版（交互产品）
• 百度：文心大模型 ERNIE 系列（基础模型）→ 文心一言（交互产品）
• 腾讯：混元大模型 Hunyuan 系列（基础模型）→ 腾讯混元助手（交互产品）
• 字节跳动：火山引擎大模型（基础模型）→ 豆包（交互产品）
• 华为：盘古大模型（基础模型）→ 盘古大模型云服务/终端应用（交互产品）

1、什么是大模型？用“填空”理解核心逻辑

如果用通俗的方式解释，大模型就是一个**“超级填空高手”**，而且擅长结合上下文做判断。

就像小学语文的补全句子题：

“周末我打算去公园___。”

普通人可能会填“散步”“野餐”“放风筝”，但大模型会结合更具体的场景来“猜”——如果前文提到“天气很好，带了风筝线”，它会优先填“放风筝”；如果提到“带了餐垫和零食”，则更可能填“野餐”。它的核心能力，就是根据已有信息，预测“下一个最合理的内容”。

2、大模型如何“学会”填空？从参数到自监督学习

要理解大模型的学习过程，我们可以从初中数学里的线性函数说起：y = Ax + b。

在这个公式里：

• x 是“输入”：可以是一段文本（比如“我喜欢吃”）、一张图片、一段语音。
• y 是“输出”：对于文本来说，就是预测的下一个内容（比如“苹果”）；对于图片，可能是分类结果（比如“猫”）。
• A 和 b 是“模型参数”：相当于大模型的“知识储备”，参数的数值决定了输入如何转化为输出。

大模型的“训练”，本质就是调整 A 和 b 的数值，让输出 y 越来越接近“正确答案”。具体过程分三步：

1. 输入样本，得到预测结果：给模型输入大量文本（比如“我喜欢吃”），模型会根据当前的参数，输出一个预测结果（比如“香蕉”），我们把这个预测结果叫 y_pred。
2. 对比真实答案，计算差距：找到文本中“我喜欢吃”后面的真实内容（比如“苹果”），这就是 y_true。用“损失函数（loss function）”计算 y_pred 和 y_true 的差距——差距越大，说明当前参数越不合理。
3. 调整参数，缩小差距：模型会根据损失函数的“提示”，自动调整 A 和 b 的数值，让下一次预测时，y_pred 更接近 y_true。

这个过程会反复进行，直到差距小到几乎不再变化，我们就说模型“收敛”了——此时它的参数已经能稳定输出合理结果。

这里有个关键知识点：大模型的预训练用的是 “自监督学习”，而不是需要人工标注的“监督学习”。

“自监督学习”的核心是：y_true（真实答案）不用人工标注，而是从数据本身“挖”出来的。比如输入文本“我喜欢吃苹果”，模型的任务是预测下一个词，此时“真实答案”就是文本里已有的内容：

• 输入“我”，真实答案是“喜欢”
• 输入“我喜欢”，真实答案是“吃”
• 输入“我喜欢吃”，真实答案是“苹果”

也就是说，大模型的学习素材是“无标注的原始文本”，它自己从文本里生成“考题”和“答案”，自己监督自己学习——这也是它能处理海量数据、快速积累知识的关键。

当然，大模型的参数可比初中函数复杂多了：普通线性函数只有 2 个参数（A 和 b），而 GPT-3 有 1750 亿个参数，GPT-4 的参数规模更是达到万亿级。这些参数就像“神经元”，存储着模型对语言逻辑、世界常识的理解，参数越多，模型能处理的场景就越复杂。

3、大模型底层原理：Transformer 架构与注意力机制

前面说的“y = Ax + b”，只能处理简单的输入输出，但一句话有十几个词、一篇文章有上千个词，单一层函数根本不够用。所以大模型采用了“多层堆叠”的设计：

• 把无数个“y = Ax + b”式的运算层叠起来，每一层的输出会成为下一层的输入。
• 每一层的参数（A 和 b）都不同，就像流水线的不同工序，对输入内容进行逐步加工，最终输出精准结果。

目前所有主流大模型（比如 GPT、文心、混元）都基于 Transformer 架构，这个架构的核心创新是加入了 “注意力机制（Attention）”——让模型能“分清主次”，重点关注输入中更重要的内容。

举个例子：对于句子“小明今天没带伞，所以他淋了雨”，当模型预测“淋了雨”的原因时，需要重点关注“没带伞”，而不是“小明”“今天”这些次要信息。

注意力机制的作用，就是给每个输入内容分配“注意力权重”：

• 在普通的“y = Ax + b”中，A 是固定的，每个输入都会被同等对待。
• 而在 Transformer 里，A 会变成“动态的 A(x)”——根据输入内容（x）自动计算权重，让模型把注意力集中在关键信息上。

所以 Transformer 的运算可以简单理解为：y ≈ A(x)·x + b，其中 A(x) 就是“注意力权重”。正是这个机制，让大模型能读懂长文本、理解复杂逻辑，写出连贯且贴合上下文的内容。

不过，文本要先经过“预处理”才能输入 Transformer：

1. Tokenizer（分词）：把文本拆成一个个“token”（比如“我喜欢吃苹果”会拆成“我”“喜欢”“吃”“苹果”，英文则拆成单词或词根）。
2. Embedding（嵌入）：把每个 token 转化为计算机能理解的“向量”（数字数组），这个向量会包含词的语义信息（比如“苹果”和“橘子”的向量更接近，和“汽车”的向量差距大）。

另外，Transformer 分为 Encoder（编码器） 和 Decoder（解码器） 两部分，不同模型会根据任务选择不同的结构：

• 只用电枢机：比如 BERT、RoBERTa，擅长文本理解（如情感分析、问答、提取关键词）。
• 只用解码器：比如 GPT 系列、LLaMA，擅长文本生成（如对话、写文章、编代码）。
• 同时用编码器和解码器：比如 T5、BART，擅长“理解+生成”类任务（如翻译、摘要、改写）。

4、从“基础模型”到“能用的产品”：微调的重要性

通过海量数据训练出来的大模型，其实是“基础模型”——它就像一个“通才”，懂很多知识，但可能在具体场景下不够“好用”。比如基础模型能写文章，但不一定能精准生成医疗领域的病例；能回答问题，但不一定符合企业的业务逻辑。

要让基础模型适配具体场景，就需要 “微调（Fine-tuning）”：用场景化的精准数据（比如医疗文献、企业产品手册）再训练模型，调整部分参数，让它在特定任务上表现更好。

比如 ChatGPT 的诞生，就是“基础模型+微调”的结果：

1. 先用海量互联网文本训练出 GPT 基础模型（掌握通用语言能力）。
2. 再用“人类反馈数据”（比如人类标注员对模型回答的评分）进行微调，让模型理解人类指令、输出符合价值观的内容。
3. 最后加上产品交互设计（如对话界面、历史记录），才成为大家能用的 ChatGPT。

5、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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6、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。

7、大模型入门到实战全套学习大礼包

1、大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

适用人群

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
• …

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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