如果你曾看过手机在你输入时出现候选词，那么你就见过了大型语言模型（LLM）的雏形。大型语言模型学习了人类在网络上写下的几乎所有内容，并能讨论你所能想到的任何话题。这就是 LLM 的作用。

但关键在于：LLM 并不会真正思考，它们只是在预测。

超级自动化

让我们从一个简单的比喻开始。

理解 LLM 最简单的方式，就是把它想象成一个非常高级的自动化系统。它根据你已经写下的词语，猜测接下来可能出现什么，然后不断重复这个过程，一次一个词，直到完成。

不同于你的手机键盘，它阅读并记忆了数十亿份文件。它学会了人类通常如何延续句子、思想如何流动，以及问题和答案如何配对。这基本上就是我们构建像 ChatGPT 这样高级聊天机器人所需要的唯一功能。

它不像我们一样“理解”，而是根据从训练过程中学到的模式来预测什么听起来“对”。这就是为什么它们可以写一首关于量子物理的诗，却可能在基本算术或简单谜语上出错。值得一提的是，现代的 LLM 现在通常能正确处理这些任务，我们将在后续文章中探讨原因。

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注意： LLM 与你日常在 ChatGPT、Gemini 或 Grok 等平台上互动的东西不完全相同。那些是 LLM 的“超级版本”，被称为“代理”（Agent），配备了网页搜索等额外功能。我们将在未来的文章中探讨代理，现在先专注于理解 LLM 本身。

“LLM”的真正含义

让我们一次性解读这个缩写：

• 大型（Large）：它在数十亿词语上进行训练，并拥有数十亿个称为参数的内部设置。这些参数就像可调节的旋钮，用于微调它预测文本的方式。

• 语言（Language）：它处理的是类人类文本：词语、句子、段落。虽然它们分解这些内容的方式与我们不同，但这是另一个话题了。一些较新的模型也扩展到了图像或声音，但文本仍是它们的核心领域。

• 模型（Model）：它是一个从数据中学习模式的数学/统计系统，而不是一个存储事实的数据库。它编码的是概率：在特定上下文中，哪个词最有可能出现。

所以，LLM 并不是在回忆它在哪里看到过某样东西，而是在生成“适合”的内容。

以我的经验来看，这是帮助人们“理解”LLM 的第一个思维转变。一旦你不再期望 LLM “知道”什么，而是开始视其为“预测”的工具，它的行为就变得合理多了。

发展历程简述

与任何技术发展一样，LLM 并非一夜之间出现。它们是机器“学习”处理语言漫长演进中的最新篇章。

1950s–1980s：早期
早期的 AI 聊天机器人依赖于预设规则，例如，如果用户说“你好”，就回复“嗨”。每个回应都必须硬编码，使得系统僵化而脆弱。它们感觉很机械，无法处理意料之外的输入，一旦用户说到不存在的对话预设，就会出错。

=> 1990s–2010s：传统自然语言处理（NLP）
在深度学习时代之前，计算机通过统计大量文本语料中词语共同出现的频率来“理解”语言。像 n-grams 或 TF-IDF 这样的技术可以根据过去的序列预测下一个词，或识别文档中的重要术语。这个时代的模型对意义、语法或上下文没有真正的掌握。

=> 2010s：神经网络
NLP 领域从手工规则转向了直接从数据中学习模式的模型。词嵌入技术为词语赋予了语义空间中的数字“坐标”，使模型能发现类似“国王 - 男性 + 女性 ≈ 女王”的规律。像循环神经网络（RNN）和后来的 LSTM 等新模型开始更有效地处理序列，捕捉更长距离的依赖关系。模型第一次开始具备泛化能力。

=> 2017：Transformer 时代
随着《Attention Is All You Need》这篇论文的发表，Transformer 架构用一种名为自注意力（self-attention）的机制取代了顺序处理，允许模型在解释任何单个词时，权衡句子中所有词的重要性。这使得模型能够根据完整的上下文区分词义。Transformer 训练速度更快，易于扩展，并成为此后所有主流 LLM 的基础。

=> 2022–至今：代理（Agent）时代
随着 2022 年底 ChatGPT 的发布，LLM 不再仅仅是聊天机器人，而开始成为能够推理、规划和使用工具的代理。像 GPT-4、Claude、Gemini 以及 Llama 等开源模型通过 API、本地运行环境和云平台广泛可用。现在，任何人都可以构建真正有用的 AI 产品。

LLM 真正能做什么

通过模式识别和下一个词预测，LLM 可以学会以高准确度执行多种任务，以下是它们擅长的方面：

• 写作：从专业邮件到科幻故事。

• 解释：将量子计算变成通俗易懂的语言。

• 翻译：例如，从英语到阿拉伯语，或从一种代码到另一种代码。

• 总结：将密集的研究报告提炼成要点。

• 角色扮演：扮演导师、面试官，甚至游戏主持人。

在正确的引导下，LLM 的能力惊人。但是，如果没有限制，他们就会自信地犯错。。这就是为什么我们需要了解它们的工作原理，以便知道能期待什么，尤其是它们的局限性。

LLM 做不到什么

首先要清楚它们的局限性。

• LLM 不“理解”意义，它们只是模拟意义。

• LLM 缺乏实时知识，除非连接到实时数据。

• LLM 难以进行深度推理或因果逻辑分析。

• LLM 本身不会保存对话历史。

• LLM 可能会“幻觉”，即充满自信地编造事实。

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这就是为什么即使AI最完美的回答也要再三确认。流利不等于真实。

常见误解

让我们来澄清几个常见的误解。

1. LLM 无所不知：它们只知道训练数据里的内容，并且很乐意编造其余部分。

2. 它们有智能或意识：它们是复杂的模式复读机，没有任何自我意识。

3. 听起来对就一定对：流利的表达常常掩盖事实错误，务必核查 LLM 生成的内容。

理解这一点会改变你使用 LLM 的方式。除了休闲使用外，这对于准确的提示和上下文工程尤其重要。

为什么这很重要

现在我们已经对 LLM 的工作原理有了直观的认识，你就能更好地、更明智地使用它们。

你可以：

• 开始发现它的盲点，并察觉其弱点。

• 避免被自信的胡说八道误导。

• 开始思考自动化可以在哪些方面增强你的工作，而不是取而代之。

下次你与任何 AI 助手交谈时，请暂停一下。

注意它并不是从记忆中回答问题，它只是在预测下一个最合适的词，并以每秒数十亿次的速度这样做。

这种视角的转变，是你迈向精通的第一步。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

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 三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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