本文旨在用简单易懂的语言解释大语言模型的基本原理，不会详细描述和解释其中的复杂数学和算法细节，希望各位小猫能有所收获 🐱

AI 的科技树

我们先来通过一条简单的链路，定位大模型在 AI 领域的位置： 人工智能 > 机器学习 > 深度学习 > 大语言模型

机器学习最开始就用大量数据做线性回归从而对未知数据进行推测。

举个最简单的例子，二维的数据。直接就可以使用数学课就学过的线性回归求方程获取数据的趋势。

接着，人类不满足于简单的线性回归，想要让计算机自动学习更复杂的数据特征，于是就有了深度学习。

深度学习

深度学习之所以深度是因为，它基于多层神经网络自动学习数据特征。多层神经网络就像人脑的神经元互相连接。每根连接的强度就是权重，网络会反复调整这些强度，让结果越来越接近正确答案。

代表性模型有：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer、GAN 等。

大语言模型

Transformer 无情压榨 GPU 产生的奇迹，起初应该没人觉得这效果能这么好。

与深度学习一样，Transformer 也是使用多层神经网络处理矩阵，只不过矩阵异常的大，不到硬件发展到一定水平根本无法实现。

关于大语言模型我们停一下，先比较基础的机器学习原理！

训练的方式

还是从最简单的二维数据开始。

当我们有一堆房产离市中心距离及其价格的数据时，我们可以在一个二维坐标轴表示这些数据，例如 x 轴是距离，y 轴是价格。

在数据都画上坐标轴之后，作为一个人类可能一眼就能粗略看出整个曲线的趋势，从而“拟合”出一条距离价格的关系。

它很可能是一个类似这样的函数：price = distance * w + b。

对于计算机，要求出 w 和 b 的最优解，就要让真实价格和通过 w b 计算出来的价格的差值最少。

最常用的方式是均方误差（Mean Squared Error, MSE）：

我们要求的就是这个函数的最小值，在人工智能领域常用的就是梯度下降，也就是求 w 和 b 的偏导数，乘上学习率 α，让它自己慢慢收敛。

梯度下降

过拟合

在拟合出一条接近“规律”的线条后，其实就差不多了。

如果你硬加更多的节点，会造成过拟合，也就所有的训练数据的损失值都很完美，但是一让它生成训练数据以外的东西，它就猜不准了。

就上面房价的例子，假如本来趋势基本就是一个斜线，但是你最后硬是求得一条曲线方程，把所有的点都穿过了，损失值为 0，但是这样计算用户给你的值，反而是算不准的。

这也就是所谓的失去泛化能力。

神经网络

上面只用二维数据，就只有一个 price = distance * w + b，但是如果想要做成神经网络，参数就会很多，并且与权重相乘的值的含义，人类并不能轻易理解，例如：

又因为如果只用权重，无论经过多少层都无法拟合曲线，所以最后要添加一个非线性的激活函数计算结果：

这只是一个层对某一个神经元的计算，下面是一个比较形象的图（请忽略数字）

某层对下一个神经元的计算

所以当一个神经网络有多层，每层多个神经元的话计算量还是挺可怕的。

神经网络

比如判断一张图片有没有猫，你没法用一条简单的线来划分"有猫"和"没猫"的区域。

多层网络的魔力在于：

• • 逐层特征提取：第一层可能只学到边缘和颜色，第二层学到边缘组成的形状，第三层学到眼睛、耳朵，第四层才认识完整的猫脸
• • 非线性组合：通过激活函数，每一层都能创造新的特征组合，让网络可以表示任意复杂的函数
• • 层次化抽象：就像人类认识世界一样，先学简单概念，再组合成复杂概念

这就等于在计算的时候把数据的内涵升维到隐藏层，经过隐藏层额外的处理可以得到更精确的结果。当然这个时候你输入的值也要有足够的信息量它才能学到东西。

但问题又来了既然多层这么强大，那是不是层数越多越好？也不是的。神经网络有两个维度可以调整：

深度（Deep）：层数多，每层神经元少

• • 参数少，计算效率高
• • 适合层次化特征学习
• • 容易出现梯度消失（层数太多，误差传不到前面）
• • 训练困难

宽度（Wide）：层数少，每层神经元多

• • 训练相对简单
• • 能并行处理更多信息
• • 参数量大，容易过拟合
• • 缺乏层次化抽象能力

实际训练时深度和宽度的平衡需要把握好。

反向传播

上面我们知道用梯度下降的方式调节 w 和 b，对于神经网络也是一样的数学原理，需要通过链式法则（Chain Rule）一层一层反向调整所有权重。

这里就不详细解释怎么层层反推了，就结果而言，我们给出了正确的输入和输出，最开始，这个网络只是瞎猜权重，到最后计算出来，经过损失函数梯度下降调整各种权重，到最后，竟然就可以像魔法一样推导出准确率比较高的答案，喵，喵，喵呀！

P.S. 如果你真的找虐很想了解更多反向传播的计算过程，可以看 3blue1brown 🐱

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！