无论是刚接触AI的编程小白，还是想转型大模型领域的资深开发者，都需要一份系统、易懂的知识框架——本文从大模型基础概念讲到商业落地，拆解训练推理核心逻辑，聚焦RAG、MCP、Agent三大核心能力，搭配实战学习路径，帮你快速打通“理论-应用-求职”全链路，是值得收藏的大模型学习工具书。

1、AI与大模型：新手先搞懂这层关系

AI与大模型的关系

人工智能（AI）是一个宽泛的概念，而大模型是 AI 领域的重要分支和先进形态。

可以用一个形象的比喻理解二者关系：

AI 如同 “代替人力的汽车”，核心是实现自动化、智能化的功能

大模型 如同“装备拉满的汽车”，在算力、数据和能力上实现了跨越式提升，是AI的高级表现形式。

2、大模型有哪些？

大模型根据我们常用的一些类型，主要分为以下三类：

大语言模型

专注于自然语言处理，能够理解文本、生成内容、进行对话交互等。

核心能力：文本理解、写作创作、翻译、问答等

多模态大模型

能够处理文本、图片、音频、视频等多种类型信息，实现跨模态交互。

核心能力：图文结合理解、文生图、图生文、多模态问答等

工作原理：通过模态模块（图片/音频/视频编码器）将非文本信息转化为 Tokens，经对齐模块与大语言模型的认知模块协同工作，输出响应

生图/视频类模型

专注于图像和视频的生成、编辑，输入文本描述即可生成对应的视觉内容。

核心能力：文生图、图生图、视频生成、图像修复等

3、大模型是怎么来的？

3.1、 什么是大模型？

模型是实现输入到输出映射关系的计算过程集合。

简单示例：若输入x需得到2x，对应的函数y=kx（k=2）

复杂场景：当输入为多个变量（x1、x2、x3…），经多步计算得到目标输出时，这套完整的计算流程即为模型，其中的W1、W2、W3…就是我们常说的参数。

3.2、模型的核心发展

2017 年谷歌团队发表的论文《Attention Is All You Need》，提出了全新的 Transformer 架构，成为大模型发展的关键基石。

GPT（生成式预训练）模型就是基于 Transformer架构搭建

Transformer架构通过多头注意力机制、位置编码等核心组件，实现了对复杂数据的深度处理。

3.3、模型的训练流程

大模型的训练需经历四个核心阶段，逐步实现能力升级：

Stage 0：随机初始化

未训练的模型参数随机分配，输入问题后会产生无意义的随机输出。

Stage 1：预训练

用庞大的文本语料库训练模型，使其学会续写文本，但暂不具备对话能力。

Stage 2：指令微调

通过“指令-响应对”数据训练，让模型理解人类指令意图，能够给出有用的对话答案。

Stage 3：偏好微调（RLHF）

基于人类对不同响应的偏好反馈，进一步优化模型输出，提升回答质量和贴合度。

3.4、模型的推理过程

大模型的交互本质是 “token 级的概率生成”，核心步骤如下：

输入编码：将用户输入的文本（如 “今天吃饭了吗？”）拆分为一个个 token（词汇单元），并映射为对应的数字编码（如 “今天”=134、“吃饭”=257）。

概率计算：模型通过内部参数计算，为下一个可能出现的 token 赋予概率值（如 “我”=0.6、“不”=0.3）。

如果每次取概率最高的token，重复上述步骤，逐 token 生成文本，直到出现结束标志（EOS），形成完整回复。

事实上，每次取token是有一定的策略的。根据概率分布选择下一个 token，常用采样策略包括：

TOP-K：仅从概率排名前 K 的 token 中选择

TOP-P：从概率累计不超过设定阈值（如 90%）的 token 中选择

Temperature：调节输出随机性（值越低越稳定，值越高越有创意）

示例：

3.5、大模型为什么会出错？

核心原因：大模型本质是 “基于数据模式匹配的概率生成系统”，而非真正理解内容。

缓解方法：

采用 RAG（检索增强生成）引入可靠知识源

设置低温度参数减少随机性

添加事实核查模块

使用思维链（Chain-of-Thought）提示引导推理

4、大模型主要应用

大模型核心热词（现代 AI 三大能力）

4.1、 RAG（检索增强生成）

核心能力：查资料的能力，改变 AI 单纯依赖内部参数的工作模式

工作流程：查询处理→检索相关信息→合成回答

价值：从根本上缓解 AI “幻觉”，让答案更准确可靠

4.2、MCP（模型上下文协议）

核心能力：使用工具的能力，如同连接 AI 与外部工具的桥梁

工作流程：识别需要的工具→建立连接→交换数据→整合结果

价值：让 AI 突破数字世界限制，驱动现实世界的服务

4.3、Agent（智能体）

核心能力：思考决策的能力，能够感知环境、制定计划并执行目标

核心组件：记忆（短期 / 长期）、规划、工具使用、自我反思等

工作流程：理解目标→规划步骤→执行行动→结果评估

5、大模型的广泛应用场景

日常工具

对话类、编程类

图像类、视频类

结语

从基础模型的“输入-输出”映射逻辑，到多模态大模型的跨信息类型交互，再到 Agent 智能体的自主决策、使用工具能力，大模型不断拓展AI的边界—— 它不仅是处理海量数据的高效工具，更通过与实际场景的结合，让 AI 从技术概念落地为切实影响生活与生产的力量，未来随着技术迭代，还将在可靠性、适配性上持续突破，深化智能化价值。

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“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。

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