从零手撕GPT：三阶段让你真正理解大模型的底层逻辑

你可能会用ChatGPT写邮件，用Claude写代码，甚至用LangChain搭建过聊天机器人。

但我问你一个问题：当GPT给出回答时，它的每一层神经网络到底在做什么？

大部分人会卡住。

这不是你的问题，这是整个行业的问题。当前的AI学习路径出现了严重的断层——市面上95%的教程都在教你怎么调用API、怎么用Ollama部署模型、怎么用LangChain快速上线应用。

看起来很高效？实际上你只是在做"AI时代的代码搬运工"。

今天，我想带你走一条少有人走的路：从零构建一个大语言模型。不是调包，不是调参，而是真正理解每一行代码、每一个数学公式背后的意义。

这个过程分为三个阶段，每个阶段都会颠覆你对LLM的认知。

阶段一：搭建舞台，理解LLM的基础架构

很多人以为，构建LLM的第一步是"搭建神经网络"。

错了。

第一步是让机器理解人类语言——这听起来简单，实际上是整个工程中最精妙的部分。

数据预处理：把文字变成机器的"通用语"

想象你要教一个从未见过人类语言的外星人学会英语。你会怎么做？

• 第一步：分词（Tokenization）——把句子拆成最小单位。但问题是，"running"和"run"应该算一个词还是两个词？这就是为什么现代LLM都用BPE（字节对编码）或WordPiece，它能在"字符"和"单词"之间找到最佳平衡点。

• 第二步：向量嵌入（Vector Embedding）——这是最神奇的部分。想象一个高维空间，在这个空间里：

  • “apple”、“banana”、"orange"聚在一起（水果家族）

  • “king”、“man”、"woman"形成另一个集群（人类关系）

  • “football”、“tennis”、"golf"靠近彼此（运动类别）

这不是人为设定的规则，而是模型从数十亿句子中自己学会的语义地图。当你在这个空间里做"king - man + woman"的向量运算时，最接近的词是"queen"——这就是语言的几何学。

• 第三步：位置编码（Positional Encoding）——“我喜欢你"和"你喜欢我"意思完全不同，所以词序很重要。位置编码通过数学函数（正弦/余弦波）给每个词打上"位置戳”，让模型知道"我"在前还是"你"在前。

注意力机制：让模型学会"选择性关注"

这是Transformer架构的核心秘密。

想象你在读侦探小说，读到第50页时，你会自动回想第3页提到的那个关键线索。人类阅读时，会自然地给不同信息分配不同的"注意力权重"——重要的记住，不重要的忽略。

自注意力机制让机器也学会了这种能力。

具体怎么做？通过三个关键矩阵：

• Query（查询）：当前词在问"谁和我相关？"

• Key（键）：每个词在说"我是什么？"

• Value（值）：每个词在说"如果你关注我，我能提供什么信息？"

然后模型会计算Query和Key的相似度，生成注意力分数，决定应该把多少"注意力"分配给每个词。这个机制让GPT能在生成第100个词时，依然记得第1个词提供的上下文。

架构设计：堆叠96层的智能大厦

GPT-3有96层Transformer解码器，每层都在做同样的事情：接收输入 → 注意力机制 → 前馈网络 → 输出到下一层。

为什么要堆这么多层？因为每一层都在学习不同层次的抽象：

• 前几层学习词汇和语法

• 中间层学习语义和逻辑关系

• 后几层学习推理和生成策略

这就像盖楼，地基、框架、装修各司其职，最终形成一个175亿参数的"智能大厦"。

阶段二：预训练，用3000亿个词喂出"常识"

如果说阶段一是搭建舞台，阶段二就是正式开演。

无监督学习的魔法

GPT-3的预训练花了460万美元，训练数据是3000亿个token（大约相当于300万本书）。

但神奇的是，没有人给这些数据打标签。

预训练的任务只有一个：预测下一个词。

给它一句话"猫坐在____上"，模型猜"垫子"，然后对照原文发现答案是"垫子"，于是它知道自己猜对了。这个句子本身既是练习题，也是标准答案——这就是无监督学习的精髓。

涌现能力：为什么只教"接龙"，却学会了推理？

这是LLM最令人费解的现象。

GPT-3的训练目标只是预测下一个词，但它却莫名其妙地学会了：

• 翻译语言

• 写代码

• 做数学题

• 总结文章

• 逻辑推理

科学家把这种现象叫做涌现能力（Emergent Behavior）——就像水温升到100度会自动沸腾一样，模型规模达到某个临界点，新能力就自然"冒"出来了。

为什么会这样？一种解释是：语言本身就包含了世界的知识结构。

当你训练AI预测下一个词时，它必须理解：

• 上下文关系（“因为…所以…”）

• 因果逻辑（“如果…那么…”）

• 时间顺序（“首先…然后…”）

• 实体关系（“巴黎是法国的首都”）

要准确预测下一个词，AI必须建立对世界的内在表征。而当这个表征足够丰富时，它自然就能完成各种推理任务。

权重保存与迁移学习

阶段二的另一个关键技能是：如何站在巨人肩膀上。

OpenAI已经用几千万美元训练好了基础模型，并开源了部分权重。我们要做的是：

1. 实现权重的保存和加载机制

2. 学会加载OpenAI的预训练权重

3. 在此基础上继续训练或微调

这就像你接手了一个已经学会基础知识的学生，直接教高级课程，而不是从拼音开始教起。

阶段三：微调，让通用模型变成专家

预训练模型很强大，但它是"全才"，不是"专家"。

为什么需要微调？

假设你是一家银行，想用LLM做客服。直接用GPT-4会怎样？

• 它可能给出通用的金融建议，但不了解你们银行的具体产品

• 它可能回答问题，但语气不符合你们的品牌调性

• 它可能很博学，但在你们的业务场景下准确率不够高

这时候，你需要用自己的标注数据对模型进行微调。

两个实战案例

案例一：垃圾邮件分类器

给模型一些标注好的邮件：

• “恭喜您中奖1000万！点击领取！” → 垃圾邮件

• “嗨，今晚还约吗？回个信息。” → 正常邮件

通过在这些标注数据上继续训练，模型会学会识别垃圾邮件的特征模式。

案例二：个人助理聊天机器人

给模型提供对话数据集，每条数据包含：

• 指令：“帮我查明天的天气”

• 输入：用户的位置信息

• 输出：“明天北京多云，气温15-25度”

通过微调，模型会学会理解指令、使用上下文、生成符合格式的回答。

预训练vs微调：两个不同的世界

维度	预训练	微调
数据	无标签，数十亿条	有标签，几千到几万条
目标	学习通用语言能力	适应特定任务
成本	极高（460万美元）	相对较低（几千美元）
结果	基础模型	应用级模型

航空公司、餐厅、银行、教育机构在部署LLM时，都会在预训练模型基础上进行微调——没有人直接用"原版"GPT上线生产。

三个阶段，缺一不可

现在大部分AI学习者在干什么？

他们跳过阶段一和二，直接学阶段三——用LangChain、Ollama、各种现成工具快速搭建应用。

这就像一个厨师，只会用微波炉加热半成品，却不知道食材是怎么种出来的、调料是怎么调配的。

你可以快速上手，但你会缺乏两样东西：

1. 深度理解——当模型出问题时，你无法Debug，因为你不知道哪一层、哪个参数出了问题

2. 创新能力——当需要定制化改进时，你只能等别人开发新工具，而不能自己动手

三个思考题：

1. 如果涌现能力是模型规模达到临界点后自然出现的，那么GPT-5会涌现出哪些我们现在无法想象的能力？

2. 当AI能在无监督学习中掌握世界知识，"教育"的意义会不会改变？

3. 如果你有460万美元和3000亿个token的数据，你会训练一个什么样的模型？