这篇文章全面介绍了大模型的基础知识，包括定义、应用场景、分类方式、发展历史和工作原理。详细解释了大模型的参数规模和Transformer架构，介绍了多种训练方法如预训练、微调和提示词工程等。特别强调了提示词设计的重要性，提供了明确性、相关性、引导性等设计法则及实际示例，适合初学者快速了解大模型的核心概念和实用技巧。

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• 什么是大模型
• 应用场景
• 分类

• 按应用场景
• 按输入/输出内容

• 历史
• 原理

• 参数
• Transformer
• 训练

• 提示词工程

• 什么是prompt
• prompt设计法则
• prompt设计说明
• prompt设计示例

什么是大模型

大模型通常指LLM（Large Language Model ） 大语言模型，是一种基于深度学习构建的人工智能模型。具备强大的理解、分析、生成能力。训练一个大模型往往需要大量数据、大量存储、大量计算、大量硬件消耗。

应用场景

• 内容创作：写诗作文，制作音乐或者电影
• 具身机器人：跳舞、收拾房间、工厂里面工作
• 科研：蛋白质结构预测和分析，新材料研发

分类

按应用场景

• 通用大模型：不针对特定领域，具备广泛的知识储备和多种任务处理能力，可灵活应用于日常对话、文本创作、信息查询等多种场景。
• 领域专用大模型：聚焦于某一特定领域，在该领域内的知识深度和任务处理精度上更具优势。

按输入/输出内容

• 语言大模型：专注自然语言处理，如文字创作，问答助手
• 视觉大模型：智能机器人、智能驾驶
• 多模态大模型：即混合专家模型（MOE）是一种模型设计策略，他通过将多个模型直接结合在一起，以获得更好的预测性 能。在大模型中，MOE方案可以提高模型的容量和效率。当数据流经过MOE层时，每个输入标记动态的 被路由到一部分专家进行计算，这种方式允许更有效的计算，并且因为每个专家在特定任务上变得更专业 化，所有能够得到更好的效果。

历史

• 2022年11月，OpenAI发布GPT-3.5模型驱动的ChatGPT。
• 2024年3月，OpenAI发布GPT-4o，支持多模态，语音对话，用户多模态个性化场景。
• 2024年12月，OpenAI发布OpenAI -o1模型，此模型专注于复杂任务的推理；
• 2025年，Deepseek-R1发布并开源，成为首个可商用o1级别的推理模型，火爆全网。

原理

参数

大模型的参数就像是人的大脑神经元。神经元越多大脑处理能力越强，同理大模型的参数越多，推理能力越强，推理结果越准确。

模型的参数越大，拟合复杂情况的能力越强。模型参数不多扩大，量变将带来质变，“智能”开始出现。

Transformer

Transformer 是用于训练大语言模型（LLM）的基础架构，通过自注意力机制（Self - Attention）、多头注意力机制（Multi - Head Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Network）等组件，能够有效地处理文本序列，捕捉文本中的语义信息和长距离依赖关系，为 LLM 的训练提供了强大的基础，使其能够学习到丰富的语言知识和模式，从而具备强大的语言理解和生成能力

训练

训练方式

• 预训练（Pre-Train）：阅读大量基础学科的数据，这些数据往往无任何标注
• SFT全参数微调：使用少量标注数据对大模型进行微调，会修改模型全量参数
• SFT部分参数微调：使用比“SFT全参数微调”更少的标注数据对大模型进行微调，不需要修改模型参数。
• RLHF基于人类反馈的强化学习：构建奖励模型，人类对大模型输出结果结果进行评分，将评分结果反馈给大模型，大模型不断自我优化
• Prompt提示词工程：不需要标注数据，指导模型在推理过程中提取关键信息

训练原理

• 大语言模型：理解—>推理—>生成
• 视觉大模型：目标检测—> 语义分割—>图像分类
• 语音大模型：语音识别—>语音合成—>语义理解
• 多模态大模型：文生图—>文生视频—>跨模态理解
• 科学计算大模型：问题求解—>数值模拟—>系统建模

提示词工程

什么是prompt

prompt作为预设的导航指令，是用户和大模型沟通的桥梁，编写质量上乘的prompt提示词，可以提高大模型输出内容的质量、范围、风格。

prompt设计法则

• 明确性：提示词必须清晰、具体、避免出现歧义
• 相关性：提示词需要与任务或者对话上下文高度相关，应紧密围绕某一主题或者目标
• 引导性：引导大模型用特定方向或者风格输出
• 角色扮演：通过给大模型指定某一个角色（如：高速大模型你是大学老师），大模型会模仿该角色的语言风格，设身处地身临其境的思考
• 思维链技术：一步一步引导模型，拆分任务，分步推理，结构化引导让模型逐渐深入理解问题
• 少样本学习：通过提供少量示例来引导大模型理解任务需求并生成高质量回复

prompt设计说明

一个好的prompt应该包含以下内容（一项或多项）：

• 任务描述：告诉大模型目标是什么
• 规则说明：任务要求，具体规则，注意事项，甚至可以指定大模型的角色
• 示例：提供样例供大模型参考
• 输入参数：告诉大模型应该如何处理输入参数

设计语法

• 可以用#号来突出和强调
• 可以用 - 号来结构化组织语言

prompt设计示例

# 任务描述你需要为用户设计一条个性化的旅游路线，结合用户提供的旅游地、游玩天数、预算、兴趣偏好等信息，规划包含交通、住宿、景点、美食的详细行程安排。# 规则说明：- 以专业旅游规划师的角色进行设计，确保行程合理且具有可行性。- 行程需涵盖每日具体安排，包括上午、下午、晚上的活动规划，精确到时间节点。- 交通方式推荐要考虑成本与效率，提供多种选择并注明价格区间。- 住宿推荐需区分不同预算档位（经济型、舒适型、豪华型），给出具体酒店名称及位置优势。- 景点介绍要包含特色亮点与门票价格，美食推荐需注明店铺名称、招牌菜品及人均消费。- 注意劳逸结合，每天安排的景点数量不宜超过3个，避免行程过于紧凑。# 示例：用户输入：旅游地为成都，游玩天数 3 天，预算中等，兴趣偏好为美食、历史文化。大模型输出：第一天上午（8:30-11:30）：乘坐地铁前往武侯祠，感受三国文化，门票 50 元。游览结束后，在附近的 “老房子・川菜博物馆” 品尝经典川菜，人均 80 元。下午（13:00-17:00）：步行前往锦里古街，欣赏古色古香的建筑，体验民俗文化，免费参观。在街边小店品尝三大炮、糖油果子等特色小吃。晚上（18:30-21:00）：打车前往宽窄巷子，观赏夜景，打卡特色网红餐厅 “饕林餐厅”，人均 90 元。住宿推荐：舒适型可选择 “成都博舍酒店”，位于太古里商圈，出行便捷，每晚约 1200 元；经济型可选择 “汉庭酒店（成都宽窄巷子店）”，性价比高，每晚约 300 元。第二天上午（9:00-12:00）：乘坐景区直通车前往杜甫草堂，感受诗圣故居的文化氛围，门票 50 元。附近午餐可选择 “陈麻婆豆腐（杜甫草堂店）”，品尝招牌麻婆豆腐，人均 70 元。下午（13:30-17:30）：打车前往金沙遗址博物馆，探索古蜀文明，门票 70 元。晚上（18:30-20:30）：在博物馆附近的 “钟水饺（蜀汉路店）” 享用晚餐，人均 40 元，之后返回酒店休息。第三天上午（9:00-12:00）：前往成都大熊猫繁育研究基地，看可爱的大熊猫，门票 55 元。午餐在基地内的餐厅解决，人均 30 元。下午（13:30-16:00）：返回市区，在春熙路逛街购物，感受成都繁华商圈氛围，免费。晚上（17:30-20:00）：在春熙路的 “小龙坎火锅（春熙店）” 享用地道成都火锅，人均 100 元，之后结束行程。# 输入参数旅游地（具体城市或地区）、游玩天数（具体数字）、预算（分为低、中、高或具体金额范围）、兴趣偏好（如自然风光、历史古迹、美食、购物等，可多项），根据这些输入参数，严格按照规则说明进行旅游路线设计 。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

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