AI大模型本质是复杂函数，通过调整海量参数实现功能。训练即寻找参数最优解，使用梯度下降等方法优化。根据输入输出不同可分为NLP、CV等应用领域。当前最火的是Transformer架构的大语言模型，通过海量文本训练，看似具备推理能力。模型本身不记忆上下文，而是应用层将历史对话作为重新计算的输入。

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现如今，谁还不知道AI大模型啊。好歹总会知道个ChatGPT，DeepSeek。不懂的问一问，查一查，遇事不决，DeepSeek一下？

这这里的背后到底是一个什么样的技术？是什么东西赋予了计算机，一个用来进行数学计算的机器，有了类似人工智能的能力？强化学习，监督学习，CNN，Transformer，NLP，CV。这些概念看起来如此的高大上。期间相互之间又到底是什么关系？

这里尽量用最简单的方式去说明，由浅入深的说明，其中可能会有很多实际上的了解偏差，但是能最简单和直白的去了解，目前离我们最近的AI、或者说大模型，到底是什么？

首先，AI其实是一个很宽泛的概念，即人工智能。而最近我们一直讨论很多的「大模型」其实是人工智能实现的一种技术，而这个技术最近达到了一个可用的程度，呈现了一种爆发的态势。

大模型：一个海量变量的公式

大模型，其实在AI这个语境下，可以简单的认为，一个模型其实是一个函数公式，输入之后，输出结果。

比如我们最熟悉的：

y = 2x + 3
输入：x
公式：2x + 3
输出：y
当 x=1，输出 y=5；
当 x=10，输出 y=23。

这就是最简单的“模型”——它规定了输入和输出之间的关系。

AI大模型，本质上也是一样的套路。

区别在于：

• 它的公式不是 “2x+3” 这么简单
• 而是一个超级复杂、多层嵌套的函数
• 里面有成千上万，甚至上亿个参数（这个例子就只有2和3）

这些参数，就像无数个小旋钮，通过不断调整旋钮，整个“公式机器”才能给出更符合人类期望的答案。

训练：找最优解的过程

如果你还记得初中数学，函数往往有 极大值 和 极小值。

AI的训练，本质上就是：

• 不断尝试、不断修正
• 调整函数里的参数，让“输出”越来越接近我们想要的结果
• 就像在复杂的山谷中，寻找那个“最低点”或者“最高点”

这，就是AI为什么需要海量数据和算力的原因。

因为它要在“参数山谷”里，一点点往最优的方向爬。

比如我们都知道极大值和极小值有一个特点，就是导数为0，所以当机器想调整参数的时候，就可以通过计算哪一边的导数比较小，那么就往哪个方向去调整参数。这就是机器学习里面的「梯度下降」和「反向传播」。

应用：输入参数，输出结果

所以根据输入和输出的不同，就有不同类型的应用，比如有。

• 输入文字，输出文字（NLP， 自然语言处理 ）

• 输入图片，输出文字（CV，计算机视觉）

• 输入文字，输出图片（生成模型）

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当我们有了这些初步的认知后，我们就可以从机器学习里面的学习范式，模型架构，训练方法/优化方法，具体任务/应用，一步一步来区分开这些概念。

学习范式（训练方式）

• 监督学习

  有明确的输入-输出对，比如 「图像->标签」，句子 -> 翻译」

• 无监督学习

  只给输入，没有标签。比如「图像生成」

• 自监督学习

  使用数据本身生成「伪标签」，掩盖一个词，让模型预测它。比如「语言大模型」，本质上就是往外蹦字。

• 强化学习

  通过「奖励信号」来选择动作

模型架构（大函数的结构）

本质上是一个网络架构，它既可以用于监督学习，也可以用于自监督学习，甚至能嵌入强化学习。

• MLP（多层感知机）
• CNN（卷积神经网络）
• RNN/LSTM（循环神经网络）
• Transformer（注意力机制架构）

训练方法/优化方法（调整参数的方法）

不管是监督学习还是强化学习，最后都需要某种优化方法来更新模型参数。

• 梯度下降（SGD， Adam，RMSProp）
• 策略梯度（Policy Gradient，PPO， A3C）
• Q-learning
• 反向传播（Backpropagation）

具体任务/应用

• NLP（机器翻译、对话，问答）
• CV（图像识别、分割、检测）
• 多模态（文生图、语音识别）
• 强化学习（下棋，玩Atari、机器人导航）

但是其实目前最火的应用，就是基于Transformer的大语言应模型（Large Language Model，LLM），输入文字，输出文字。

输入一段文字，然后通过蹦字的方式来输出另外一半文字。但是因为是使用了海量的语言文字训练资料来训练，使得模型（函数）貌似从语言文字中，都学到了推理和思维的能力。

不得不思考，说不定语言和思想上到底有多少关系。那个「脑海里的声音」。

但是这里有一点要注意的是，输入文字给模型，然后让模型输出问题。其实每一次都是一次完整的计算，模型本身并不会记住你之前问过些什么。（毕竟函数只能输入输出，又不会存储。）

但你感觉到每一次的模型的回答，仿佛记住了上下文，是因为其实你使用的很多工具都是包装过的，这些工具在底层实现上，实际上每一次都会把你的聊天记录搜集给模型重新计算。所以如果你持续跟聊天应用聊天的话，你会发现AI貌似会忘记你之前的对话。很有可能就是因为，你输入的文字太多，超过了模型一次能输入的窗口了。

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