一、LLM（大型语言模型）：AI的“大脑”

1. 一句话说清楚LLM是什么

LLM就是通过阅读海量文本，学会了“像人一样说话和思考”的AI程序。

2. 具体理解（用熟悉的东西类比）

类比1：像训练一个超级书虫

普通学生：读了100本书
学霸：读了1000本书  
LLM：读了整个互联网（数百万本书+所有网页+维基百科+...）
→ 所以它“懂得多”

类比2：像手机的输入法预测，但是超级加强版

普通输入法：你打“今天”，它建议“天气”
LLM：你问“如何做红烧肉”，它能给出完整菜谱
→ 所以它“更智能”

3. LLM的三大特征

特征	什么意思	现实例子
大	参数多（70亿到上万亿）	相当于大脑有更多神经元
语言	专门处理文字	擅长写作、翻译、对话
模型	数学公式的集合	就像做菜的配方

关键点：LLM不是真的“理解”，而是通过统计规律“猜”下一个词应该是什么。

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二、Token：AI的“识字单位”

1. Token就是AI能认的最小文字块

不是按“字”算，也不是按“词”算，而是按“块”算

2. 具体例子看Token怎么划分

原文： "我喜欢吃苹果"
按字分： ["我","喜","欢","吃","苹","果"] ← 这不是Token！
按词分： ["我","喜欢","吃","苹果"] ← 也不完全是！
实际Token： ["我","喜欢","吃","苹果"] 或 ["我","喜","欢","吃","苹果"]
→ 取决于分词器怎么切

3. 中英文Token的区别

英文例子：

"Hello, world!" = ["Hello", ",", " world", "!"]
→ 4个Token

中文例子：

“人工智能很有趣” = ["人工", "智能", "很", "有趣"]
→ 4个Token（但不同模型可能不同）

4. 为什么要关心Token？

因为Token = 钱/时间

• OpenAI API收费：按Token数算钱

• 本地运行：Token越多，生成越慢

• 内存限制：一次能处理的Token有限

一般电脑能处理多少Token？

3B模型（适合CPU）：约2000-4000个Token
→ 相当于：800-1600个汉字
→ 够写：2-4条长微信消息

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三、生成：AI的“说话”过程

1. 生成就是“接龙游戏”

你开个头，AI往下接

你： "从前有座山，"
AI： "山上有座庙，"
AI： "庙里有个老和尚，"
AI： "老和尚在讲故事..."

2. 生成的具体步骤（以“今天天气很好”为例）

# 内部过程（你看不到）
输入："今天天气"
第一步：分析上下文
第二步：计算概率
    - "很"：80%概率
    - "不"：15%概率  
    - "真"：5%概率
第三步：选"很"（因为概率最高）
输出："很"

输入："今天天气很"
第四步：继续计算
    - "好"：90%概率
    - "差"：8%概率
    - "热"：2%概率
第五步：选"好"
输出："好"

最终输出："今天天气很好"

3. 生成的两个关键参数

温度（Temperature）

温度低（0.1）：保守派，总选最安全的词
温度高（1.0）：创意派，可能选冷门词
例子：
输入："猫喜欢吃"
温度低 → "鱼"（99%概率）
温度高 → 可能输出"披萨"（虽然概率低但有可能）

最大长度（Max Length）

就像给AI说：“最多说50个字就停”
避免它一直说个不停

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四、推理：AI的“思考”过程

1. 推理不是真的思考，而是“模式匹配”

AI不会像人一样逻辑推理，但能“假装”会

2. 推理的三个层次

层次1：简单匹配（它真的会）

你问："地球是圆的吗？"
AI答："是的，地球是近似球体。"
→ 因为训练数据里有这个知识

层次2：表面推理（它假装会）

你问："小明比小红高，小红比小刚高，谁最高？"
AI答："小明最高。"
→ 不是真的推理，而是见过类似句式
→ 换复杂一点就可能错

层次3：多步推理（它努力会）

你问："如果冰箱里有3个苹果，我吃了1个，又买了2个，现在有几个？"
AI需要：
1. 3-1=2
2. 2+2=4
→ 现在的AI能做，但不稳定

3. 为什么LLM能“推理”？

因为训练数据里有“推理的答案”

训练数据包括：
- 数学题和答案
- 逻辑谜题和解法
- 考试题和解析
所以当看到类似问题，它能“回忆”起答案

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五、用自己的电脑体验这些概念

1. 安装Ollama并运行小模型

# 拉取一个小模型（适合CPU）
ollama pull qwen2.5:3b

# 运行
ollama run qwen2.5:3b

2. 测试生成

# 直接输入
>>> 请续写：今天天气很好，
# 看它如何生成下文

3. 测试Token

# 用Python查看Token划分
import tiktoken  # 安装：pip install tiktoken

encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
tokens = encoder.encode("我喜欢人工智能")
print(len(tokens))  # 看看几个Token
print(tokens)       # 看看Token是什么数字

4. 测试推理

# 问几个问题
>>> 树上有10只鸟，开枪打死1只，还剩几只？
>>> 为什么答案是0只？
>>> 用简单的逻辑解释一下

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六、关键要点总结

1. LLM

• 不是魔法，是数学公式

• 不会思考，是统计预测

• 不是万能，会胡说八道（幻觉）

2. Token

• 不是字词，是AI的“识字单位”

• 影响速度，Token越多越慢

• 影响成本，API按Token收费

3. 生成

• 不是创作，是概率接龙

• 可以控制，用温度调整创意度

• 需要引导，好的提示词很重要

4. 推理

• 不是真推理，是模式匹配

• 表面很强，深度不够

• 还在进步，一代比一代强

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七、现在可以立刻尝试的

实验1：感受Token

1. 打开 https://platform.openai.com/tokenizer

2. 输入中文句子，看怎么分Token

3. 对比英文，感受差异

实验2：感受生成

1. 用你的模型生成文本

2. 同样的开头，用不同温度生成

3. 对比结果

实验3：感受推理

1. 问简单数学题：23+45=？

2. 问逻辑题：所有猫都怕水，汤姆是猫，汤姆怕水吗？

3. 观察答案质量

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八、常见误解澄清

误解1：AI真的理解我的话
真相：它只是匹配最相似的训练数据

误解2：Token就是字数
真相：中文1个字≈1.3个Token，英文1个词≈1.3个Token

误解3：生成越长越好
真相：太长会跑题，需要控制长度

误解4：AI会自己思考
真相：所有输出都是输入的“回声”（经过复杂变换）

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一个直观感受

想象LLM是一个超级强大的文本预测器：

你输入前几个词 → 它预测下一个词 → 不断重复 → 形成完整回答

就像：

• 你： "天空是"

• AI： "蓝色的"

• 你： "天空是蓝色的，云朵是"

• AI： "白色的"

• 最终： "天空是蓝色的，云朵是白色的"

这就是LLM的核心——基于概率的文本续写。

理解了这一点，就理解了现在所有大模型的基本原理。