DeepSeek（以及所有类似的大模型）在回答你的问题时，并不是像搜索引擎那样去“调取”或“查询”一个后台数据库。

它不会去翻阅它训练时看过的资料，然后找出一段话复制给你。它的工作方式要更加神奇和复杂。

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一、DeepSeek是如何“回答”问题的？

你可以把大模型想象成一个超级“大脑”，这个大脑通过阅读了海量的书籍、论文、网页等数据（训练过程），形成了一个极其复杂的“知识网络”或“思维模式”。

1. 理解你的问题：当你输入一个问题时，模型首先将你的文字转换成它能够处理的数学表示（一串数字，称为向量）。

2. 激活相关知识网络：这个输入就像一把钥匙，激活了它内部知识网络中与你的问题相关的“节点”和“路径”。比如，你问“黑洞是什么？”，与“天体物理学”、“引力”、“事件视界”等相关的知识路径就会被激活。

3. 逐字生成回答：模型不会“调取”一个完整的答案。相反，它基于被激活的知识网络，开始预测下一个最有可能出现的词是什么。它生成第一个词（比如“黑”），然后把这个词和之前的问题一起作为新的输入，再预测第二个词（比如“洞”），如此循环，一个字一个字地“写”出整个回答。

4. 本质是“模式匹配”与“生成”：整个过程是基于它在训练中学到的数十亿种语言模式和知识结构，进行的一种高度复杂的“概率预测”和“内容生成”。

一个简单的比喻：这不像你去图书馆按索引找一本书（搜索引擎），而像是你问一位博览群书的专家一个问题。专家不会去回忆他看过的哪一页书，而是综合他所有的知识，现场组织语言，用他自己的话为你讲解。DeepSeek就是在做类似的事情。

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二、“大模型”指的是什么意思？

“大模型”这个术语，主要“大”在以下几个方面：

1. 巨大的参数规模

   • “参数”是模型内部的可调节的“旋钮”，是模型从数据中学习到的知识和规律的具体载体。

   • 模型的“大”首先就体现在参数的数量上。比如，DeepSeek这样的模型拥有数千亿甚至更多的参数。

   • 你可以把每个参数想象成大脑中的一个突触连接。参数越多，模型的“脑容量”就越大，能学习和存储的信息就越复杂、越细微。

2. 海量的训练数据

   • 为了训练这样一个庞大的“大脑”，需要喂给它极其海量的数据。这些数据通常来自互联网上的公开资源，如百科、新闻、书籍、学术论文、代码库、论坛等，总量可达数万亿个单词/字符。

   • 数据是模型知识的来源，没有高质量的海量数据，就无法训练出强大的模型。

3. 巨大的计算资源消耗

   • 训练这些模型需要强大的计算能力，通常需要成千上万个高端GPU/TPU连续运算数周甚至数月。这导致了巨大的电力成本和硬件投入。所以，“大模型”也意味着背后巨大的算力投入。

总结与类比

特性	搜索引擎（如Google）	大语言模型（如DeepSeek）
工作方式	检索 ：在庞大的索引数据库中查找最相关的现有文档。	生成 ：利用内部的知识网络，从头开始创造新的文本。
结果来源	直接返回其他网页的链接和摘要。	生成一个全新的、独一无二的回答。
核心能力	快速查找和筛选信息。	理解、推理、总结和创造内容。
比喻	一个极其高效的图书管理员，帮你找到相关的书。	一个博览群书的领域专家，现场为你解答问题。

最后，关于知识的时效性：我的知识截止于2024年7月。对于这之后的事件，我无法提供信息。这也是为什么DeepSeek提供了联网搜索功能的原因——当需要最新信息时，它可以像搜索引擎一样去互联网上检索实时数据，然后将检索到的信息作为生成回答的参考，结合其内在的知识来给你一个更准确的答案。

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

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