2025 大模型时代入门必读：人工智能、机器学习、深度学习 3 分钟关系图解

最新推荐文章于 2025-11-20 11:16:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-20 11:16:41 发布 · 604 阅读

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2025 年，大模型（LLM）已经像 Wi-Fi 一样无处不在，可很多刚入坑的同学依旧被 人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL） 这三个词绕得头晕。今天我用 一张图 + 3 分钟 帮你把它们的血缘关系彻底捋清，保证再也不迷糊！

一、3 分钟速看图

先放结论，记住下面这张图，你就赢了一半：

┌────────────────────────────┐
│        人工智能 AI          │
│  （Artificial Intelligence）│
│  目标：让机器像人一样思考   │
└────────────┬───────────────┘
             │
             │ 包含
             ▼
┌────────────────────────────┐
│        机器学习 ML          │
│    （Machine Learning）     │
│  手段：用数据自动找规律     │
└────────────┬───────────────┘
             │
             │ 子集
             ▼
┌────────────────────────────┐
│       深度学习 DL           │
│     （Deep Learning）       │
│  工具：多层神经网络         │
└────────────┴───────────────┘
             │
             │ 驱动
             ▼
┌────────────────────────────┐
│         大模型 LLM          │
│   （Large Language Model）  │
│  成果：ChatGPT、Kimi、Claude │
└────────────────────────────┘

二、逐层拆解：AI → ML → DL → LLM

1. 人工智能 AI：终极目标

定义：任何让机器表现出“智能”的技术总和。
例子：
- 1997 年深蓝下国际象棋
- 2016 年 AlphaGo 下围棋
- 2025 年你的扫地机器人会自己倒垃圾

2. 机器学习 ML：实现 AI 的主要手段

核心思想：不给死板规则，只给数据，让算法自己总结规律。
典型算法：
- 线性回归（预测房价）
- 随机森林（预测用户是否流失）
- SVM（垃圾邮件分类）

一句话：ML 是 数据驱动的编程。

3. 深度学习 DL：ML 的“核动力”分支

关键突破：用多层神经网络自动提取特征，不再需要人工设计。
杀手级应用：
- CNN（卷积神经网络）→ 图像识别
- RNN/LSTM → 语音识别、机器翻译
- Transformer → 大模型底座

2012 年 AlexNet 在 ImageNet 夺冠，标志着 DL 正式登上历史舞台。

4. 大模型 LLM：DL 的 2025 终极形态

定义：参数规模 ≥ 100B（百亿）的超大型神经网络，以 Transformer 为核心。
能力边界：
- 语言生成（写代码、写小说）
- 多模态（看图说话、听声辨人）
- 逻辑推理（解数学题、做规划）

三、一张生活化比喻帮你秒懂

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概念	生活比喻	关键词
AI	培养一个“超级管家”	目标
ML	让管家看 1 万部家务视频自学	方法
DL	给管家装一个“人脑级”神经网络	工具
LLM	管家进化成“全能大神”，会 80 国语言、能修电脑、能写 PPT	成果

四、2025 年开发者该如何上车？

零基础：先学 Python + 经典 ML（sklearn 路线）。
进阶：深入 DL，啃完《动手学深度学习》+ Transformer 原始论文。
大模型实战：
- 微调：LoRA / QLoRA 低成本适配垂直场景
- 推理：vLLM / TensorRT-LLM 部署优化
- 应用：LangChain / LlamaIndex 构建 RAG 系统