为什么现在的AI大模型都是基于Python开发的？

前段时间，知乎上有个问题：

国内主流AI大模型都是Python 开发的，国外AI大模型是什么语言开发的？为什么要用python？

提问者指出：

国内的AI：

百度的文心一言

抖音的豆包

等等等等这些大数据AI模型，都是用python语言开发的。

国外的AI大数据模型是用什么语言开发出来的呢？

为什么要用python不用其他语言呢？？

有人认为，Python入门快，不需要像很多其他语言花很多时间和精力就能很快上手，这样就可以集中精力到模型、公式和算法的验证上，而不需要花过多精力在Python基本语法上。

同时，现在很多深度学习和大语言的模型都是基于深度学习框架开发的，包括国外的PyTorch、TensorFlow，以及国内的PaddlePaddle，它们这些框架底层还是基于C++的，但是上层进行了模块化封装，我们可以直接通过Python接口进行调用，我们进行大模型相关开发时，绝大多数也是基于Python，因此门槛更低、人人都可上手。

如果你是一个程序员，也许知道如何简单查看一个项目主要用的编程语言，也就是在GitHub上去看对应的开源项目的仓库地址，GitHub官方已经给我们统计好了每个项目中各个开发语言的占比。下面举几个例子：

总的来看，AI大模型开发普遍青睐Python，主要包括以下几方面因素。

丰富的库和工具

Python拥有众多专门用于AI开发的强大库，如NumPy、pandas、Matplotlib等。这些库提供了丰富的功能，涵盖了从数据处理、分析到模型构建、评估等各个环节，大大节省了开发时间和精力。以NumPy为例，它为处理多维数组和矩阵运算提供了高效的方法，这在AI算法中，如神经网络的矩阵计算，是非常关键的操作。

简洁易读的语法

Python的语法简洁明了，代码可读性强。这使得开发人员能够更加专注于算法和模型的设计，而不是纠结于复杂的语法结构。比如，定义一个简单的函数来计算两个数的和，在其他语言可能需要严格的语法规范，在Python中只需要几行代码：

def add_numbers(a, b):
    return a + b

这种简洁性对于复杂的AI模型开发来说尤为重要，因为它便于团队协作和代码维护。

快速迭代和原型开发

在AI领域，快速迭代和尝试新想法是非常重要的。Python的动态类型特性和简洁的语法，让开发人员可以快速编写代码并进行测试。他们能够迅速将想法转化为原型，进行实验和验证，如果发现问题或有新的思路，可以及时调整和改进。例如，在开发一个新的图像识别算法时，可以快速用Python实现一个初步版本，然后根据实验结果进行优化。

活跃的社区支持

Python拥有庞大而活跃的社区。全球范围内的开发者们在社区中分享代码、经验和解决方案。当开发人员遇到问题时，可以在社区中轻松找到相关的讨论和帮助。同时，社区的不断发展也推动了Python在AI领域的持续进步，新的库和工具不断涌现，进一步提升了其在AI大模型开发中的竞争力。

跨平台性

Python可以在多种操作系统上运行，如Windows、Linux、Mac等。这使得开发的AI模型可以方便地部署在不同的平台上，满足各种应用场景的需求。无论是在云端服务器上进行大规模模型训练，还是将模型部署到移动端设备，Python都能提供良好的支持。

与其他语言的良好集成

Python可以与其他语言（如C++、Java等）进行良好的集成。在一些对性能要求极高的部分，可以用C++等语言编写核心代码，然后通过Python进行调用。这样既能发挥Python在开发效率上的优势，又能利用其他语言的高性能特性，实现优势互补。

Python以其独特的优势，在国内外AI大模型开发中占据了主导地位。随着AI技术的不断发展，Python的地位可能会更加稳固。对于AI领域的研究者和开发者来说，掌握Python无疑是一项重要的技能。

如果你也对Python和AI、大语言模型感兴趣或者想学习的话，点击下方的卡片，关注东哥领取1份Python入门指南，我们一起进步，期待来自你的小红点！