程序员必学！大模型20个核心概念详解，一篇掌握，建议收藏

本文系统介绍了大模型的20个关键术语，涵盖基础概念、模型架构、训练方法和应用策略四大部分。从AI Agent、Token、嵌入模型等基础概念，到Transformer、MOE等架构设计，再到预训练、微调等训练方法，以及RAG、提示工程等应用策略，为产品经理、开发者和技术爱好者提供全面的大模型知识图谱，帮助读者快速掌握核心知识，实现认知升级。

国务院重磅发布AI+行动意见，为我们描绘了一份清晰的发展蓝图，你是否好奇AI Agent到底是什么？想掌握大模型应该学习哪些概念？

本文将带你深入大模型必备的核心知识，一次性掌握其二十个关键术语——从基础概念、模型架构到训练方法与应用策略，用最通俗易懂的语言讲解其本质，每个概念都对应有内部文章链接可以点开进一步学习。无论你是产品经理、开发者、创业者还是技术爱好者，这都是一份不可错过的认知升级指南！

01 基础概念

AI Agent

💡 OpenAI 将AI Agent（智能体）定义为，以大语言模型为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。你可以把它想象成一个具备“眼睛+大脑+手脚”的虚拟营销助理，它能够听懂你的话、理解你的需求，并帮你完成任务。全天候在线，干活高效，不会摸鱼。

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Token

💡 Token 是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为 “字” 或 “词”。对大模型（如ChatGPT、文心一言等）而言，Token就是它理解和生成语言时使用的最小“积木块”。简单说：Token就是AI“大脑”处理文字时拆解出的基本单元。

嵌入模型

嵌入模型（Embedding Model）会将各种数据 (例如文本、图像、图表和视频) 转换为数值向量，以便捕捉其在多维向量空间中的含义和细微差别。嵌入技术的选择取决于应用需求，同时要兼顾语义深度、计算效率、要编码的数据的类型、维度等因素。简单粗暴理解：嵌入模型 = 信息浓缩器 + 数字翻译器。它把五花八门的东西，变成一串有意义的数字密码。

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向量数据库

向量数据库是一种组织有序的向量嵌入集合，整合了可以随时创建、读取、更新和删除的向量嵌入。向量嵌入将数据块 (例如文本或图像) 表示为数值。相似内容的向量在数学空间中的位置非常接近。不相关内容的向量则距离遥远。向量数据库不是取代传统数据库（它们擅长精确数字计算），而是开辟了新战场：理解含义，通过语义相似度进行寻找。

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大模型幻觉

💡 为什么你的聊天机器人总爱**“一本正经胡说八道”**？简单来说，大模型幻觉（Hallucination）就是指AI模型自信地生成错误、虚假或根本不存在的信息，就像产生了幻觉一样。它并非“说谎”，而是真心以为这些内容是正确的。

对齐

💡 对齐是确保AI系统的行为、目标和价值观与人类期望和社会利益保持一致的过程。这包括使模型输出有用、诚实、无害，避免产生误导性信息或有害内容。工程师们通过大量训练，让AI模型不仅听懂字面指令，更能理解人类背后的真实意图、价值观和偏好。

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泛化

泛化的定义，英文称为Generalization，是指模型在处理未见过的数据时，能够准确预测结果。泛化能力就是让AI从有限经验中提炼规律，灵活应对新场景的核心本领。没有它，AI就是个只会刷题的“书呆子”。用一个简单的词概括：举一反三。在模型训练和微调过程中，要控制好数据质量、模型架构和训练算法，避免过度依赖特定数据，进而提高模型泛化的能力。

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02 模型架构

大模型

💡 本质上是一个超大号的“智能大脑”。想象一下，它吸收了整个互联网上海量的文字、图片、代码、知识… 通过极其复杂的计算（涉及数千亿甚至数万亿个参数，这些参数可以简单理解为人类大脑中神经元的数量级），最终学会理解人类语言、识别万物、甚至创造内容。

Transformer

💡 如果把AI模型比作汽车，那么Transformer就是发动机。它并非直接完成翻译、写作等任务，而是为各类AI提供强大的信息处理能力。简单来说：

Transformer = 全局视野 + 并行大脑 + 上下文理解力

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MOE

💡 混合专家模型（MoE，Mixture of experts）是一种机器学习方法，它将人工智能模型划分为单独的子网络（或“专家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务。

核心思想：让专人做专事

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03 训练方法

预训练

预训练（Pre-tuning）是指让大模型在海量无标注数据上进行训练，学习语言、逻辑和知识的基本规律的过程。这就像是让AI参加一场超大规模的“题海战术”。目的是为了让模型在见到特定任务数据之前，先通过学习大量通用数据来捕获广泛有用的特征，从而提升模型在目标任务上的表现和泛化能力。

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微调

微调（Fine-tuning）是指在预训练的基础上，使用特定领域的有标注数据对模型进行进一步训练，使其适应特定任务或领域。有了广博的知识基础后，这个天才儿童现在要成为某个领域的专家了——比如医生、律师或工程师。这就是微调的过程。

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强化学习

人类反馈强化学习（RLHF）通过将人类的反馈纳入训练过程，为机器提供了一种自然的、人性化的互动学习过程。通俗来说，就是设计一个人类认知偏好的奖励模型，用这个奖励模型来给基础模型提供反馈，进而优化基础模型性能的一种训练方法。RLHF能够使模型输出更加符合人类价值观和使用期望，提高响应的有效性、安全性和可靠性。
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04 应用策略

蒸馏和量化

蒸馏（Distillation）核心思想是知识传承，本质在于模仿，想象一位经验丰富的教授（大模型），他学识渊博但讲课太复杂。现在需要培养一名高中生（小模型），让他用更简单的语言掌握教授的核心知识—这就是蒸馏的本质。

量化的核心思想是将模型参数转化为低精度的数值，牺牲一点精度，换来速度提升和内存节省。

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提示工程

💡 提示词是提供给大模型的一个文本片段，用于指导模型生成特定的输出或回答。目的是为模型提供一个任务的上下文，以便模型能够更准确得理解用户的意图，并生成相关的回应。提示工程，核心思想是通过精心设计的提示词，可以显著提高模型的性能和输出质量。

上下文工程

💡 上下文工程（Context Engineering）是系统性设计、组织和优化输入大模型（如GPT、Claude等）的所有背景信息的科学与艺术。它确保模型在回答前，拥有“恰到好处”的信息拼图**。核心目标是在与大语言模型（LLM）交互时，动态地、精准地为其构建和提供最相关、最优质的上下文（Context）信息，从而让模型能够生成更准确、更可靠、更具个性化的回答。**

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RAG

💡 与传统AI模型直接生成答案不同，RAG增加了一个“查阅资料”的步骤。

直白的说：RAG工作原理很像一个认真负责的学生在写论文：先到图书馆查阅相关资料，然后基于这些资料写出自己的答案。

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MCP

💡 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大模型与外部数据源和工具之间的通信协议。进而解决AI模型与外部工具、数据源和API之间的交互问题。所以，MCP的本质是一个开放标准，它让AI能用同一种语言和成千上万种不同的工具和数据进行对话。

知识图谱

💡 知识图谱是一种将实体、关系和属性等知识以图形化的形式表示出来的知识库。它通过将知识以结构化的方式表示出来，使得计算机可以更好地理解和处理人类语言。它不像传统数据库那样机械地存储数据，而是把世界万物连接成一张巨大的「关系网」。

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Benchmark

大模型的Benchmark（基准测试）是用于评估和比较大型机器学习模型（如GPT、BERT、PaLM等）性能的一系列标准化任务、数据集和评价指标。这些Benchmark为大模型的开发者和使用者提供了一个统一的评估框架，帮助研究人员和开发者衡量模型在不同领域（如语言理解、生成、推理等）的能力，推动技术进步，同时也为用户在选择适合特定任务的大模型时提供参考依据。

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AI时代，未来的就业机会在哪里？

答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。

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掌握大模型技能，就是把握高薪未来。

那么，普通人如何抓住大模型风口？

AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。

因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！

由于篇幅有限，有需要的小伙伴可以扫码获取！

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1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。
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2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

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3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

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4. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

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5. 大模型行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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为什么大家都在学AI大模型？

随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。

同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！

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这些资料有用吗？

这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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