如果零散地看大语言模型的相关描述：有人说大模型是预测下一个词的模型，有人说大模型是将词转化为向量，有人说大模型运用了自注意力机制，还有人指出大模型采用无监督学习和强化学习……让人看得眼花缭乱。
这篇文章就把这些说法归归类，结构化地把大模型讲讲明白。
引言
当前几乎所有主流的大语言模型（LLM，Large Language Model）都基于 2017 年 Google 团队发表的一篇论文《注意力就是一切》（Attention Is All You Need）中提出的 Transformer 架构。像 GPT（Generative Pre-trained Transformer）这一类模型，则在训练流程上采用了「预训练 + 微调」的范式，成为当代广泛使用的生成式模型家族。
多模态（Multimodal）是近年的热门方向，目标是让模型能够顺滑处理文本、图像、音频、视频等多种输入形式。本文主要讲解以文本为主的大模型基础原理，但这些底层机制在多模态模型中也是通用或可扩展的。
人工智能体（Artificial Intelligence Agent）指的是把大模型作为执行器，让它代替人类完成具体事务，而不只是聊天或给出建议。比如自动预订旅行的机票与酒店、搭建并部署可运行的网站、自动创作并发布自媒体内容等，这类是对底层模型的高级应用，但仍高度依赖底层模型提供的能力与接口。
从产品角度看，豆包、DeepSeek、元宝等应用，或者基于它们背后模型的 API，都是大模型产品的不同呈现。
{
（DeepSeek的API接口参数，右滑查看完整内容）
content：（一拍桌子）哎哟，这话说的，您这是跟核桃过不去啊！
（DeepSeek的API接口返回内容，部分结构已省略）
一个典型的大模型产品可以分为三层：底层的模型本身（海量参数）、中间的调用/服务框架（负责并行、分片、调度、缓存等），以及面向用户的上层应用界面（网页、App 或 API）。用户能看到的，一般只有最上层的界面。
从物理形态上讲，模型本身就是若干训练好的矩阵，矩阵元素是浮点数，这些参数在训练阶段被优化出来并保存在磁盘/内存中。
调用模型时，系统会把输入（文本或多模态信号）先转成数值向量，用一系列线性代数运算（矩阵乘法、激活函数、归一化等）与这些向量交互，最后把得到的向量再映射回人类可读的词或标记，形成输出。
这是 Transformer 架构的原理图，我们从下往上重点关注输入（红）、注意力/解析（橙）与前馈/输出（蓝）三个部分。
1）词元输入
词元（Token）是大语言模型处理数据的基本单位。一句话在输入前会被分割为若干 token，且顺序被保留；模型接收到的就是这个有序 token 序列（例如“我比他更水”被输入成“我” -> “比” -> “他” -> “更” -> “水”，而不会被输入成“他” -> “更” -> “我” -> “水” -> “比”）。常见的计费单位“每百万 token”就是指这种 token 的数量。
早期的大语言模型，大多依赖卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）与循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network），其缺点是无法在超大范围上理解和追溯词元之间的关联关系，但当序列长度增长到几百甚至几千时，RNN 在捕捉远距离依赖上会变弱，计算效率也受限。
Transformer 的自注意力机制能在理论上直接让任意两个 token 互相「看到」对方，从而把建模的范围从局部窗口扩展到整个输入序列（即模型的上下文窗口长度）。上下文窗口的具体长度可以是几千，甚至几十万 token，这标志着模型能同时考虑的文本范围大大提高。
在进入模型前，每个 token 会被映射到高维向量空间，叫做词嵌入（Embedding）。在这个空间里，语义越近的词对应的向量距离也越近。以二维向量空间举例，点(7, 8)可能代表「摸鱼」，点(7.3, 8.3)可能代表「划水」，而代表「打工人」的点可能就在(9, 9.6)了。
（词嵌入的低维可视化展示，仅为部分聚类趋势，非实际情况）
二维示例便于理解，但实际维度往往很大——现代模型经常能够达到数千到上万维。
2）解析与回答
有了有序输入的 token 后，Transformer 对每个 token 计算三个向量：Query（Q，表示“我在找什么”）、Key（K，表示“我能提供什么”）和 Value（V，表示“我是什么”）。注意力机制通过比较 Q 与其它 token 的 K 来决定对哪些 token 赋予更多关注，然后把对应的 V 以加权和的方式聚合起来，形成当前 token 的上下文表示。
以前面那个例子“我比他更水”来说，对于“水”这个 token，模型可能会根据上下文更关注“我”而不是“他”。
在实现上，每一层注意力模块可视作若干矩阵乘法与一次输出变换（记作 Wq、Wk、Wv、Wo 的组合），矩阵尺寸等于 d_model × d_model。
内部语义上常把输入向量分成 num_heads 个子空间并行计算，叫做多头注意力（Multi-Head Attention）。多头注意力的设计允许模型在不同子空间关注不同类型的关系，提升表达力与鲁棒性，不至于让模型“钻牛角尖”。若 d_model = 12288，num_heads = 64，则每个头的维度为 192（12288/64）。
在模型理解完输入序列想要干什么以后，就进入了回答的环节，这里会经过一个叫前馈神经网络（FFN，Feed Forward Network）的结构，来对每个 token 做逐位置的非线性变换。常见做法是先将维度提升到 d_ff（通常为 4×d_model），再降回 d_model。维度提升后能容纳更多的信息进行复杂组合，来回答输入中的问题，比如“水是一种物体 → 但在有些情况下水是形容词 → 水可以形容能力更弱 → 这种情况下水是贬义词”这样的知识，就是从 FFN 这里「拿」出来的。
这一套注意力 + FFN 的模块会堆叠 N 层（有的模型 N=96 或更高），形成深层网络，用来回答各种复杂问题。
3）结果输出
在经过了所有层级后，模型已经能给出一团混合的结果了，但此时的答案还只是每个位置上候选 token 的分数，需要进行线性处理（Linear）和归一化（Softmax）把分数转成概率分布，依次输出概率最高的 token，这样就是人类能理解的顺序答案了。这也是通常所说「大模型根据下一个词的概率分布生成文本」的含义：模型在每一步基于当前上下文预测下一个 token 的概率。
现在我们就可以回答这个问题：大模型的参数量如何计算？
每一层的主要权重来自注意力部分：
Wq、Wk、Wv、Wo四块矩阵，每块的大小均为 12288 × 12288，合并后大致相当于 4 × d_model^2
和 FFN 部分：
两块矩阵，约为 2 × d_model × d_ff，若 d_ff = 4 × d_model 则为 8 × d_model^2
因此一层权重近似为 12 × d_model^2。以 d_model = 12288、N = 96 为例，按上式计算得到的主要权重数量约为 ：
12 × 12288^2 × 96 ≈ 1.739 × 10^11（约 1739.5 亿）
加上其他小量参数（嵌入、偏置、归一化等），就是 GPT-3 的实际参数规模（1750亿）。
弄清架构以后，训练目标就是确定上述所有矩阵（权重）的数值。
GPT 系列常见的训练流程可以分三步：
-
预训练（Pre-training）。通常采用自监督学习（Self-supervised Learning）方法：在大规模未标注语料上训练，让模型根据上下文预测缺失的 token（或者用下一句预测、因而构成“标签与输入来自同一文本”的一种学习方式）。自监督常被归入“无监督学习”范畴，但严格意义上自监督是通过构造伪标签来学习的一类特殊方式。
-
指令微调（Instruction Fine-tuning）。用高质量、带任务指令的示例（人工标注数据）来训练模型，使其学会按照自然语言指令执行特定任务，从而在交互时更符合人类期望的回答形式。
-
人类反馈强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）。先收集人类对模型输出偏好的排序或评分，训练一个奖励模型来估计人类偏好，再用强化学习算法对基础模型进一步微调，使模型输出更符合人类偏好与安全规范。
此外还有蒸馏学习（Knowledge Distillation）等技术：通过让小模型模仿大模型的行为，把「教师模型」的知识迁移到「学生模型」，以在有限计算资源下尽量保留表现。很多 Mini ， Nano 版本的模型就是经过更大模型蒸馏后的产物。
对于个人或小团队想训练小规模模型的情况，常见策略是采用开源的预训练模型做基础，然后用自有数据做指令微调或领域微调，这样可以在可承受的计算资源上获得实用性能。
把训练好的静态模型部署完成后，面对新请求时就是运行前述的计算过程。由于参数规模庞大，实际运行需要计算框架配合（如对矩阵分片并行、分布式计算等）才能高效完成。
在推理阶段，把矩阵运算映射到合适的硬件（CPU、单卡 GPU、多卡分布式集群、或专用推理芯片）以提高吞吐与延迟表现。工程上通常要考虑模型并行、数据并行、流水线并行、分片、内存与带宽优化等问题，以让大模型在资源受限时仍能高效运行。
这就是大语言模型的主要原理了，各家公司会基于不同的数据源、模型设计与训练细节推出各自的模型，同时建立起多维的模型评测体系（例如准确性、鲁棒性、幻觉指数、安全性、细分领域性能等）。需要提醒的是：评测分数高并不意味着模型在每个具体场景都是「最好」的，对于每个用户来说：
适合自己的大模型才是最好的大模型
基于 Transformer 的架构，也催生了大量多模态模型：通过对不同模态输入给予合适的权重编码与注意力机制，使图像、视频与文本等跨模态信息能互相融合并用于生成或理解任务。
虽然核心原理相对直观，但落地实现涉及大量工程细节与挑战。全球大量顶尖的研究者与工程团队正持续投入这一领域，推动技术快速演进。或许 AI 的使用极限，只受限于我们人类的想象力了。
我会把一些学习资料整理到评论区，方便大家查阅。如果这篇文章对你有所帮助，欢迎互动交流，你的反馈会促使我继续规划并输出更多实用的技术内容。
在讲解过程中，为避免分散注意力，我省略了一些对主干结构影响不大的内容，在此进行补充说明，有兴趣的朋友可以继续往下看：
位置编码（Positional Encoding）
Transformer 需要位置信息来保持序列顺序。原始论文采用了基于不同频率的正弦/余弦函数构造的固定位置编码（sin/cos），具体函数为：
后来许多实现改为可学习的位置嵌入（Learned Positional Embeddings），两者在不同场景下各有优劣。
激活函数（Activation Function）
在两层（升维再降维）前馈神经网络 FFN 之间通常会加入非线性激活函数以赋予模型非线性表示能力。常见选择包括
修正线性单元（ReLU，Rectified Linear Unit）
高斯误差线性单元（GELU，Gaussian Error Linear Unit）
后者在许多 Transformer 实现中表现良好。
（两种函数的图像）
残差连接（Residual Connections）
为了稳定训练与缓解梯度问题，Transformer 在子层（注意力子层与 FFN 子层）后通常使用残差连接（把子层输入 x 与子层变换 F(x) 相加），并配合归一化操作来统一尺度与加速训练。
掩码多头注意力（Masked Multi-Head Attention）
在自回归预训练中，训练时要确保模型在预测某一位置的 token 时不能看到该位置之后的真实 token，因此使用掩码机制屏蔽未来位置。这保证了模型在生成时只基于已生成的上下文进行预测。
缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）
单头注意力的输出为：
对于多头注意力（h 个头），每个头在子空间上做上述计算，最后拼接各头输出再做一次线性变换：
如何学习大模型 AI ？
我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
2025最新大模型学习路线
明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。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。
对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。
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。
大模型经典PDF书籍
新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！
配套大模型项目实战
所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
博主介绍＋AI项目案例集锦
MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
适合人群
- 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
- IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
- IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
- 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
课程精彩瞬间
大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。
RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。
Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。
模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。
顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术
实战专家亲授，让你少走弯路
一对一学习规划，职业生涯指导
- 真实商业项目实训
- 大厂绿色直通车
人才库优秀学员参与真实商业项目实训
以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调
大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位
文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
543
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
