3分钟看懂AI大模型！用大白话讲透底层逻辑，小白也能秒懂！

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#人工智能 #游戏 #AIGC #chatgpt #算法

一、什么是模型？

通俗地讲，模型是一个基于神经网络构建好的处理器，比如函数y=F(x)，它能够根据输入x，产生相应的预测y或者输出内容y。

二、什么是训练？

通过输入数据并监督输出结果来不断地调节每个神经元的参数，从而最终训练出输出结果与实际偏差最小的模型。

模型中有多层神经网络，每层神经网络有很多神经元，如同多层嵌套函数，而每个神经元，每个嵌套函数，可以理解为一个函数y=F(x)，它可以通过调整参数来控制输出。

三、什么是大模型？

大模型是使用大规模数据和强大计算能力训练出来的具有大量参数的深度学习模型。

1. 训练数据大

以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练，即便是清洗之后也有570GB。

2. 架构规模大

大模型往往采用了非常深的神经网络架构，比如基于Transformer的模型，其中包含了多层编码器和解码器堆叠而成的复杂结构。

3 参数规模大

大模型拥有极其庞大的参数数量，从数亿到数千亿不等，例如GPT-3有大约1750****亿个参数，而更近期的模型如阿里云的通义万相系列，参数量更是达到了万亿级别。

4 算力需求大

由于模型尺寸巨大且需要处理大量数据，因此对计算资源（如GPU、TPU）的要求极高，训练一个大型语言模型可能需要成百上千块高端图形处理器协同工作数周甚至数月的时间。

AI大模型正在渗透到生活的方方面面，在DeepSeek效应的推动下，AI的发展已经从单纯的技术突破，不断向各个不同的垂直场景加快普及和沉淀。

在医疗健康领域，人工智能系统可以通过分析用户病情描述、医疗影像（如X光、CT等）来辅助医生诊断疾病。

复旦大学附属中山医院引入“神农”大模型，北京儿童医院上线儿科大模型“福棠·百川”，浙江大学邵逸夫医院AI医疗矩阵 、清华人工智能医院、 蚂蚁集团与仁济医院泌尿外科智能体（RJUA）……

智能辅导系统，可以根据学生的学习进度、知识掌握情况等，为学生提供个性化的学习计划和辅导，例如通过分析学生的作业和测试成绩，发现学生的薄弱环节，推荐针对性的学习资源。

在制造业和工业，拓斯达通过华为云天筹求解器优化工业机器人零部件切割方案，设计时间缩短，原材料利用率倍增；明惠电子引入盘古计算机视觉大模型，实现电子元件焊缝缺陷AI质检，效率提升……

2025年，企业AI大模型支出预计238亿，市场增速100%。

（数据来自ifenxi）

据IT桔子数据，国内AI赛道在一级市场有3550家公司曾获得融资，投资事件超9200起，总投资额估算超1.48万亿元，从技术层到应用层，涵盖金融、教育、医疗、办公、智能助手、娱乐购物等众多场景。

2025年，AI创投更是进入了加速发展时期。1月份，AI领域共发生投融资57例，金额共计41亿元；2月份，新石器（物流场景无人驾驶）完成10亿元人民币C+轮融资；3月份，智谱AI完成18亿元战略融资……

此前在AI领域产品集中在少数种类，机会也属于少数人，如今，这些机会将面向更广泛的人群！

过去3年来，人工智能领域的多个岗位持续面临人才短缺问题，AI相关岗位在互联网、电商、智能硬件、游戏等多个行业的头部公司中显著紧缺。

大模型的发展可以大大提高社会生产力，国家和政府层面大力支持人工智能与大模型的发展。

大模型相当于第四次工业革命，有前瞻性的企业都在抢占先机，储备大模型人才，这就是下一个就业风口。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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，故此将并将重要的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。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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】

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一文看懂游戏引擎技术及核心实现原理（大白话超长版）
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
09-19 750
游戏引擎技术及核心实现原理摘要 游戏引擎是整合底层功能的开发工具箱，提供图形渲染、物理模拟、动画、音效等模块，让开发者无需从零造轮子。其核心原理包括： 图形渲染：通过显卡驱动和着色器自动处理模型、光照与视角，实现动态画面； 物理引擎：模拟碰撞、重力等现实力学，运用算法优化性能； 动画系统：基于骨骼动画和状态机，实现动作融合与自然过渡； 脚本逻辑：用轻量语言（如Lua）驱动事件与交互，增强灵活性； 资源优化：动态加载与多级细节管理，确保大型游戏流畅运行。 引擎将复杂技术封装为易用接口，开发者可专注创意，高效构
收藏必备！用大白话讲透大模型工作原理，产品经理也能秒懂
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在传统软件产品，质量=稳定性。但在AI产品，质量=准确率 + 可解释性 + 可控性。• 不是"这个功能能不能用"，而是"这个功能的准确率是多少"• 不是"为什么会出错"，而是"在什么场景下容易出错"• 不是"怎么修bug"，而是"怎么优化训练数据和prompt"• 数据思维（会看准确率、召回率、F1等指标）• 概率思维（理解"没有100%正确"这件事）• 实验思维（通过A/B测试不断迭代优化）回到文章开头那个场景。我跟那个产品经理讲完这些原理后，他恍然大悟：“原来如此。
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作者为商科背景秋招人士设计的大模型学习路线，采用"点-线-面"方法：先通过高频术语建立基础框架；再串联知识点，用生活类比加深理解；最后关注时事、文献和AI形成全面体系。强调明确学习目标，聚焦面试所需核心知识，避免盲目学习与目标无关的内容，提高学习效率。食用说明作者是商科专业，目前在准备秋招，尝试入门过Python但失败，不过也能看懂一些简单的代码。因为希望做互联网产品经理的工作，所以学习的目的不是为了掌握大模型的开发，而是有以下的几点目的，同时这也是这篇文章的主要适用人群：其实说的再糙一点就是能装，人家说啥
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Protocol Buffers到底是啥？一篇万字大白话讲透：高效序列化与跨平台通信工具
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你是不是做开发的时候，也被“数据传输太慢”、“跨平台通信难搞”、“网络协议改起来麻烦死”、“二进制接口看着就头疼”这些问题困扰过？其实，谷歌很早就帮大家造了个轮子：Protocol Buffers。啥意思？直白点说，它就是把你的数据“压成小包”、让各个平台都能看懂、传着飞快还省空间的工具，就像给数据都穿一身好看的衣服，大家都能认出来，还谁都能捎着走，关键还不费劲儿！
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【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
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本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
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YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 982
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
YOLOv5训练参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）
05-09
<think>嗯，用户想要了解YOLOv5的训练参数，特别是适合初学者的内容。好的，我需要先整理一下YOLOv5的主要训练参数，然后以简单易懂的方式解释每个参数的作用。记得用户是初学者，所以需要避免使用过于专业的术语，同时要确保信息准确。 首先，根据提供的引用内容，比如引用[1]提到train.py是核心代码，参数是核心中的核心，所以必须覆盖常用参数。引用[3]提到冻结训练，可能需要解释--freeze参数。引用[4]中的训练命令示例里有--img、--batch、--epochs等参数，这些都是基础参数，应该详细说明。 接下来，我需要分类这些参数，可能分为基本参数、路径相关、模型结构、硬件相关、高级设置等，这样结构更清晰。例如，--epochs、--batch-size、--img-size属于基本参数，需要放在前面。然后路径相关的比如--data、--cfg、--weights，这些是用户必须配置的，要强调它们的作用。 另外，注意引用[2]中提到的权重文件大小问题，可能涉及到保存优化器参数，所以在解释--weights时可能需要提到预训练权重和训练后的权重差异。同时，冻结训练的部分需要参考引用[3]，说明冻结层数的作用和适用场景。 用户是初学者，可能需要一些实际例子，比如在解释每个参数时给出示例值，或者参考引用[4]中的训练命令。此外，常见问题部分也很重要，比如为什么训练后的权重大，如何选择批次大小等，这些都可以从引用中找到答案，并整理成易懂的解答。 需要确保所有数学公式和代码格式正确，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。但用户的问题主要是参数解释，可能数学公式不多，不过如果有涉及到学习率或其他数值参数，可能需要用LaTeX表示。 最后，生成的相关问题要针对用户可能的后续疑问，比如性能优化、参数调整技巧、迁移学习应用等，这样能帮助用户进一步学习。 检查是否有遗漏的重要参数，比如--device、--workers、--hyp，这些在引用中提到的硬件相关和高级设置也需要涵盖。另外，注意解释参数时结合使用场景，比如小数据集时建议冻结部分层，大图像时调整--img-size等。 总结一下，回答的结构应该是先概述训练参数的重要性，然后分点详细解释每个参数，接着给出配置示例和常见问题，最后生成相关问题。确保语言简洁明了，符合初学者的理解水平。</think>### YOLOv5训练参数详解（初学者指南） #### 一、基础参数解析 1. **`--weights`** - 作用：指定预训练权重路径，支持`.pt`或`.yaml`文件 - 示例：`--weights yolov5s.pt`（加载官方预训练权重） - 注意：使用预训练权重可加速收敛[^3] 2. **`--data`** - 作用：指定数据配置文件（YAML格式） - 包含内容：数据集路径、类别数、类别名称 - 示例：`--data data/coco.yaml`[^4] 3. **`--epochs`** - 作用：设置训练总轮次 - 建议值：中小型数据集300-400，大型数据集100-200 - 公式：$$ \text{训练时间} \propto \text{epochs} \times \text{batch\_size} $$ 4. **`--batch-size`** - 作用：单次梯度更新的样本数量 - 硬件限制： - RTX 2060：建议16-32 - V100：可设64-128[^4] 5. **`--img-size`** - 作用：输入图像尺寸（需为32的倍数） - 常用值：640（官方默认）、480（显存不足时） #### 二、路径与模型配置 | 参数 | 作用 | 示例 | |------|------|------| | `--cfg` | 模型结构配置文件 | `--cfg models/yolov5s.yaml` | | `--project` | 实验结果保存目录 | `--project runs/train` | | `--name` | 实验名称 | `--name exp1` | #### 三、进阶参数 1. **`--freeze`** - 冻结前N层进行迁移学习（查看`yolov5s.yaml`主干层数） - 适用场景：小数据集训练时冻结特征提取层[^3] 2. **`--hyp`** - 超参数配置文件路径 - 包含：学习率、数据增强参数等 3. **`--device`** - 指定训练设备 - 示例：`--device 0`（单卡）、`--device 0,1`（多卡） #### 四、配置示例 ```bash python train.py \ --img 640 \ --batch 32 \ --epochs 300 \ --data data/custom.yaml \ --cfg models/yolov5s_custom.yaml \ --weights yolov5s.pt \ --device 0 ``` #### 五、常见问题解答 1. **为什么训练后的权重大于预训练权重？** - 官方预训练权重使用FP16格式，训练时使用FP32 - 包含optimizer参数（可通过`--no-save-optimizer`禁用）[^2] 2. **如何选择批次大小？** - 逐步增加直到显存占用达90% - 使用自动批处理：`--batch-size -1` 3. **冻结训练的原理是什么？** - 保持主干网络权重不变，仅训练检测头 - 数学表达：$$ \theta_{\text{new}} = \theta_{\text{pre-trained}} + \Delta\theta_{\text{head}} $$
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