别再死记硬背了！搞懂大模型，这5个核心概念才是灵魂！从Transformer到LoRA，一篇打通！

如今，大模型早已不是科研圈的专属名词，而是渗透到办公、创作、开发等各个领域的实用工具。但想要真正用好大模型，甚至入门大模型开发，绕不开几个核心基础概念。

今天就用最通俗易懂的语言，把大模型的“底层骨架”——Transformer架构、自注意力机制，以及大模型“成长必经之路”——预训练、微调，还有工业界主流的高效微调技术LoRA，一次性讲明白。不管你是刚入门的小白，还是想深化认知的开发者，都能有所收获～

一、Transformer 架构：大模型的“核心骨架”

如果把大模型比作一个智能机器人，那Transformer架构就是这个机器人的“骨架”，是所有现代大模型的核心基础。

在Transformer出现之前，主流的模型是RNN、LSTM，但它们有个致命缺点——难以处理长文本，没法很好地捕捉句子中远距离词语的依赖关系（比如“我昨天买的那个放在冰箱里的蛋糕，今天发现它融化了”，RNN很难快速关联“蛋糕”和“它”）。

而Transformer的核心优势，就是通过Self-Attention（自注意力机制），直接学习序列中任意两个位置的依赖关系，轻松解决长距离依赖问题。

从结构上看，Transformer包含Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两部分，但现在主流的大模型大多“各取所需”：比如侧重理解任务的BERT用的是Encoder，侧重生成任务的GPT系列用的是Decoder。

在训练过程中，Transformer还会通过“多头注意力”捕捉更多维度的语义信息，再借助层归一化和残差结构保证训练稳定。

划重点：想要学好大模型，必须先掌握Transformer的输入输出形态、Attention的计算公式以及位置编码的原理，这是后续所有学习的基础。

二、Self-Attention：让模型拥有“全局视野”的关键

如果说Transformer是“骨架”，那Self-Attention（自注意力机制）就是骨架上的“神经中枢”，让模型具备了“全局视野”。

它的核心逻辑很简单：当模型处理一个词语（专业术语叫token）时，会动态关注序列中其他所有token的信息，然后根据这些信息来调整当前token的语义表示。

具体来说，自注意力机制会把输入的向量映射成三个关键向量：Query（查询）、Key（键）、Value（值），通过计算Query和Key的相似度得到“注意力权重”，再用这个权重去加权融合Value，最终得到每个token的增强语义向量。

相比传统模型，自注意力机制有三个明显优势：支持并行计算（训练效率更高）、能捕捉全局依赖（理解更准确）、能保留丰富的语义特征（表达更细腻）。

而“多头注意力”则是在自注意力的基础上进一步升级——通过多个“注意力头”从不同“视角”理解上下文，比如一个头关注语法结构，一个头关注语义关联，让模型的理解能力更全面。

在实际开发中，多头注意力的数量、维度、缩放因子等参数，都会直接影响模型的容量和训练效率，是构建大模型的关键环节。

三、预训练：大模型的“海量知识储备期”

大模型之所以能“上知天文下知地理”，核心在于它经历了一个“海量知识储备期”——预训练（Pre-training）。

预训练是构建大模型的第一步，简单来说，就是让模型在海量的通用文本数据（比如全网的书籍、文章、网页内容）上进行“自监督学习”。所谓自监督学习，就是模型自己从数据中找任务、学规律，不需要人工标注标签。

常见的预训练任务有两种：

• 一种是“自回归语言建模”，比如让模型根据前面的文字预测下一个token（就像我们续写句子），GPT系列用的就是这种方式；
• 另一种是“Masked LM”（掩码语言建模），比如随机把句子中的一些token盖住，让模型预测被盖住的内容，BERT用的就是这种。

需要注意的是，预训练需要消耗巨大的算力资源（比如成千上万的GPU同时工作），因此通常只有大公司或顶尖研究机构才有能力完成。

对开发者来说，理解预训练的核心要点很重要：比如损失函数的设计、训练数据的分布、tokenizer（分词器）的使用方式等。因为后续模型的微调效率和最终能力，很大程度上都取决于预训练的质量。

四、微调：让大模型“适配具体任务”的关键一步

预训练好的模型就像一个“全能学霸”，掌握了通用知识，但面对具体的“考试任务”（比如情感分析、多轮对话、代码生成），还需要进行“针对性复习”——这就是微调（Fine-tuning）。

微调的核心目的，是让基础大模型适应特定的任务需求。比如我们想让模型专门做“客户评论情感分类”，就可以用标注好的评论数据对预训练模型进行微调，让模型学会识别“好评”和“差评”的特征。

常见的微调方法有很多，比如“全参数微调”（对模型的所有参数都进行调整）、LoRA、P-Tuning、Prefix-Tuning等。其中全参数微调的效果可能更好，但需要的算力和显存更多；而LoRA等方法则更高效，是目前工业界的主流选择。

微调的关键步骤的有这些：

1. 首先是数据清理（保证训练数据的质量）
2. 然后是指令格式构建（让模型清楚任务要求）
3. 接着是训练超参选择（比如学习率、批次大小）、损失函数设计
4. 最后还要控制训练稳定性（避免模型过拟合）

如果是处理特殊领域的任务，比如超长文本分析、代码生成、多轮对话等，还需要设计对应的策略：比如超长文本需要特殊的数据切分方式，多轮对话需要设计特定的指令模板。

相比预训练，微调的成本更低，但对开发者的工程能力和数据处理能力要求更高，也是大模型实际应用中最常见的工作内容。

五、LoRA 与参数高效微调：工业界的“高效微调神器”

前面提到，全参数微调的成本很高，而LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）就是为了解决这个问题而生的“高效微调神器”，也是目前参数高效微调（PEFT）领域最常用的技术。

LoRA的核心思路很巧妙：它不会去修改预训练模型的原始权重矩阵，而是在原始权重矩阵旁边“新增两个低秩矩阵”（可以理解为给模型加了一个“小插件”）。训练过程中，只调整这两个低秩矩阵的参数，原始模型参数保持不变。训练完成后，再把低秩矩阵的参数和原始权重矩阵合并，就能得到适配特定任务的模型。

这种方式的优点非常明显：

• 一是显著降低显存占用和训练成本（不需要调整所有参数）
• 二是训练速度更快
• 三是可以通过切换不同的LoRA权重，快速让模型适配不同的任务（比如一个基础模型，换个LoRA权重就能做情感分析，再换一个就能做文本摘要）

LoRA的适用范围也很广，不仅能用于NLP任务（比如文本生成、翻译），还能用于语音、视觉、多模态等领域。

对开发者来说，想要用好LoRA，需要理解这几个核心要点：LoRA的数学原理、秩（rank）的选择（秩越小，模型越轻量，但可能影响效果）、学习率与α参数的设置。这些都是保证微调稳定且有效的重要基础。

最后总结

以上这5个核心概念，构成了大模型的基础认知框架：Transformer架构是底层支撑，自注意力机制是核心动力，预训练是知识储备阶段，微调是任务适配阶段，而LoRA则是高效微调的主流方案。

想要入门大模型，不用一开始就纠结复杂的数学公式，先把这些核心概念的逻辑搞清楚，再逐步深入细节，就能事半功倍。

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。

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】