别再盲目训练模型了！聪明的AI公司，都在用Prompt工程“四两拨千斤”！

Prompt 工程很强，但替代不了「模型训练」本身。下面我们从底层视角拆开看看：Transformer在干嘛？Prompt在干嘛？训练在干嘛？它们的边界到底在哪里？

1 LLM的本质

可以把一个大模型抽象成一个条件概率分布：

训练：在海量文本数据上，通过梯度下降，更新θ，让模型更好地拟合真实数据分布。

Prompt：在θ固定不变的前提下，修改context，从而改变输出。

2 Prompt工程的本质

可以把已经训练好的模型看成一个巨大、固定但非常通用的推理函数。Prompt 工程做的事情其实只有一件：设计一个巧妙的context，让 fθ 以想要的方式工作。典型手段：

少样本 / 多样本示例（few-shot / many-shot）；Chain-of-thought（显式推理链）；角色设定（你是一个 xxx 专家）；模板化结构（指令 + 约束 + 示例 + 输出格式）

这些都属于输入重构，底层并没有任何「学习」，模型只是调用它在预训练阶段已经学会的统计模式和内隐算法。

3 大模型训练的本质

训练（包括预训练和微调）是干一件 Prompt 做不到的事：把外部数据里的模式、知识和算法，编码进参数 θ。分三层：

表层知识记忆：事实：谁是谁、公式、API、网络协议…

中层表示学习：把语义、语法、逻辑、代码结构等压缩成一个高维流形上的分布。

深层元学习能力：模型会在上下文内看几个示例 → 推测任务 → 模仿模式。

4 信息论角度 Prompt vs 训练

4.1 信息存储位置不一样

训练：信息被写进模型参数θ（参数空间），是长期记忆。

Prompt：信息被塞进context（上下文窗口里），是短期记忆。

上下文窗口是有限的，比如 128K tokens。不可能靠 Prompt 把一个 10GB 的知识库长期写进模型，最多是临时塞一点进去。

4.2 可压缩性差异

训练的过程本质是做一个高效压缩：用 N 个参数，泛化地表达巨量数据中稳定的模式和规律。

而 Prompt 是在线重复描述：每次用的时候，都要把关键信息重新丢进 context 里，模型现场计算。

同一个任务，如果通过训练（微调），prompt可以短得多，性能也更稳定。只靠prompt，需要提供大量示例和解释，浪费上下文和token，推理成本高。

5 Prompt工程的极限在哪？

5.1 可以做的事情

在已有通用能力上，指定任务（instruction）。

用少量示例，让模型临时学会某个映射模式。

通过思维链，触发模型更稳定的推理路径。

搭配工具 / 检索（RAG）构造「外挂记忆」与「外挂算力」。

5.2 不能做的事情

模型「能力缺口」过大时：拿一个只在自然语言上预训练的模型，让它做 Verilog 综合优化。模型里根本没有这方面的模式与表示，只能胡扯。想象你跟一个没学过微积分的人说：你是一个顶级微积分大师，从现在开始这样那样思考……。对方气势可以很足，但不会突然会算偏导。

域内大量、细粒度知识：医疗影像某个细分类别诊断标准；极细分工业场景的报警与策略映射；某企业内部业务流程、历史bug、私有 API。

安全、合规、风格一致性：企业定制化安全策略；品牌语气、话术统一要求；强约束输出格式（例如特定 schema 的JSON，错误要非常少）。

6 上下文学习能否替代模型训练？

既然模型可以在上下文里「看几个示例 → 学会一个任务」，那我们是不是可以完全靠 prompt few-shot 来代替微调？

本身就是训练出来的能力：它不是替代训练，而是训练的产物。

批量样本受上下文长度限制：能塞的示例就那么多，几百个已经很夸张了。微调可以吃几百万、几亿样本。

每次推理都要重新学习一遍：微调是学完写进参数，之后可以直接用。

7 RAG+Prompt能否替代模型训练？

现在流行RAG（检索增强生成），模型只管读懂资料和生成，真正的知识放在外部向量库里，那是不是以后都不用训练新模型了，只要RAG+prompt？

RAG解决的是知识时效性和外部大知识库接入，它避免了频繁重新训练模型来更新知识，确实很有价值。

但 RAG 依赖的关键能力是：模型要能理解检索结果，能把检索到的多段文档进行融合、推理、比较、归纳，这些高层能力，仍然是预训练 + 微调写进参数里的。

8 未来的格局是分层协作

底层大规模预训练：学语言、代码、逻辑推理的通用能力；学上下文学习机制（看几例就会模仿任务）。

中层微调、对齐：对齐安全、价值观、企业规范；领域专精（医疗、法律、工业控制、金融）。

上层Prompt工程+RAG+工具调用+Agent框架：把一个通用、对齐、专精后的模型，通过 prompt 组装成各种应用形态，动态接入外部知识、数据库、API、程序。

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。

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