一文看懂Transformer、BERT和GPT大模型｜AI小白必看！

最新推荐文章于 2025-11-18 10:49:59 发布
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#人工智能 #transformer #bert #产品经理 #数据库 #github #大模型

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在如今这个AI大火的时代，Transformer、BERT和GPT这些名词大家肯定不陌生。但它们到底是什么？相互间又有啥关系呢？今天就来给大家唠唠。

1、Transformer开启智能语言处理的魔法大门

想象一下，你在看一本超级厚的小说，里面人物关系错综复杂。要是让你快速找出主角在第几章因为什么事情和反派彻底决裂，传统方法就得从头开始一页页翻找。而Transformer就像是一个超级助手，它有一种特殊能力叫“自注意力机制”。这就好比它能一下子把整本书里主角和反派同时出现的情节都挑出来，还能分析出他们每次互动时谁更占上风，各个情节之间有啥关联。这样就能快速理解整个故事脉络，解决长文本处理的难题。

除了这个厉害的“自注意力机制”，Transformer还有两个小帮手，叫“残差连接”和“层归一化”。“残差连接”就像给学习困难的同学开小灶，把之前学到的知识直接传递到后面，让模型学得更快；“层归一化”则像给班级里成绩参差不齐的同学统一教学进度，让模型训练更稳定。Transformer就是靠着这些法宝，在自然语言处理领域“大杀四方”，成为了后续很多厉害模型的基础。

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2、BERT会猜谜的语言小能手

BERT是基于Transformer架构的预训练语言模型。它特别擅长玩猜谜游戏，也就是“掩码语言模型”。比如你看到一句话“小明今天去了[MASK]，买了好多水果”，BERT能根据上下文猜出[MASK]大概率是“水果店”。这是因为它在训练的时候，看过超级多的文本，就像一个知识渊博的小博士，对各种语言表达和常见场景都了如指掌。

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另外，BERT还有一个特殊技能，就是判断两句话之间的逻辑关系，叫“下一句预测任务”。比如给它两句话，“我今天出门没带伞”和“结果被雨淋湿了”，它能判断出这两句话是因果关系。靠着这两个技能，BERT在情感分析、问答系统等自然语言处理任务中表现得十分出色。

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3、GPT大模型能说会道的创作大师

GPT也是基于Transformer架构的语言模型，不过它的特长是生成文本，就像一个能说会道的创作大师。你给它一个开头，比如“在一个遥远的神秘森林里”，它就能像打开了话匣子一样，源源不断地给你描述森林里住着什么神奇的生物，发生了哪些惊险刺激的冒险故事。

GPT采用无监督预训练的方式，在海量的文本数据中学习语言的规律和表达方式。它就像一块超级海绵，吸收了各种各样的知识和表达方式，所以不管你让它写诗歌、小说，还是回答复杂的问题，它都能应对自如。而且随着版本的不断更新，GPT的能力也越来越强大，给我们带来了很多惊喜。

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Transformer就像是一颗大树的树干，BERT和GPT则是从这棵树干上生长出来的繁茂枝叶。它们各自有着独特的能力，在自然语言处理的世界里发挥着重要作用。希望今天这篇文章能帮助大家对它们有更清晰的认识，让我们一起感受AI的魅力！

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。

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