还不懂“大语言模型”？今天就用漫画带你秒懂大语言模型!

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原创最新推荐文章于 2026-06-24 18:30:10 发布 956 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

重带电粒子的能量歧离（energy straggling）能量歧离，Bethe-Bloch 阅读详情

还记得第一次和ChatGPT聊天时的诧异吗？它像个无所不知的“百事通”，不仅能陪你谈天说地、写诗作文，还能帮你查资料、写代码……流畅的对话、精准的回答，常常让我们忍不住感叹：“ChatGPT为什么这么聪明？”

人工智能领域专家、《大话大语言模型》作者王符伟对此进行了一番专业、有趣的拆解——用趣味漫画的形式，解读LLM的学习数据从何而来，又是怎样实现精准沟通的？

1、LLM的学习数据从何而来？

在LLM领域，ChatGPT作为AI领域的杰出代表，它们通过深度学习和强化学习等先进技术，从互联网这片浩瀚的信息海洋中汲取知识。这些模型的学习过程，本质上是对网络上海量数据的深度挖掘与理解。以ChatGPT为例，它不仅展现了惊人的文本生成能力，还能够根据上下文进行智能对话，这背后离不开其庞大的数据基础。

那么，ChatGPT究竟学习了哪些数据呢？根据相关学术研究，这类模型主要依赖于被称为“公共爬取”的数据集。这一数据集是通过特定的技术手段，如网络爬虫，从互联网上广泛收集并整理得到的。这些爬虫程序会遍历网页，提取文本信息，并将其汇总成庞大的数据库。此外，像维基百科这样的知名在线百科全书，以及部分经过精心挑选的离线数据，也是LLM学习的重要资源（见图1）。

图1 ChatGPT的出色表现离不开其庞大的数据基础。

这强调了数据在驱动AI进步中的核心作用

在数据规模上，这些模型处理的数据量堪称惊人。在过滤之前，原始数据的容量高达45TB，这相当于数千万本普通书籍的信息量。然而，为了确保模型的准确性和可靠性，研究人员会对这些数据进行严格的筛选和清洗，去除不相关、低质量或不适宜的内容。经过这一系列的预处理后，最终用于模型训练的数据量约为570GB，尽管有所缩减，但仍然是一个极为庞大的数字。

如果将整个网络空间比作一个无垠的图书馆，那么ChatGPT就像是位不知疲倦的读者，他浏览过图书馆中的绝大多数书籍，对网络上公开的教材、资料了如指掌。正是这种对海量数据的深度学习和理解，使得ChatGPT能够在瞬间生成高质量、富有洞察力的文章，为人类的知识获取和交流提供了全新的可能。

国内的LLM，如文心一言（文小言）等，学习数据的来源主要依托于百度多年的搜索引擎积累，学习的数据包括大规模的自然语言文本语料库、多样化的数据集等。这些数据源包括公开的文本数据集、专业的数据集、用户生成的数据以及通过特定技术手段收集的数据等。这些数据为模型提供了丰富多样的训练素材，有助于提升模型的性能和泛化能力。

2、LLM通过深度学习提高精度

在探索LLM精确度提升的道路上，机器学习与强化学习已经展现出了令人瞩目的成效。这些显著进步的背后，与深度学习领域的蓬勃发展紧密相连。深度学习，这一受到人脑工作机制启发而诞生的技术，成为我们理解LLM性能飞跃不可或缺的背景知识。简而言之，正是深度学习的不断演进，为机器学习与强化学习在提升LLM精确度上提供了强大的支撑与无限可能。

在机器学习的广阔天地里，有一个专业术语叫作“特征量”，它就像是给数据打上的标签，帮助机器理解和判断。而深度学习，作为机器学习家族中的一位明星成员，有着独特的魅力：它不需要人类事先设计好特征量，而是能够自己学习并掌握这些关键信息，就像是一个聪明的学生，不需要预先培训，就能在实践中逐渐摸索出学习的门道。

说到深度学习的应用，垃圾邮件检测就是一个生动的例子（见图2）。随着电子邮件在日常生活中的普及，垃圾邮件也如影随形，数量庞大，让人头疼。传统的识别方法渐渐显得力不从心，难以准确区分哪些是有用的信息，哪些是烦人的垃圾。这时候，深度学习就发挥了它的强项—强大的模式识别能力和自动特征提取能力，就像是一双火眼金睛，能迅速准确地识别出垃圾邮件，让我们的邮箱更加清爽整洁。深度学习不仅让机器变得更加智能，也在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，帮助我们更好地应对各种挑战。

图2 垃圾邮件检测是深度学习的一个重要应用领域，但并非其唯一应用。在实际应用中，还需要结合其他技术和策略来提高检测的准确性和效率

确实，深度学习的能力听起来相当神奇，它确实能够自动完成“贴标签”这样的任务。这背后的奥秘，在于深度学习借鉴了人脑的工作原理。我们的大脑里有着数不尽的神经细胞，它们之间通过神经突触相互连接，传递信息，让我们能够思考、感知世界。

深度学习正是受到这种结构的启发，创造出了“神经网络”这一模型。这个模型就像是一个微型的电子大脑，它有着层层叠叠的结构，每一层都能捕捉到数据中的不同特征。当数据输入到这个神经网络中时，它就像大脑一样开始工作，自动地分析、学习，并给数据贴上正确的标签。

正因为模仿了人脑的结构，所以才能像人类一样独立进行判断。图3是神经网络的结构，一个一个的圆圈相当于人脑中的细胞，连接细胞的线相当于神经突触。

图3 神经网络模仿了人脑的构造，在被称为“中间层”的地方进行各种判断。因其内部工作无法展现，也被称为“隐藏层”，是一种所谓的“黑匣子”操作

深度学习，这一术语直观地揭示了其核心理念—“深度”，意味着学习过程深入到了数据的多个层次。在这一框架下，自然语言等输入信息首先被机器所理解并接纳，随后这些信息会穿越一系列中间处理层，也就是我们通常所说的隐藏层。以垃圾邮件识别为例，这些隐藏层负责分析输入数据，识别出是否蕴含垃圾邮件的特征，并将这一判断结果传递到最终的输出层。

观察图示，不难发现，众多类似人类脑细胞的节点构成了这些中间层，它们紧密相连，协同工作，使得计算机能够模拟出类似人类的思考与判断过程。正是由于这种从输入到输出的多层次结构，深度学习才得名如此。

深度学习具备强大的综合分析能力，能够考虑多种因素，做出接近人类判断的结论。然而，这并不意味着深度学习在所有情况下都是最优选择。实际应用中，根据具体需求和场景，其他方法有时可能达到更高的精确度。因此，在选择是否采用深度学习方法时，必须充分考虑实际目标和条件。

深度学习的中间层工作方式对于外界而言往往如同一个神秘的“黑匣子”（见图4）。这些层级通过复杂的计算和数据处理，对输入信息进行逐层分析和转换，但具体是如何做出判断并导出最终输出的，这一过程并不直观，也难以用简单的语言完全解释清楚。这确实成为将AI技术应用于商业领域时的一个重要课题。

图4 黑匣子特性使得深度学习的决策过程难以直观理解和解释。需要不断探索和开发新的方法和技术，以提高深度学习模型的解释性和透明度

换句话说，深度学习在做出判断时所依据的维度和逻辑，往往隐藏在大量的参数和算法之中，难以直接观察和解释。这种“黑匣子”特性，虽然赋予了深度学习强大的数据处理和模式识别能力，但同时也带来了透明度和可解释性方面的挑战。因此，如何更好地理解和解释深度学习的决策过程，是当前AI研究中的一个重要方向。

导入那些无法揭示其内在逻辑与结构的数据处理机制，确实伴随着一定的风险，这一点构成了众多观察者对“黑匣子”式AI系统普遍持有的疑虑核心。因此，近年来，一个新兴领域—可解释的人工智能（XAI）逐渐成为科研与应用领域的焦点。XAI致力于使AI系统的决策过程变得透明且可理解，从而增强人类对AI决策的信任与接纳（见图）。

图5 XAI的崛起推动技术范式从工具论转向责任论，要求开发者通过可解释逻辑主动担责，打破算法黑箱的正确默认。这一转型催生了“AI伦理师”新角色，专职开展算法合规性审查与公平性评估，体现技术治理向过程透明和价值对齐的深化

以电子邮件过滤为例，传统的AI系统可能会自动将某些邮件标记为垃圾邮件，而用户却无从知晓这一判断的依据。而在XAI的框架下，系统能够具体展示那些导致邮件被判定为垃圾的关键词汇或特征，使得决策过程一目了然。这种透明度的提升，对于消除“因为是AI的决定，所以就盲目接受”的心态至关重要，尤其在商业环境中，这种心态往往是不切实际的。

当人类能够理解和认同AI的决策逻辑时，不仅增强了AI技术的可信度，也极大地拓宽了其应用范围。更进一步，如果AI系统能够提供详尽的解释，那么这些系统被创造性地应用于更多场景的可能性便显著增加，从而促进技术与社会经济的深度融合。

然而，值得注意的是，追求可解释性并非毫无代价。在实际应用中，准确性与可解释性之间往往存在微妙的平衡关系。商业决策者在部署AI系统时，必须根据具体目标和情境，审慎地权衡这两者的重要性。在某些情况下，可能需要牺牲一定的可解释性以换取更高的准确性；而在其他场景下，增强可解释性则可能成为优先考虑的因素，以确保决策过程的公正性、合规性及用户的接受度。因此，如何在准确性与可解释性之间找到最佳平衡点，是推动XAI发展、实现AI技术广泛且负责任应用的关键所在。

3、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。

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