零基础学习，一篇讲透大模型的核心概念

原创于 2025-12-06 11:28:46 发布 · 575 阅读

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#人工智能 #llama #github #langchain #python #RAG #Agent

自Chat GPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。如今打开手机、刷朋友圈，“大模型” 早已不是陌生词，可真要细问，大多数人又会陷入“似懂非懂”的尴尬。

职场新人想让大模型做周报，却不知道“提示词”该怎么写；甚至有些经常用AI工具的人，被问起**“Function Call 和 LangChain 的区别**”，也只能支支吾吾说不出所以然。

如今的大模型，正处在这样一个“人人听说过，却少有人真懂、真会用” 的阶段。

今天这篇零基础指南，用最直白的语言讲解大模型从诞生到赋能应用的完整流程，带你轻松掌握大模型的核心概念。

2025年值得关注的中文大模型全景图

数据来源于SuperCLUE团队公开材料

🚩 流程：

预训练（搭建知识框架）→ 微调（练专业技能）→ LangChain（链接复杂流程）→ 评估与部署

一、预训练：打基础，学通用知识

预训练，pre-training，是指将海量的、通用的数据集，比如维基百科、全网文章、书籍等千亿字的海量数据喂给模型，让模型学习自然语言的基础规律。就像学生从小学到高中的通识教育，积累语文、数学等基础学科知识，并不针对某类考试专项学习。大模型也是如此，在预训练阶段，通过海量数据，学会理解语言、推理逻辑，成为一个 “懂很多知识的通才”，此阶段的大模型并不精通专业领域的行业知识，即“通而不精”。

二、微调：练专项，补领域技能

微调即Fine-tuning，预训练已给大模型打下“通识基础”，微调是指用少量特定领域的数据（如医疗文献、法律合同）在预训练模型的基础上 “小幅度更新参数”，让模型从“通才”变“专才”。

比如把通用 LLM 用医疗病历数据微调，变成能分析病历的医疗模型。就像学生高考前的 “专项复习”，针对数学压轴题、英语作文等特定题型集中训练。LoRA是一种高效的模型微调技术，可以减少 90%+参数量，加快训练速度。

三、LangChain：实战工具，关键应用技术

LangChain 是一个专为大语言模型（LLM）开发的框架工具，它的核心作用是“连接”和“扩展”大模型的能力，简单说，单独的大模型有明显局限，比如只能处理即时输入、无法联网查新信息、不会调用计算器/数据库等工具。LangChain 解决的就是这些问题，它提供了一套标准化组件，让开发者可以像搭积木一样组合功能，快速实现复杂应用。

耳熟能详的RAG（检索增强生成） 是LangChain的核心功能，让模型能从私有知识库中 “查资料”再回答，确保模型不会胡言乱语。

四、评估与部署：大模型的 “生存法则”