【大模型入门干货】从基础到核心：语言模型与大模型一篇看懂，新手收藏！

在当今的科技浪潮中，大模型与语言模型无疑是最为耀眼的明星之一。从日常的智能语音助手，到复杂的文本创作、智能翻译等应用，它们的身影无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。对于想要踏入这个领域的初学者来说，理解大模型与语言模型的基础是开启这扇智能大门的钥匙。本文将用通俗易懂的语言，带您全面了解大模型与语言模型的奥秘。

一、语言模型发展历程

1、大语言模型的崛起与影响

ChatGPT在2022年11月底正式上线，它的问世使大语言模型技术逐步走入公众视线，同时也转变了传统信息助手的研发方向。这款产品拥有多项突出能力，具体包括：丰富的世界知识储备、优秀的通用任务处理能力、强劲的人类指令遵从能力、良好的人类对齐能力、增强的复杂任务推理能力以及显著的多轮对话交互能力。

大语言模型的崛起催生了技术革新的浪潮，在学术界与工业界均造成深远影响，昭示着新一代信息产业革命的降临。它的发展势头迅猛，模型性能持续实现跨越式提升，中国的相关模型同样处于全球领先行列。从时间维度来看，近年间正是大语言模型集中爆发的阶段：2022年处于初步探索期，2023年不断有新品推出，2024年热度持续不退，模型的迭代如同浪潮般从未停歇。参与其中的主体更是呈现百花齐放的态势，不仅有谷歌、苹果、字节等科技巨头投身其中，科研机构也贡献了不少成果，且覆盖领域极为广泛，涵盖图像、视频、医疗等多个方面。

2、语言模型的定义与发展跃升

语言模型通常是指能够建模自然语言文本生成概率的模型。从语言建模到任务求解，这是科学思维的一次重要跃升。

3、语言模型发展的各阶段

统计语言模型：

以n-gram统计模型为典型，主要借助基于频率的估计手段（如最大似然估计）完成建模。但该模型存在数据稀疏的问题——当某些单词或短语从未出现过时，它们的计数（count）会为0。为应对这一问题，人们采用了平滑（给未出现的单词或短语分配极小的概率或权重）和回退（去掉一个单词，转而考虑更短的子串）等方法。然而，这类模型属于浅层网络，受限于数据规模，在辅助完成部分任务时的能力较为有限。

神经语言模型（NLM）：

早期工作（MLP）：
把单词转换为词向量后，借助神经网络对当前时刻的词汇展开预测。

循环神经网络（RNN）及变体：
RNN融入了序列依赖结构，能够处理更长的文本序列，并通过隐藏层状态来传递历史信息。

神经概率语言模型（NPLM）：
直接对语言的概率分布进行建模，学习单词在上下文环境中的概率生成规则。它从概率建模的角度，为语言生成与理解提供了新的模式，促使语言模型朝着更精准地捕捉语义的方向迈进。

简化模型Word2Vec：
是自然语言处理（NLP）领域进入深度学习时代后最重要的成果之一。其核心功能是，给定文本数据，为每个单词学习出一个低维表示。该模型基于分布式语义思想设计，即词语的含义等同于其背景单词的语义，且不考虑窗口内单词的排列顺序，采用了简单的平均池化（average pooling）策略。同时，它充分兼顾实践应用与效果，包含诸多优化技巧，具有速度快、效果稳定的特点。

预训练语言模型（PLM）：
经过在海量语料上的无监督预训练后，能够在特定的下游任务或领域中进行微调，并取得不错的效果。其主要类型包括自回归语言模型（例如GPT、GPT-2）、自编码语言模型（例如BERT、RoBERTa）等。

传统语言模型的局限性：

• 缺少背景知识，需要知识图谱等外部知识来源进行补充。
• 任务泛化能力较差，必须针对特定任务开展微调，适配成本较高。
• 复杂推理能力不强，往往需要对结构加以修改，或者进行大规模微调。
  尽管早期有不少相关研究，但没有任何一项研究能通过统一的方式同时应对上述这些具有代表性的挑战。

大语言模型：

定义：
基于海量无标注文本数据预训练而成的大型预训练语言模型，一般而言，参数规模达到百亿、千亿乃至万亿的模型可称为大语言模型，而经过大规模数据预训练、拥有数十亿参数的高性能模型，也能被称作大语言模型。

与传统语言模型构建的差异：
在模型参数和数据数量上有了极大拓展，并且需要更复杂、精细的模型训练方法。

参数规模：
模型参数规模达到一定程度至关重要。语言模型的参数呈现爆炸式增长（3年内增长15500倍），诸如GPT-3、PaLM等大参数模型，其性能表现明显优于早期的小参数模型。沿着增长曲线快速上升的情况表明，提升参数规模能够突破性能瓶颈，让模型获得更复杂的语言理解与生成能力。

数据需求：
模型需要能够学习更多的数据知识。数据的数量和质量决定了模型的能力，这同时也意味着对算力有巨大的需求。

二、GPT与DeepSeek模型简介

1、 GPT系列模型的演变

发展历程：
GPT系列模型呈现出体系化的发展态势。其演进始于2017年的Transformer，随后在2018年，OpenAI推出了GPT（参数规模达1亿以上）；2019年发布GPT-2（参数为15亿）；2020年推出GPT-3（参数增至1750亿）；2021年有了CodeX（基于GPT-3，专注代码预训练）和WebGPT（具备搜索功能）；2022年2月推出InstructGPT（实现与人类对齐），同年11月发布ChatGPT（拥有对话能力）；2023年3月推出GPT-4（具备推理能力和多模态能力）；2024年9月发布o1（深度思考能力得到提升）；2025年1月又推出o3（深度思考能力进一步增强）。自2018年起，GPT系列模型开始系统性迭代，对大模型的发展产生了深远影响。

各版本特性

• GPT-1（参数1.1亿）：采用Decode-only Transformer架构，完成预训练后，会针对具体任务展开微调。
• GPT-2（参数15亿）：将各类任务形式统一为单词预测，预训练过程与下游任务保持一致，借助提示实现无监督任务求解，同时初步进行了规模扩展的尝试。
• GPT-3（参数1750亿）：拥有上下文学习能力，模型无需额外训练或更新参数，只需在输入中提供任务描述、几个示例（输入输出对）以及新查询，就能理解任务并为新查询生成正确结果。例如进行翻译时，输入“任务：英译法+几个英文-法文示例+待翻译英文”，模型便可输出对应的法文。其依靠超大规模预训练所“沉淀”的模式识别能力，实现了少样本甚至零样本的任务适配，这是大模型突破传统微调限制的关键能力之一。
• CodeX：基于海量代码数据训练而成，从GitHub的大量公开代码仓库（比如曾收集过包含179GB Python文件的代码数据，经筛选后用159GB高质量代码进行微调）中学习，熟悉代码逻辑、语法和编程模式，涵盖多种编程语言，能够精准捕捉代码特有的语义和结构。它具备推理与代码合成能力，接收自然语言描述后，可推理生成相应代码，还能补全代码、生成测试样例，帮助程序员提高编程效率。
• WebGPT：实现了大语言模型借助浏览器辅助进行问答，并结合了人类反馈。
• InstructGPT：实现了大语言模型与人类价值观的对齐，提出了RLHF算法。
• ChatGPT：基于与InstructGPT相似的技术开发，针对对话进行了优化，其训练过程包含收集演示数据并训练监督策略、收集比较数据并训练奖励模型、使用PPO强化学习算法针对奖励模型优化策略等步骤。
• GPT-4：推理能力有显著提升，建立了可预测的训练框架，是能够支持多模态信息的大语言模型。
• GPT-4o：属于原生多模态模型，综合模态能力大幅提升，支持统一处理和输出文本、音频、图片、视频信息。
• o-series：在推理任务上的能力得到大幅增强，具备长思维链推理能力，类似人类的“慢思考”过程，能够通过逐步分析和推理解决复杂问题。

2、DeepSeek系列模型的技术演变

发展历程

训练框架为HAI-LLM，包含语言大模型（DeepSeek LLM/V2/V3、Coder/Coder-V2、Math）、多模态大模型（DeepSeek-VL）、推理大模型（DeepSeek-R1）等。

技术特点

• 训练框架与数据准备：HAI-LLM是大规模深度学习训练框架，支持多种并行策略，三代主力模型均基于该框架训练完成。V1和Math的报告显示，它们清洗了大规模的Common Crawl，具备超大规模数据处理能力；Coder的技术报告表明收集了大量代码数据；Math的技术报告显示清洗收集了大量数学数据；VL的技术报告表明清洗收集了大量多模态、图片数据。

• 网络架构、训练算法、性能优化探索：V1对scaling law分析（考虑了数据质量的影响）进行了探索，用于预估超参数性能；V2提出了MLA高效注意力机制，提升了推理性能，且V2、V3都针对MoE架构提出了相关的稳定性训练策略；V3采用了MTP（多token预测）训练；Math提出了PPO的改进算法GRPO；V3详细介绍了基础设施的搭建方法，并提出了高效FP8训练方法。

• DeepSeek-V3：拥有671B参数（37B激活），14.8T训练数据，基于V2的MoE架构，引入了MTP和新的复杂均衡损失，对训练效率进行了极致优化，共使用2.788M H800 GPU时。

• DeepSeek-R1：通过冷启动SFT、推理RL、RL&SFT、全场景RL等步骤从Base模型微调而来，在多个任务中表现出色。

• 性能表现：DeepSeek-V3和DeepSeek-R1均达到了同期闭源模型的最佳效果，在AIME 2024、Codeforces、GPQA Diamond、MATH-500、MMLU、SWE-bench Verified等多项任务和评估中展现出优异性能，实现了开源模型的重要突破。
  

三、大模型技术核心构成

1、数据：大模型的基石

重要性： 数据是大模型训练的基础，高质量数据对模型性能的提升作用显著，在大模型决策和预测中具有关键意义。

数据类型

• 结构化数据：具有清晰的数据格式与结构，例如数据库中的链式数据等。这类数据易于存储和查询，适合应用在需要精准查询与统计的场景中。
• 非结构化数据：涵盖文本数据、图像数据、音频等，没有固定结构，处理起来难度较高，但包含的信息十分丰富，在自然语言处理、计算机视觉等领域应用广泛。
• 半结构化数据：像XML、JSON等格式的数据就属于此类，它处于结构化数据和非结构化数据之间，有一定结构但不严谨，有利于在不同系统之间进行数据交换与共享。

数据处理

包括质量过滤（如语言过滤、指标过滤、统计特征过滤、关键词过滤等）、冗余去除（如句子级别、文档级别、数据集级别等）、隐私消除（如隐私数据发现、隐私数据消除等）、词元切割（如子词词元化、字节对编码、WordPiece等）。

2、 算力：大模型的动力引擎

• 重要性：算力是大模型训练的动力来源，对训练速度和模型规模起着决定性作用。
  

算力硬件

涵盖CPU（通用计算）、GPU（并行计算）、TPU（专为深度学习打造的加速器）等类型。不同型号的硬件在TFLOPS（每秒浮点运算次数）和内存等参数上各有不同，例如DeepSeek-V3的训练成本为557.6万美元，其训练过程使用了2048张NVIDIA H800 GPU，耗时两个月。

算力软件

• 深度学习框架：像TensorFlow、PyTorch等，为模型的训练和推理提供了便捷的工具与接口。
• 分布式计算技术：包含数据并行和模型并行策略，用以满足大规模数据与模型的训练需求。
• 模型压缩与优化算法：能够降低算力需求，提升模型的运行效率。
• 算力调度与管理系统：可提高资源利用率，保障算力资源的合理分配与高效使用。

3、 架构：大模型的智慧骨架

重要性

架构对大模型的性能和功能起着决定性作用，出色的架构能够提高模型效率和泛化能力，在模型创新与应用拓展中发挥关键作用。
模型架构类型： 大型语言模型（LLMs）从架构上主要分为自回归模型、自编码模型和序列到序列模型三类。而基于Transformer架构的LLMs，依据自身设计特点，可具体分为以下三种：

仅含编码器（Encoder-only）的模型： 该模型也被称作单向架构，仅包含编码器部分。它主要应用于无需生成序列，仅需对输入内容进行编码和处理的单向任务场景，像文本分类、情感分析等都属于此类应用。其典型代表是BERT相关模型，例如BERT、RoBERT以及ALBERT等。

仅含解码器（Decoder-only）的模型： 这类模型又被称为生成式架构，仅包含解码器部分。通常情况下，它适用于序列生成任务，比如文本生成、机器翻译等。GPT系列、LLaMA、OPT、BLOOM等是其代表模型。

同时包含编码器与解码器（Encoder-Decoder）的模型： 此模型也叫序列到序列架构，同时具备编码器和解码器部分。一般用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、对话生成等。以Google训练的T5为代表的相关大模型是该类别的典型。T5曾对多种模型结构进行测试，结果发现Transformer Encoder-Decoder结构的效果最为出色，因此最终采用了传统的Transformer结构。

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