大模型技术全解析：第四次技术革命的核心，小白入门到进阶，建议收藏-优快云博客

文章全面介绍大模型作为第四次技术革命的核心，涵盖算法、算力、数据三大驱动要素及相关概念。详细阐述大模型特点、训练三阶段(预训练、微调、对齐)及检索增强生成、智能体、混合专家模型等关键技术，并介绍DeepSeek、异构计算平台、行业应用与实践路径，为小白和程序员提供从入门到应用的大模型学习指南。

人工智能革命被称为第四次技术革命，将会带来翻天覆地的变化。

1.人工智能

人工智能不再是由传统的知识驱动，而是由三大要素驱动，即算法、算力、数据。每个要素都是关键驱动力。

大模型与算法参数、算力、数据紧密关联。

2.相关概念

符号主义，即“编好规则”，需要人为设置规则，代表形式是专家系统；

联结主义，即“造个大脑”，由机器自主学习，代表形式是神经网络。

联结主义与符号主义的一个显著区别是，符号主义需要人为给定规则，而联结主义则可以让机器自己总结规律。

反向传播：即利用链式法则，逐层计算每个参数的梯度，然后利用这些梯度来更新权重。

Transformer：通过使用多头注意力(Multi-Head Atten tion)和位置编码(Positional Encoding)机制，能有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系。

一是“自我注意力”机制，只关心输入信息之间的关系，不再关注输入和对应输出的关系。

二是摒弃了递归结构，可以同时处理序列中的所有元素，实现并行计算。

gpu和CPU区别：

使用gpu计算的速度比CPU快。

3.大模型

特点：算力消耗大、数据量大、模型参数大等。

大模型的独特之处包括：智能涌现；泛化能力，适用场景更多；精度不断提升，更加可靠；文本能力超群，而且具备从文本到多模态的扩展。

定义新交互方式：自然语言驱动，编程不再是面向过程、面向对象，而是面向需求。

公司：美国有OpenAI、Anthropic、微软、谷歌、Meta等公司，而我国有百度、阿里巴巴、华为、腾讯、智谱、DeepSeek（深度求索）

4.训练大模型

训练出一个好的大模型，一般分三个阶段：预训练、有监督微调(SFT)、人类反馈强化学习(RLHF)。

第二步和第三步合在一起也被称为“指令学习”。通过这个阶段，大模型就具备了与人类对齐的价值观，以及处理各类问题的能力。

1）预训练：工程化属性带来加速发展——大力出奇迹。

尺度定律(Scaling Laws)，也称规模化法则，被誉为大模型的“第一性原理”，是在预训练阶段发现的规律。

定义为：模型的性能（例如准确率、损失等），与模型参数量、数据量和计算资源量三个因素之间存在关系。当增加模型参数量、数据量、计算资源量后，都可能会显著提升模型的性能（该性能呈现了跳跃性，并且是小模型无法比拟的）。

在这一规则下，人工智能能力的提升，具备了工程化属性，也就是可以规模化、模块化、可复制、可预测地提升能力。

尺度定律引导了另一条路——通过提升参数、数据量、计算量来提升性能，从而大大增强了工程化属性。

2）有监督微调：让大模型更好理解并执行实际的需求

有监督的数据，是人工专家标注好的、结构化的、高质量且数量规模相对较小的数据集。

微调技术可以分为两类：全量参数微调和高效参数微调。

全量参数微调，即对所有参数进行调整。

高效参数微调，即将原参数全部冻结，增加网络结构和参数，微调仅更新新增参数部分。

高效参数微调是目前采用的主要方法。其中，LoRA（大语言模型的低秩适应）又是最受欢迎的高效参数微调技术。

微调可以增强模型在特定场景、任务下的指令遵循能力；可以优化模型在特定场景中调用工具的效果，能准确把用户的需求翻译成对对应工具的调用指令。

3）人类反馈强化学习：对齐人类价值观

人类反馈强化学习是一个组合，即“人类反馈+强化学习”。

强化学习的核心思想是，让模型（人工智能程序及其载体）在环境中执行动作并接受奖励，再根据奖励状况进行学习、提高。

4）检索增强生成：发挥企业专有数据的优势

RAG:RAG首先会对用户输入的问题进行分析理解，并根据问题检索出相关信息，然后把检索到的信息和用户原有问题合并为提示，再让大模型从包含外部信息的提示中学习知识并生成答案。

RAG有四个核心部件：向量数据库(Vector Database)、查询检索(Retriever)、重新排序(Re-ranking)、生成回答(Generator)。

RAG可以分为五个基本流程：知识文档的准备，嵌入模型，形成向量数据库，查询检索，生成回答。

5)智能体：用“超级管家”为业务提效

2024年11月，黄仁勋在英伟达AI峰会上表示，未来有两种类型的人工智能会非常受欢迎：数字人工智能工作者（智能体）和物理人工智能（机器人技术）。

智能体能够自主理解、规划决策、调用工具、执行复杂任务。

它接到一个任务后，会进行自主思考、任务拆解、方案规划，并调用工具，全程自动完成任务，具有积极性、反应性、自主性和社交能力。

“智能体=大模型+规划+记忆+工具+行动”

大模型作为智能体地位大脑，提供推理、规划等能力。

从智能体的工作流程来看，可以简单地划分为三个步骤：感知、规划、执行。

6）混合专家模型：给业务快速配备一批专家

由多个专家模型和门控模型组成稀疏门控制的深度学习技术，主要包括两个要素：多个专家、门控网络。

专家：一个个针对特定数据、特定领域、特定任务而训练的模型，各自负责处理擅长的领域。

门控网络：负责专家的调度。它会根据输入数据的特征动态，决定哪些数据、哪些任务应该交给哪些专家来处理，并且可以决定每个专家的输出应该匹配多少权重，通过加权平均处理，得出最终的输出。

稀疏性，通常指的是模型参数或特征表示中，包含大量为零或接近零的值，从而使模型在表示数据时更加简洁。这是混合专家模型的重要特征，提升了计算效率，也降低了计算资源。

混合专家模型的稀疏性，体现在两个方面：专家激活的稀疏性、计算资源分配的稀疏性。

7）长上下文

长上下文是指，大模型理解和处理较长文本段落或序列的能力。长文本能力的强弱，通常用长上下文的窗口长度，也就是模型能同时处理的token个数来评估。

长上下文技术可以提高大模型的理解能力、复杂推理能力，让大模型更加博闻强识。

6.deepseek

DeepSeek-V3采用了混合专家(MoE)模型，并通过注意力机制优化、通信优化、数据优化等技术应用，不仅提升了模型性能，还降低了成本。

掀起了成本革命。

突破1亿用户，是衡量一款产品普及程度和受欢迎程度的重要指标。根据人工智能产品榜的统计，万维网从发布第一个网站到拥有1亿用户，大约用了7年时间；推特从产品发布到拥有1亿用户，用了5年5个月；微信达到1亿用户，用了14个月；ChatGPT达到1亿用户，用了两个月；而DeepSeek的用户从几乎为0到1亿，仅用时7天。

DeepSeek公司发表的论文《DeepSeek-V3：一个强大的混合专家语言模型》

DeepSeek的混合专家模型有256个独立专家和一个共享专家，模型每次推理时，会激活一个共享专家，并由路由模型判断激活8个专家模型参与计算，实现更精准的知识分配。

从模型生成内容和输出方式的角度来看，大模型可以分为两类：一是常规指令型大模型，二是慢思考推理型大模型。

生成式人工智能的市场正在从“第一幕”向“第二幕”过渡。“第一幕”回答大模型到底能做什么的问题。“第二幕”会从解决人类问题出发，把新技术作为更全面解决方案的一部分为人类创造价值。

7.异构计算平台-算力平台

百柯ai异构计算平台

针对用户算力需求的四个阶段，百舸AI异构计算平台也形成了四层：最底层是资源层，支持异构芯片、高速互联、高性能存储；往上一层是组件层，解决的是大规模集群稳定和性能的问题；再往上是加速层，加速大模型的训练和推理；最顶层是工具层，这是一套管理界面，让用户操作更简单、更直观。

8.大模型平台

百度智能云千帆大模型平台分为三层。

在应用开发层，具备企业级RAG、企业级智能体、组件开发等功能，让用户实现快速开发。

在模型服务层，不仅有百度ERNIE系列大模型，也有百度开发的垂直行业、垂直能力模型

在模型开发层，百度智能云千帆大模型平台提供了完整的工具链以及多种模型量化算法，能够更高效地支持超大参数模型的微调和定制。

9.模型蒸馏

模型蒸馏技术的核心即“学习与复刻”，构建一个“人工智能师徒系统”：教师模型输出问题的思考过程和高质量回复，学生模型将其作为优质的训练语料快速吸收。

这种“能力移植”如同炼金术，将大模型的推理能力“提纯”至小型模型中，使其在特定场景中的性能可以媲美超大模型。

10.行业应用

新技术带来新需求，用户带来新体验，形成新增长。

1）互联网

互联网行业先发优势

在大模型的行业落地中，因为技术储备充分、人才资源充足、业务轻资产等特点，互联网行业依然享受到了先发优势，这一点毋庸置疑，也无须多言。而且应用广泛。

2）手机行业：人工智能手机。

3）汽车：更智能、更舒适的“第三空间”

智能座舱，自动驾驶

端到端的自动驾驶

在预测、决策方面，由于大模型的引用，自动驾驶从“规则前置”转向了“自主学习”，也就是端到端自动驾驶。

传统的自动驾驶是基于规则的，无法应对突发情况。

在实际应用中，FSD V12整体表现良好。不仅可以准确识别路况，更重要的变化在于“应对突发”。

4）具身智能：机器人

未来有望超越汽车行业。

“数据金字塔”，即底层是互联网数据、中间是合成数据、最顶层是真实数据，从下往上，数据价值不断升高，但与此同时，数据成本也在不断升高。

5）金融领域：智能助手，提升效率。

6）教育，电力：提效

7）电商：用大模型让营销更快捷

11.实践路径

大模型在企业落地的过程可以分为五个阶段：技术概念阶段、概念验证阶段、价值验证阶段、落地实施阶段、进入生产阶段。

对大模型能力的评估可以分为四个维度：功能性评估（能力评估）、性能评估、对齐评估（伦理道德）、安全性评估。

12.我的大模型应用

把所有场景都尝试应用AI。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

※领取方式在文末

为什么要学习大模型？——时代浪潮已至

随着AI技术飞速发展，大模型的应用已从理论走向大规模落地，渗透到社会经济的方方面面。

技术能力上：其强大的数据处理与模式识别能力，正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。
行业应用上：开源人工智能大模型已走出实验室，广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域，应用占比已超过30%，正在创造实实在在的价值。

请添加图片描述
未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

同时，AI大模型技术的爆发，直接催生了产业链上一批高薪新职业，相关岗位需求井喷：
请添加图片描述
AI浪潮已至，对技术人而言，学习大模型不再是选择，而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来，刻不容缓！

那么，我们如何学习AI大模型呢？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，经常会收到一些问题，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以呢，这份精心整理的AI大模型学习资料，我整理好了，免费分享！只希望它能用在正道上，帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事！

ps:微信扫描即可获取
加上后我将逐一发送资料
与志同道合者共勉
真诚无偿分享！！！

在这里插入图片描述

适学人群

我们的课程体系专为以下三类人群精心设计：

AI领域起航的应届毕业生：提供系统化的学习路径与丰富的实战项目，助你从零开始，牢牢掌握大模型核心技术，为职业生涯奠定坚实基础。
跨界转型的零基础人群：聚焦于AI应用场景，通过低代码工具让你轻松实现“AI+行业”的融合创新，无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。
寻求突破瓶颈的传统开发者（如Java/前端等）：将带你深入Transformer架构与LangChain框架，助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师，实现职业价值的跃升。

在这里插入图片描述

※大模型全套学习资料展示

通过与MoPaaS魔泊云的强强联合，我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构，并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践，确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力，从容应对真实业务挑战。
在这里插入图片描述资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。