大模型科普：收藏这篇就够了，用“人话“解释AI的核心原理

本文以通俗易懂的语言解释了大模型的概念、工作原理及选择方法。大模型是参数规模大、数据量大的AI系统，通过"预训练-微调-对齐"三步工作，具备"涌现能力"。文章建议选择大模型时关注用途、便利性和成本，而非仅看参数量。适合对AI感兴趣的小白和初学者理解大模型基础知识。

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“ 鲸吞阅、精输出，内修外求，日拱一卒，慢慢变富。”——半亩云田

”

“普通的人改变结果，优秀的人改变原因，顶级高手改变模型”。各位同学，大家好，我是你们的老朋友Fisher。

来，说说，你是不是也有这样的感觉：只要人群扎堆儿，你总能听到有人在聊“GPT”、“大模型”、“生成式AI”；打开手机，哪哪都在说“大模型赋能千行百业”、“AI即将取代50%的工作”；就连回趟老家，隔壁大妈也会凑过来，问你“斌豆啊，那个什么豆包，能不能帮我说说咋做‘铁锅炖大鹅’？”……。貌似现在不聊点“大模型”、“GPT”、“AI”啥的，就显得“out”了

不过，也有很多小伙伴私信我，说：“大模型，这三个字拆开，我都认识。但合在一起，到底是个啥意思？都说它是来改变世界的，咋个改变法啊？”

别急。今天这篇文章，不整那些听不懂的“神经网络”、“Transformer架构”……。咱们搬好小板凳，我用最接地气的“人话”，把“啥是大模型”这层窗户纸，给你捅破。保证你看完后，能在人群堆里最“靓仔”。

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以下是话题文章的正文内容，满4000字，就分期，希望大家喜欢**。**

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一.大模型到底是啥？

回答这个问题前，先来做个小测试。你随机找个朋友，问他：“大模型是啥？” 我敢打赌，他肯定是：先一愣，然后支支吾吾……说不上来。

你看，虽然“大模型”这个词，天天看，天天听，天天聊，但它是啥，大部分人是一知半解的。

那，大模型到底是什么？

别把它想得太神秘，当然，也别把它看普通。要理解它，可以试着把“大模型”这三个字，拆开来看。

1.首先，什么是“模型”？

哎哎哎，想啥呢，不是T台上的模特。在计算机的世界里，“模型”其实就是一个数学函数……。咋了，别划走！放心，我不讲数学，我说“人话”。

想象一下，你教你家小孩学说话。你指着苹果说"苹果"，指着香蕉说"香蕉"。小家伙听多了，就学会了：哦，这个圆圆的红东西叫苹果，这个黄黄的长长的是香蕉。

小家伙的这个"学习过程"，就是训练。学完后，他脑子里"苹果=圆圆的红东西"的认知，就是一个小小的模型。

AI模型，也是这么回事。科学家给计算机"喂"了成千上万张苹果的照片，而且每张照片上，都会标注"这是苹果"。喂着喂着，计算机就会自己总结出规律来：红色、圆形、有蒂……这是苹果。下次，当它看到类似的东西，它就能认出来。

所以，从“喂”到“自己能认出来”的过程结果，就是模型。

2.然后，什么是“大”？“大”在哪里？

顾名思义，大模型首先得“大”。它的“大”，是相对于“小模型”来说的。

这个“大”，主要体现在两个方面：“脑容量大”和“读书量大”。

①脑容量大：参数量大。

参数，你可以理解为大模型内部的“脑神经元”或者“知识点”。参数越多，也就是“脑神经元”或“知识点”就越多，模型能记住、理解和处理的知识就越复杂，处理信息的能力就越强。

以前的小模型，参数可能只有几百万、几千万，“脑神经元”或“知识点”少，意味着处理问题的能力就弱些。而现在的大模型，动辄就是几百亿、几千亿，甚至上万亿的参数。

②读书量大：数据量大。

小模型，只是“喂”了特定领域的数据。比如，一个专门识别猫狗的AI，它可能只看了几百万张猫和狗的照片。

而大模型呢？简直是个“饕餮巨兽”！为了训练它，科学家把人类历史上几乎所有书籍、所有网页、所有论文、所有社交媒体帖子、所有代码等文字、图片、代码、声音形式的数据，全部“喂”给了大模型。可以说，它几乎把整个互联网的文字都“吞”了下去，数据量之大，难以想象！

也就是说，大模型就是一个读完了互联网上几乎所有书、脑容量巨大、靠“猜”来回答问题的超级学霸。

如果我们把人脑比作一个模型的话，那么小模型可能只有小学水平的脑容量。而大模型，则相当于把全世界最聪明的上千万个人的大脑连接在了一起，脑容量超大。并且，大模型还有一个神奇的地方—“涌现能力”。

什么意思？说白了，就是“学到一定程度，突然开窍啦”。这有点某个学习成绩一般的学生，某天突然想通了，数学、语文、英语、物理……全开窍了，就像打通了“任督二脉” 。

大模型也是这样，当参数规模和训练数据量突破某个“临界点”，它就会突然掌握逻辑推理、跨领域思考这些 “超能力”，让它拥有了举一反三、触类旁通的惊人能力。

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二.它是怎么工作的？

用过AI大模型的小伙伴，可能会觉得：现在的AI，是不是有自我意识啊，互动起来有点像人。那么，大模型是怎么工作的呢？

说出来，可能你不信。其实，大模型工作的原理很简单：它不“懂”，它会“猜”。对，就是“你来说，我来猜”。

比如，我问你半句话：“白日依山尽，_______”。你脑子里会很自然蹦出第一个字“黄”；我再问你，“今天老板没来，我们中午去吃____”。这时，你可能会猜“火锅”、“烧烤”或者“大餐”，你绝对不会猜“混凝土”或“子弹”，对吧。其实，大模型就是在做这样的事儿。

还记得前面，咱们说大模型是个“饕餮巨兽”，它把人类历史上几乎所有“知识”全“吃”了。通过阅读这些海量的文字，它掌握了人类说话的概率。它知道“白日依山尽”后面，大概率接“黄河入海流”；它知道“老板”和“去吃”放在一起，大概率是“偷懒”或“聚餐”的语境，后面大概会猜“火锅”或“麻辣烫”等，而不是“”~。

那问题来了，它是怎么“变”得如此聪明的？

简单，其实就三步，跟养孩子差不多。

第一步，把冰箱门打开……哦，不是不是。

①第一步：预训练。

所谓的“预训练”，就是开发者给大模型“投喂”海量的数据，进行“没目的”的单纯学习。学习啥，就是前面咱们说的互联网上所有形式的知识，数量惊人。这个“投喂”训练的过程，有点像让孩子从小学读到大学，“读万卷书，行万里路”，什么都学，打下扎实的基础。

②第二步：微调。

微调，其实就是大模型“读完”万卷书后，再针对具体的需求进行“定向培养”。比如，想让它当医疗助手，就“定向投喂”它海量的医疗文献和病例；比如，想让它帮工程师干活，就“定向投喂”它工程规范和施工方案。

这个微调过程，有点像大学生选专业，“专科深造，适配需求”，虽然还是那个大脑，但多了一门 “绝活”。

③第三步：对齐。

最后一哆嗦，还要教它 “说话做事的规矩”。比如，不能说脏话、不能传播虚假信息、回答要符合人类伦理等等，也就是要给大模型“立规矩”。这一步，就像家长教孩子要懂礼貌，有规矩，知书达理。对齐，是为了确保这个 “超级学神”不仅能力强，还“三观正”=。

这样，通过“预训练 — 微调 — 对齐”N次循环后，量变引起了质变（这就叫“涌现”），大模型不再是简单的填空，而是学会了理解上下文。

此时，它不需要真正“懂”什么是爱情，但看过万本言情小说，它知道怎么写出让你感动的句子。你出一招，它下意识就知道下一招该怎么接=。

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三.“群模乱舞”，该怎么选？

现在市面上的大模型，少说也有几十种，国外的，国内的，聊天的，画画的，视频的……打开手机应用商店，各种AI工具，群模乱舞，让人眼花缭乱。再加上，AI更新速度快，刚熟悉某个功能，改版了=……。另外，各大公司，一会一个发布会，一会一条“重大突破”、“重磅消息”……都不知道该怎么选。

其实，对普通人来说，参数多少不重要，好不好用、合不合用才是关键。就像你买手机，并不是处理器越好越适合你，能满足你日常需求、用着顺手，才是王道。

这里，选大模型，其实看3个核心维度就够了，不用懂复杂的技术指标。

①你要干啥？

首先，要清楚自己用“大模型”干嘛。“用途”不同，大模型的“特长”不一样。就像医生和厨师，各司其职，你不能指望用一个模型，搞定所有事。

②用着方便吗？

有些模型，是有使用门槛的。对普通人来说，选择那些“不用下载 APP、点开就能用”的模型，方便才是王道。你吭哧半天，下载没搞定，注册没搞定，设置没搞定……这些“有门槛”的模型，对刚入门的普通人，不友好。你干嘛要选呢，找不痛快呢!

③花钱吗？

东西都没尝呢，都不知道好吃不好吃，就要钱，不用。对刚入门的普通人，可以选那些免费或有免费额度的大模型，日常用，完全够。当然，你为了追求更高，花钱买高兴，也是可以的。

除了上面几点，有“余力”的，可以看看模型的参数，也就是“脑容量”。毕竟，脑容量大的，反应快，聪明。还有，可以去看看各个大模型在“擂台”的排名情况，成绩第一的，势必要比倒数第一的，要好些。

另外，你也可以亲自测试一下：问同一个问题，看看各个模型的反应，智商如何，情商如何，记忆力行不行，创造力怎么样……。

差点忘了，还有一点也很重要，那就是“看中文能力如何”，毕竟我们的母语是中文，连成语、典故、网络梗……都需要我去猜，这样的模型，不用也罢。

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2025年伊始，AI技术浪潮汹涌，正在深刻重塑程序员的职业轨迹：

阿里云宣布核心业务全线接入Agent架构；

字节跳动后端岗位中，30%明确要求具备大模型开发能力；

腾讯、京东、百度等技术岗位开放招聘，约80%与AI紧密相关；

……

大模型正推动技术开发模式全面升级，传统的CRUD开发方式，逐渐被AI原生应用所替代！

眼下，已有超60%的企业加速推进AI应用落地，然而市场上能真正交付项目的大模型应用开发工程师，却极为短缺！实现AI应用落地，远不止写几个提示词、调用几个接口那么简单。企业真正需要的，是能将业务需求转化为实际AI应用的工程师！这些核心能力不可或缺：

✅RAG（检索增强生成）：为模型注入外部知识库，从根本上提升答案的准确性与可靠性，打造可靠、可信的“AI大脑”。
✅Agent（智能体）：赋能AI自主规划与执行，通过工具调用与环境交互，完成多步推理，胜任智能客服等复杂任务。
✅微调：如同对通用模型进行“专业岗前培训”，让它成为你特定业务领域的专家。

大模型未来如何发展？普通人如何抓住AI大模型的风口？

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。

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未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:

掌握AI能力的程序员，其薪资水位已与传统开发拉开显著差距。当大厂开始优化传统岗位时，却为AI大模型人才开出百万年薪——而这，在当下仍是一将难求。

技术的稀缺性，才是你「值钱」的关键！

AI浪潮，正在重构程序员的核心竞争力！不要等“有AI项目开发经验”，成为面试门槛的时候再入场，错过最佳时机！

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，我专为各位开发者设计了一套全网最全最细的大模型零基础教程，从基础到应用开发实战训练，旨在将你打造成一名兼具深度技术与商业视野的AI大佬，而非仅仅是“调参侠”。

同时，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！

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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！！！

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