2025大模型发展回顾、国内外大模型进展及未来研判分析报告

2025年，大模型领域迎来了飞速发展，技术革新不断推动着人工智能的边界。从国内到海外，各大科技巨头和初创企业纷纷在大模型赛道上加速布局，降本提效成为主旋律，模型性能和应用场景不断拓展。

大模型的发展离不开Transformer架构的出现。2017年，谷歌团队提出Transformer模型，其自注意力机制克服了传统循环神经网络（RNN）在处理长文本时的局限性，标志着自然语言处理（NLP）领域的分水岭时刻。Transformer架构的核心在于其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）模块，以及多头注意力层和前馈神经网络层，这些设计使得模型能够高效地处理长文本序列，并捕捉复杂的语言模式。

此后，预训练Transformer模型时代开启。2018年，谷歌推出BERT模型，采用双向训练方法，显著提升了语言理解任务的性能；同年，OpenAI发布GPT模型，凭借自回归预训练强化了文本生成能力。2020年，OpenAI推出GPT-3，其1750亿参数规模开启了预训练侧的Scaling law叙事，展示了模型性能随参数规模、数据集大小和计算量增加而提升的规律。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，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！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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