初识大模型
一 大模型是什么？
简单说，大模型就像一个超级聪明的“AI大脑”，它通过“读”海量的书、网页、聊天记录等，学会了人类语言的各种规律和知识。
（一）它的特点：
1 “肚子里”装的知识超多：
- 比如读了全互联网的文字（相当于几亿本书），能记住各种常识、故事、甚至专业领域的内容（比如法律、医学）。
- 不像普通软件只能做一件事（比如计算器算数学、翻译软件翻句子），它学会后能做很多事，比如聊天、写文章、回答问题、生成图片等。
2 会“举一反三” ：
- 比如你教它“把‘你好’翻译成英文是‘Hello’”，它不仅能翻译这句话，还能翻译其他句子，甚至能理解不同语言的复杂表达（比如方言、比喻）。
- 遇到没学过的问题，还能“猜”出答案（虽然不一定全对，但很接近）。
3 越“大”越聪明：
- “大”指的是它“大脑”里的“小零件”（专业上叫“参数”，可以理解为“学习单元”）特别多，比如几百亿、上万亿个。
- 零件越多，能处理的信息越复杂，比如能记住很长的对话（比如你和它聊100轮，它还能记住前面说过的内容），或者解决复杂的逻辑题（比如数学证明、推理游戏）。
二 人工智能到大模型的演变历程可以分为以下几个阶段：
人工智能发展分几步：
1. 早期：靠人工写规则解决特定问题（比如医疗诊断），但只能处理已知情况，很死板。
- 实例：
- MYCIN 系统（1970s）：靠医生手工编写的 200 多条规则，诊断血液感染病，准确率超人类专家，但只能处理 “已知规则内” 的病，遇到新情况就歇菜。
- DENDRAL（1960s）：用化学规则分析光谱数据，帮科学家推断分子结构，是最早的 “专家系统” 之一，但只能做特定化学分析。
2. 机器学习：用数据训练模型，让AI自己从数据里学规律（比如认图片、听语音），比之前灵活，能处理更多任务。
- 实例：
- 垃圾邮件过滤（2000s）：用 “朴素贝叶斯” 算法，通过分析邮件里的关键词（如 “中奖”“低价”），自动分类垃圾邮件，比人工规则灵活，能适应新词。
- AlexNet（2012）：在 ImageNet 图像识别比赛中，靠深度学习算法，把 “识别 1000 类物体” 的错误率从 26% 降到 15%，第一次让 AI 认图比人准，直接带火深度学习。
3. 深入学语言：AI开始懂文字，能聊天、翻译、写句子，慢慢从简单对话变得会写长文章、回答复杂问题。
- 实例：
- 谷歌翻译（2016 前用 RNN）：早期用 “循环神经网络（RNN）” 逐句翻译，比如中译英，能处理 “语序不同” 的问题（中文 “我吃饭”→英文 “I eat rice”），但长句子容易 “断片”，翻译后面忘前面。
- **BERT（2018）**：靠 “预训练 + 微调”，比如回答 “中国的首都是哪里？”，不用专门教，自己从海量文本里学会 “北京是中国首都”，在 11 个 NLP 任务上刷新纪录，比如阅读理解、情感分析。
4. 大模型时代：近几年出现超大规模模型，参数千亿万亿级，不用针对每个任务单独训练，能自己理解和生成复杂内容，还能结合文字、图片、声音等（比如聊天、写代码、生成图片），应用特别广。
- 实例：
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GPT-3（2020）：给几个例子就能干活，比如你写 “把‘下雨天要带伞’改成文言文”，它秒回 “逢雨必携伞具”，不用针对 “文言文转换” 单独训练，会自己 “悟” 规律，能写小说、编代码、做数学题。
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DALL-E 2（2022）：输入文字 “一只穿西装的兔子在弹钢琴”，直接生成图，把文字和图像 “打通”，以前 AI 只能单独认图或写字，现在能 “跨模态” 创作。
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AlphaFold 2（2021）：用大模型分析蛋白质序列，预测 3D 结构准确率超 90%，解决了生物学 50 年的难题，以前靠实验测一个结构要几年，现在几小时搞定。
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三 大模型
1 预训练（Pre-training）
- 目的：让模型先“通读天下数据”，学会人类知识的通用规律。
- 怎么做：用海量无标签数据（比如互联网文本、书籍、网页）喂给模型，让它自己总结语言/图像/声音的基本规则（比如“主谓宾结构”“猫是动物”“红色代表警示”）。
- 实例：
- GPT-3用5700亿个网页文本训练，学会了“人类语言怎么组词、造句、逻辑关联”，比如输入“下雨天”，它能联想到“要带伞”“路滑”等，这是后续一切能力的基础。
2 SFT（监督微调，Supervised Fine-tuning）**
- 目的：让模型从“啥都懂一点”变成“会做具体任务”，比如聊天、写邮件、回答问题。
- 怎么做：用人工标注的“正确答案数据”训练模型，告诉它“遇到这类问题应该这样答”。
- 实例：
- ChatGPT在预训练后，用人工写好的1.5万条问答对（比如“用户问‘怎么煮奶茶？’，正确回答是‘先煮茶加牛奶…’”）微调，让它学会“用对话的方式回应”，而不是像预训练时只会生成任意文本。
3. RLHF（基于人类反馈的强化学习，Reinforcement Learning from Human Feedback）**
- 目的：让模型“懂人类偏好”，比如拒绝有害内容、调整回答风格（更礼貌/更简洁）。
- 怎么做：
- 人类给模型的多个回答打分/排序（比如用户问“怎么快速减肥？”，模型生成A/B/C三种回答，人类标“B最健康合理，A太极端，C太啰嗦”）。
- 模型根据人类的“喜好分数”调整，奖励符合人类预期的回答，惩罚不好的（比如下次遇到类似问题，多生成像B的回答）。
- 实例：
- 当用户让模型“写一段歧视性言论”，经过RLHF训练的模型会拒绝，并回复“抱歉，我不能这样做”，因为人类在训练中标记了“歧视性内容是坏的”，模型学会了拒绝有害请求。
总结：三步如何配合？
- 预训练：让模型有“智商”，知道世界常识（比如“地球是圆的”“1+1=2”）。
- SFT：让模型有“技能”，学会做具体事（比如聊天、写代码、翻译）。
- RLHF：让模型有“情商”，知道人类喜欢什么、不喜欢什么（比如不说脏话、不传播错误信息）。
最终让大模型从“傻但知识多”变成“聪明、能干、懂规矩”的实用AI（比如ChatGPT、文心一言等）。
四 大模型的特点
| ## [😀]规模和参数量大 — 大模型通过其庞大的规模（拥有从数亿到数千亿级别的参数数量）来捕获复杂的数据模式，使得它们能够理解和生成极其丰富的信息。 | ## [🤖]适应性和灵活性强 — 模型具有很强的适应性和灵活性，能够通过微调（fine-tune）或少样本学习高效地迁移到各种下游任务，有很强的跨域能力。 |
|---|---|
| ## [🤠]广泛数据集的预训练 — 大模型使用大量多样化的数据进行预训练，以学习广泛的知识表示，能够掌握语言、图像等数据的通用特征。 | ## [😏]计算资源需求大 — 巨大的模型规模带来了高昂的计算和资源需求，包括但不限于数据存储、训练时间、能量消耗和硬件设施。 |
大模型的模态处理能力分类
纯文本大模型（Text-Only LLMs）
处理对象：仅输入输出文本，是最成熟的大模型类型。
典型代表：GPT-3（纯文本）、Llama 2、BERT。
多模态大模型（Multimodal LLMs）
处理对象：支持文本与图像、语音、视频等多模态输入输出，实现跨模态语义对齐。
细分类型：
文本 - 图像交互：GPT-4（支持图像输入 + 文本输出）、Flan-ViT（文本引导图像生成 / 理解）；
文本 - 语音交互：Whisper（语音识别 + 生成，OpenAI）、VALL-E（语音合成与情感模拟）；
多模态统一模型：GPT-4V（视觉 - 语言理解）、Multimodal-GPT（支持图像、视频、文本混合输入）。
