大模型演变与概念

人工智能

• 人工智能是一个非常广泛的领域，涵盖了多种技术和方法，包括但不限于机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、机器人学等。
• 人工智能旨在创建能够模拟人类智能行为的系统或软件。它包括感知、推理、学习、决策和语言理解等多种能力，目标是让计算机能够像人类一样思考和行动。
• 在人工智能领域，有两个和人工智能紧密相关的概念，分别是机器学习和深度学习。

我们可以这样简单理解三者之间的关系： 深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的一个核心领域。

机器学习

机器学习是人工智能的一个核心子领域，它专注于开发算法和模型，使计算机能够从数据中自动学习和改进。简单来说，机器学习的目标是让计算机通过数据“学会”某种规律或模式。

机器学习又分为多种不同的算法，如监督学习、无监督学习以及强化学习。

监督学习

想象一下，你正在教一个小孩子学习如何识别苹果和香蕉。你会怎么做呢？

你可能会拿一些苹果和香蕉的图片，然后指着图片告诉孩子：“这是苹果，这是香蕉。”慢慢地，孩子就会学会，以后再看到类似的图片时，就能自己分辨出这是苹果还是香蕉。

监督学习就是类似的过程，只不过是在教计算机学习。

监督学习是一种让计算机通过“学习”来解决问题的方法。具体来说，就是给计算机很多已经“标注好答案”的例子，让它从中找出规律，然后用这些规律去解决新的问题。

比如想要判断一张图片是猫还是狗。那么我们需要给计算机很多猫和狗的图片，并且告诉它哪些是猫，哪些是狗。计算机学会了区分猫和狗的特征，以后再看到新的图片时，就能自己判断出是猫还是狗。

监督学习的两个关键点

1. 有“答案”的数据：
   • 就像教孩子时，每张图片都有“这是苹果”或“这是香蕉”的答案，监督学习需要很多已经标注好的数据来教计算机。
2. 让计算机自己找规律：
   • 计算机不是死记硬背，而是通过这些例子找出规律。比如，它会发现“有长尾巴的是猫，有短尾巴的是狗”，然后用这些规律去判断新的图片。

无监督学习

想象一下，你给一个小孩子一堆玩具，但没有告诉他这些玩具的名字或者分类方式。孩子自己会去观察这些玩具，把它们分成几组，比如把所有的小汽车放在一起，把所有的洋娃娃放在一起，或者把所有红色的玩具放在一起。孩子是根据自己的观察和判断来分组的，而不是按照别人告诉他的规则。

无监督学习就是类似的，只不过是在让计算机自己去发现数据中的规律和结构。

无监督学习是一种让计算机自己探索数据的方法。和监督学习不同，无监督学习没有“正确答案”可以参考。计算机需要自己去观察数据，找出其中的模式、规律或者分组方式。

比如现在有一堆照片，但没有告诉计算机照片的内容。计算机自己观察这些照片，比如把所有风景照放在一起，把所有人物照放在一起。计算机自己发现了照片的分类方式，而不是别人告诉它的。

假设你是一家超市的老板，想了解顾客的购买习惯，但你没有预先设定的分类方式。你可以用无监督学习来分析顾客的购买数据：顾客的购买记录，比如买了什么商品、花了多少钱、购物的频率等。然后让计算机自己分析这些数据，发现一些规律，比如把顾客分成“经常购买生鲜的顾客”“喜欢买零食的顾客”“偶尔购物的顾客”等。在这个过程中是计算机自己发现了顾客的分群方式，而不是你事先告诉它的。

无监督学习的两个关键点

1. 没有“答案”的数据：
   • 和监督学习不同，无监督学习没有标注好的“正确答案”。计算机需要自己去探索数据，发现其中的规律。
2. 发现隐藏的结构：
   • 计算机的任务是找出数据中的模式或分组方式。比如，它可能会发现数据中有几个“簇”，或者某些特征之间有某种关系。

强化学习

想象一下，你正在教一只小狗学会“坐下”这个动作。你会怎么做呢？每次小狗成功坐下时，你就会给它一块小零食作为奖励，如果它没有坐下，你可能就不会给奖励。慢慢地，小狗会发现，只要它坐下，就会得到奖励，于是它就会越来越频繁地坐下。

强化学习就是类似的过程，只不过是在教计算机或者机器人学习。

强化学习是一种让计算机或机器人通过“试错”来学习的方法。它就像一个正在探索世界的小孩子，通过不断地尝试，看看哪些行为会得到奖励，哪些行为会受到惩罚，然后根据这些反馈来调整自己的行为，最终学会如何做出最好的选择。 小狗学会了“坐下”。

强化学习的三个关键要素

1. 环境（Environment）：
   • 这就是小狗所处的世界，比如客厅、院子等。在强化学习中，环境就是计算机或机器人需要与之互动的场景。
2. 动作（Action）：
   • 这是小狗的行为，比如坐下、跑开、叫等。在强化学习中，动作是计算机或机器人可以采取的行为。
3. 奖励（Reward）：
   • 这是小狗得到的零食或者表扬。在强化学习中，奖励是一个信号，告诉计算机或机器人它的行为是好是坏。

强化学习的特点

1. 试错学习：
   • 就像小狗通过不断尝试来学习坐下，强化学习也是通过试错来学习。机器人会不断尝试不同的动作，看看哪些能得到奖励。
2. 奖励驱动：
   • 奖励是强化学习的核心。机器人会根据奖励信号来调整自己的行为，目标是最大化奖励。
3. 动态调整：
   • 机器人会根据每次的反馈动态调整自己的策略。如果一个动作总是能得到奖励，它就会更多地选择这个动作。

机器学习常见算法是这些，在这些算法里边，一般是从监督学习开始

深度学习

深度学习是一种让计算机通过“多层思考”来学习和解决问题的方法。它模仿了人脑的工作方式，就像大脑中有许多神经元一层一层地处理信息一样，深度学习也通过多层的“神经网络”来处理数据，从而发现数据中的复杂规律。

想象一下，你有一堆水果，包括苹果、香蕉和橙子。你希望让计算机学会区分这些水果。传统的方法可能需要你手动告诉计算机很多规则，比如“苹果是红色的”“香蕉是长条形的”“橙子是圆形的”。但深度学习不需要这样，它就像一个聪明的学生，自己通过观察和学习来发现水果的特征。

在深度学习中，你只需要给计算机这些照片，并告诉它每张照片对应的水果名称（比如“这是苹果”“这是香蕉”）。然后，计算机自己会通过多层的“思考”来学习如何区分这些水果。

多层思考

深度学习的核心是“神经网络”，它就像一个有很多层的筛子，每一层都在处理数据的一部分，逐步提取更复杂的特征。

• 第一层：计算机可能会先学会识别简单的形状和颜色，比如“这里有圆形的东西”“这里有红色的东西”。
• 第二层：它会进一步组合这些简单特征，比如“这是一个红色的圆形物体”“这是一个黄色的长条物体”。
• 第三层：它会根据前面的分析，判断出这是哪种水果，比如“这是一个苹果”“这是一个香蕉”。

深度学习的神奇之处在于，你不需要手动告诉计算机每一条规则，它会自己从数据中学习。比如，它可能会发现“苹果通常是红色或绿色的，表面光滑”“香蕉是黄色的，形状细长”“橙子是橙色的，表面有点凹凸”。

深度学习的特点

1. 自动学习：计算机自己从数据中学习规律，不需要手动编写复杂的规则。
2. 多层结构：通过多层的“思考”，逐步提取数据中的复杂特征。
3. 强大的能力：深度学习可以处理非常复杂的问题，比如识别各种形状和颜色的水果，甚至在有干扰的情况下也能正确分类。

这些都是在人工智能领域我们常见的一些概念和术语，以及这些这些概念之间的一些关系。

简单来说：

• 人工智能是最高层次的概念，涵盖了所有与智能相关的技术和应用。人工智能是深度学习和机器学习的最终目标，即通过这些技术实现智能化的系统和应用。
• 机器学习是实现人工智能的关键技术之一，通过数据驱动的方法让计算机自动学习和改进。机器学习是人工智能的核心实现手段，为人工智能提供了学习和适应的能力。
• 深度学习是机器学习的一个高级分支，专注于通过深度神经网络解决复杂问题，它为机器学习提供了更强大的模型和算法。

生成式人工智能

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）可以理解为一种“会创作的AI”。它通过学习大量数据（如文字、图片、音频等），掌握这些数据的规律，然后像人类艺术家一样创造出全新的内容。例如：

• 写文章：ChatGPT 可以根据你的要求生成一篇故事或邮件草稿；
• 画图：Midjourney 能根据“一只戴帽子的猫在月球上跳舞”这样的描述生成一幅画；
• 作曲：AI 可以模仿贝多芬的风格创作一段音乐。

它的核心能力是模仿+创新——既不是完全复制已有内容，也不是随机乱造，而是基于学习到的模式生成合理的新内容。

生成式AI是深度学习的“高级应用“。

• 传统深度学习：主要用于“分析”任务，比如人脸识别、语音转文字；
• 生成式 AI：利用深度学习技术实现“创造”，例如：
  • 生成对抗网络（GAN）：两个 AI 互相“较量”，一个生成假图片，另一个判断真假，最终生成逼真内容；
  • Transformer 模型：像 ChatGPT 这类大语言模型，通过分析海量文本学会写作。

深度学习是“学会观察世界”，生成式 AI 则是“用学到的知识创作新事物”。

大模型训练

整体上来说，大模型的训练可以分为三个阶段：

• 预训练（Pre-training）
• 监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning）
• 基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）

预训练

预训练是大模型的基础学习阶段，通过“阅读”海量文本（如书籍、网页）学习语言的通用规律，类似人类通过广泛阅读积累常识。

预训练的流程一般是这样：

1. 数据输入：模型学习互联网上的文本（如维基百科、新闻、小说），目标是预测句子中的下一个词。
2. 学习能力：掌握语法、逻辑、简单推理（如“猫吃鱼”的因果关系）。
3. 结果：形成“基础模型”（如GPT-3），能生成通顺但可能不准确的回答。

预训练的模型具备基础能力，知识面广，但是缺乏深度，能回答一些简单的基础问题，但是知识推理能力不足。此时的大模型相当于只会成语接龙。比如此时你问他埃菲尔铁塔在哪里，它可能回答你故宫在哪里，而不会回答法国，因为还缺乏推理能力。

这个阶段就像我们从小所接受的基础教育，语文、数学、英语、物理、化学、地理、历史、生物等等都要学习，广泛涉猎。

监督微调

监督微调是在预训练基础上，用标注数据教模型完成具体任务（如回答问题、写邮件）。

监督微调的流程一般是这样：

1. 数据输入：使用人工标注的指令-答案 对（如“翻译这句话：Hello→你好”）。
2. 学习能力：模型学会理解指令并生成符合要求的答案。
3. 结果：模型能执行特定任务（如客服对话、法律文书生成）。

这个阶段就像是我们读大学，选择一个专业精修，大学毕业之后，我们就具备了某一个领域的专业能力。

基于人类反馈的强化学习

基于人类反馈的强化学习是指通过人类对答案的评分，让模型学会生成更符合人类偏好的回答（如更安全、更礼貌）。

RLHF 的流程一般是这样：

1. 训练奖励模型：人类对多个答案排序（如 A 比 B 更好），模型学会预测哪些回答更受欢迎。
2. 强化学习优化：模型生成答案后，根据奖励模型的评分调整策略，类似“试错学习”。
3. 结果：模型输出更人性化（如避免偏见、减少错误）。

这个就像是我们工作之后，搬砖的过程中，可能受到领导的表扬，也可能受到领导的批评，这些就是反馈，在这个过程中我们学会总结经验，知道了如何让自己的工作更出色，得到更多表扬。

总结一下，这三个阶段的关系就是这样的：

阶段	类比	目标	结果
预训练	广泛读书的小孩	掌握语言基础	能说通顺的话，单但不够专业
SFT	学专项技能（如烹饪）	完成特定任务	能写邮件、解答问题
RLHF	根据反馈改进（如试吃）	符合人类偏好	回答更安全、有用、自然

最后再举个简单的例子，比如我们想利用大模型训练一个客服，那么我们的流程可能是这样：

1. 预训练：模型读遍互联网，学会中文语法和常见问题（如“如何退款”）。

2. SFT：用标注数据训练它回答：“退款流程是：1.登录账号→2.提交申请…”。

3. RLHF：用户给回答打分，模型学会把“请联系管理员”优化为“我帮您转接人工服务”。

通过这三个阶段，大模型从“书呆子”成长为“专业助手”，既能理解需求，又能用人类喜欢的方式回应。

大模型特点

参数规模庞大

大模型通常包含数十亿至数万亿参数（如GPT-4参数达1.8万亿），远超传统模型。这种规模使其具备强大的表征能力，能够捕捉语言、图像等数据中的复杂模式。例如，GPT-3通过 1750 亿参数实现对自然语言的深度理解。

海量数据训练

训练数据量通常达 TB 甚至 PB 级别，涵盖多语言文本、图像、音频等多模态信息。例如，GPT-3 使用 45TB 原始数据（清洗后 570 GB），通过自监督学习从海量数据中提炼通用知识。

高算力需求

训练需数百至上千 GPU 集群，耗时数周至数月。以 GPT-3 为例，需 3640 PFLOP·天的算力，相当于 512 张 A100 GPU 连续运行 1 个月。

涌现能力

当模型规模突破临界值（如千亿参数）时，会突然展现小模型不具备的复杂能力，例如逻辑推理、跨领域知识融合。例如，DeepSeek 模型在参数规模扩展后，意外展现出对数学难题的求解能力。

多任务泛化

单一模型可同时处理翻译、摘要、问答等任务，无需针对每项任务单独设计架构。例如，Gemini 模型能同时处理文本、图像、音频输入并生成代码。

大模型的分类

大语言模型（Large Language Models, LLMs）

大语言模型是专注于文本模态的深度学习系统，通过海量文本数据预训练掌握语言规律，具备文本生成、理解、推理三大核心能力。典型代表包括 GPT 系列、DeepSeek R1、文心一言等。

大语言模型常见的应用场景如下：

• 内容生成：新闻写作、营销文案、代码自动生成（如 GitHub Copilot）；
• 智能交互：客服对话、虚拟助手（如 Siri、小爱同学）；
• 知识服务：知识问答、文献摘要、舆情分析。

由于模态单一，LLM 仅处理文本数据，无法直接理解图像、音频等信息；同时，因为 LLM 依赖训练数据时效，所以通常需结合 RAG（检索增强生成）更新知识。

多模态模型（Large Multimodal Models, LMMs）

多模态模型是能同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据模态的 AI 系统，通过跨模态对齐实现信息融合与协同推理。代表模型包括 GPT-4V、Gemini、Qwen-VL 等。

LMM 一些常见的应用场景如下：

• 医疗诊断：融合 CT 影像（视觉）、病理报告（文本）、患者语音（听觉）进行综合判断；
• 智能驾驶：同步处理摄像头画面、雷达点云、导航指令；
• 内容创作：图文混排广告设计、短视频脚本生成（如字节跳动豆包）。

总结下，LLM 和 LMM 对比如下：

维度	大语言模型（LLMs）	多模态模型（LMMs）
输入模态	仅文本	文本、图像、音频、视频等
核心技术	自注意力机制、自回归预测	跨模态编码、联合表示学习
典型架构	GPT、BERT、LLaMA	CLIP、Flamingo、GPT-4V
优势场景	文本生成、逻辑推理	跨模态检索、多感官交互
硬件需求	单卡可运行7B参数模型	常需多卡并行处理高分辨率数据
开源生态	成熟（如LLama、DeepSeek开源版）	仍处于早期阶段（Qwen-VL 等部分开源）

大模型的工作流程

分词化（Tokenization）

分词化是将原始文本拆解为模型可处理的最小语义单元（Token）的过程，其核心作用包括：

• 降维处理：将无限可能的文本组合映射到有限词表（如 GPT-4 词表约 10 万 Token）；
• 语义保留：通过子词拆分处理未登录词（如“量子计算”拆为“量子”+“计算”）；
• 跨语言统一：中英文混合句如“给我一个 iPhone15 的测评”可拆为[“给”, “我”, “一个”, “iPhone”, “15”, “的”, “测”, “评”]。

主流分词方法

方法	原理	典型模型	案例
BPE（字节对编码）	合并高频字符对形成子词，逐步构建词表	GPT系列、Qwen模型	文本”low lower” -> 合并 “lo” 和 “w” 生成 “low”
WordPlece	基于合并收益公式 score=共现次数/（单独出现次数1x次数2）选择最优合并对	BERT	“hugs”拆为”hug”+”s”(合并收益0.05)
Unlgram LM	动态淘汰对总概率贡献最小的子词	T5	若”量子物理”概率贡献率低，则保留”量子”和”物理”
SentencePiece	无空格分词，支持多语言混合处理	Qwen、Gemini	中文”帮我写诗” -> [“帮”，”我”，”写”，”一首”，”关于”，”量子物理”，”的诗”]

中文分词方法

中文分词就像给句子”拆积木”，让电脑看懂汉字组合。常见的方法有这几种：

• 基于词典的分词：这是最常见的分词方法，就是根据一个预先定义好的词典来切分句子。比如”我爱北京天安门”，系统会先找字典里有的词：”我”、”爱”、”北京”、”天安门”，咔咔拆成四个词。
• 基于统计的分词：这种方法会考虑词频，即某个词在大量文本中出现的频率。如果网上”北京天安门”总是连在一起出现，就算字典里没这个词，系统也会当它是个整体，拆成”北京天安门”一个词。
• 基于规则的分词：这种方法会根据一些特定的规则来分词，比如人名、地名、机构名等的识别规则。比如遇到人名会自动识别”张伟”是名字，地名就认”北京市”这种固定格式，遇到”北京天安门”可能直接当地名处理。
• 混合分词方法：实际应用中会把上面几种方法混着用。先基于词典的分词，剩下的用基于统计的分词，遇到人名地名再用基于规则的分词补刀，就跟做菜加各种调料似的。
• 子词粒度分词：遇到完全不认识的新词（比如网络热词”栓Q”），系统可能会硬拆成”栓”和”Q”。就像修东西时拆零件，虽然不知道整体是啥，先拆开再说。

最后不管怎么拆，系统都会把每个词换成数字编码（就像快递单号），电脑拿着这些号码就能处理文本了。不过要注意，不同分词工具就像不同的厨师，切出来的词块可能不太一样，没有绝对正确的切法，主要看用在哪里。反正核心目标就是帮电脑理解我们说的话！

分词的挑战与优化

• 拆分歧义：如“美国会通过法案”可能误拆为“美/国会”；
  • 解决方案：预定义规则合并专有名词（如“美国会”整体保留）。
• 多语言混合：日语“今日の天气很好”需切换分词器；
  • 优化策略：多语言词表或动态分词器切换。
• 专业术语处理：医学名词“α-突触核蛋白”需定制词表。

词表映射（Vocabulary Mapping）

为什么要词表映射

• 计算机只能计算数字，Token ID 就像快递单号，告诉系统每个词块的位置和含义。
• 模型会根据这些 ID，把词块转成向量（数学里的多维数组），再做后续分析。

映射流程

1. Token→ID 转换：
   每个 Token 被映射为唯一整数 ID（如“咖”→12768，“啡”→23579）；
2. 词向量嵌入：
   通过 Embedding 矩阵将 ID 转换为稠密向量（如维度 768）。

词向量技术演进

技术	核心突破	应用场景	局限性
One-Hot	简单独热编码（如”苹果”->[1,0,0]）	传统分类任务	高维稀疏、无法表达语义关系
Word2Vec	通过CBOW/Skip-gram学习上下文语义（如”国王-男人+女人=王后”）	搜索引擎、推荐系统	无法处理OOV词、忽略词序
BERT	动态上下文编码（如”银行”在”存钱”与”超市”中向量不同）	机器阅读理解	计算资源消耗大
FastText	子词拆分增强OOV处理（如”apple”->”ap”+”pp”+”pl”+”le”）	社交媒体文本分析	语义粒度较粗

映射中的关键问题

• 语义对齐：需确保相似 Token 在向量空间邻近（如“猫”与“犬”距离小于“猫”与“汽车”）；
• 多模态扩展：图文混合输入时，词向量需与视觉特征对齐（如“黑猫”文本+图像置信度加权）；
• 动态更新：OpenAI O1 专业版实时扫描新词出现频率，自动更新词表（如“量子奶茶”超阈值即保留）。

同一个词，不同模型编号不同：比如 BERT 和 GPT 的词表不同，”我”的 ID 可能分别是 101 和 502。

未知词（OOV）：如果遇到词表里没有的词（比如网络新词），可能会拆成子词（Subword）或标为 [UNK]（未知符号）。

大模型文本生成过程

你可以把大语言模型想象成一个玩文字接龙的AI老司机，它的操作流程是这样的：

举个例子：

• 你开头说：“ 设计模式图书是”
• AI 老司机立刻接话：“程序员必备的”（它觉得这词最可能跟上）
• 接着你把新句子拼成：“Java设计模式是Java程序员必备的”
• AI 继续接龙：“实战宝典”（现在句子变成“…程序员必备的实战宝典”）
• 再接着它可能接：“从入门到精通全覆盖”（甚至可能自动优化成更顺溜的表达）

老司机的接龙秘籍：

• 看菜下饭：每次只盯着当前完整的句子（比如“设计模式图书是XXX”），专注猜下一个最可能蹦出来的词。
• 越写越长：把新猜到的词粘到句子屁股后面，组成更长的句子，接着继续猜下下个词。
• 刹车条件：直到出现三种情况才会停：
  • 憋出句号/感叹号（自然结束）
  • 遇到暗号“”（相当于喊“停！”）
  • 字数刷满（比如最多接 20 个词）

为什么说它像老司机？

• 经验值拉满：它读过全网海量技术文档，知道“程序员必备”后面接“实战宝典”比接“菜谱大全”更合理。
• 会自我修正：如果前面写“Java设计模式是Java程序员必备的”，后面可能默默删掉多余“的的”。
• 可盐可甜：你说“写技术推荐”它就列知识点，你说“吹彩虹屁”它能夸“行业标杆级著作”，全看开头给的提示。

整个过程就像 AI 在玩超级加长版文字接龙，一边接词一边改稿，直到凑出一篇人模人样的推荐文案，这就是所谓的自回归。