大模型知识框架：从原理到训练，看懂 AI 背后的逻辑
每天清晨，我们总会被各种 AI 新闻刷屏：“XX 大模型参数突破万亿”“AI 神器实现突破性功能”…… 这些新闻让我们兴奋地见证着技术浪潮，却也常常在密密麻麻的专业名词前感到困惑。“Transformer 架构”“自监督学习”“RLHF” 这些词汇像密码一样阻碍着我们理解 AI 的真相。若你也想在喧嚣的 AI 新闻中掌握正经知识，建立对大模型的系统认知，不妨跟随这篇文章，一起搭建大模型的知识框架，看懂那些让人 “不明觉厉” 的技术细节。
大模型的基础运作：从提示词到 token 续写
当你在手机上打开 DeepSeek、豆包或 ChatGPT 等应用时，你正在与大语言模型（LLM）对话。这些模型本质上是通过 “续写” 来生成回答的智能系统。你的提问被称为 “prompt 提示词”，会先被 “分词器” 切割成一个个 “token”—— 这是大模型理解内容的最小单元，每个 token 对应一个数字编号（token ID）。大模型的核心任务，就是计算在现有 token 序列后应该续写哪些 token。
核心技术支撑：Transformer 架构与自注意力机制
支撑这一过程的核心技术是 “Transformer 架构”，它凭借 “自注意力机制” 能精准捕捉上下文关联。计算时，模型会逐个生成 token：每生成一个新 token，就将其加入原有序列，再输入模型计算下一个 token，如此循环直至输出完整回答。因此，大模型的本质就是不断续写 token 串。
功能增强技巧：RAG 技术提升输出准确性
在实际使用中，你可能会开启 “联网搜索” 或 “外挂私人知识库” 功能，这其实是利用了 “RAG（检索增强生成）” 技术。简单来说，就是先将互联网或知识库中的相关内容加入 token 序列，再让模型开始续写，以此提升输出的准确性。无论是基础对话还是增强功能，都离不开这一核心流程。
模型能力的关键：参数与缩放定律
大模型的能力与 “参数” 密切相关。参数是模型内部用于计算的复杂数学表达式中的可调变量，其数量常被视为模型能力的重要指标，这一规律被称为 “scaling law（缩放定律）”—— 通俗说就是 “大力出奇迹”。许多模型名称会直接标注参数规模（B 代表 10 亿），比如 GPT-3 有 1750 亿参数，满血版 DeepSeek 已达 6710 亿参数，部分厂商甚至开始研发万亿参数模型。
模型效率优化：稀疏模型与 MOE 架构
不过，参数规模并非越大越好。传统 “稠密模型” 每次计算都调动全部参数，如同 “全情投入” 却效率不高；而 “稀疏模型” 则更 “冷静”，只激活与问题相关的部分参数，大幅降低计算量、提升速度。目前流行的 “MOE（混合专家模型）” 就是典型的稀疏模型，如马斯克的 Grok 和 DeepSeek 均采用此架构。它们通过 “门控网络” 为不同问题分配适配的 “专家模块” 并赋予权重，最终生成结果，兼顾效率与性能。
大模型的诞生流程：预训练筑基
从无到有打造大模型，需经历 “预训练→后训练→强化学习” 的完整流程。
预训练是基础，目标是让模型掌握人类知识和语言规律，打造 “基座模型”。这一阶段依赖海量互联网数据，通过 “自监督学习” 让模型自主学习：人类无需手动标注数据，只需让模型从数据中自我调校。核心技术是 “反向传播”：当模型输出结果（前向传播）与目标存在偏差时，计算 “损失值”，反向追踪误差来源并调整对应参数，循环优化直至结果逼近目标。预训练耗时耗力，往往需要数月甚至数年，以及大量显卡支持，这也让英伟达创始人黄仁勋成为 AI 热潮的大赢家。预训练完成后，基座模型如同 “互联网模拟器”，能对各类输入生成合理 token 序列，但通常无法直接使用。
大模型的诞生流程：后训练塑形
后训练的核心是将通用基座模型转化为特定功能的 “打工人”，关键步骤是 “监督微调（SFT）”。此时需要人类标注员介入，提供带标注的专业数据集（如对话数据、医学知识等），让模型模仿数据风格生成内容。例如，要打造对话助手，就喂入对话数据集；要做法律专家，就输入法律知识。这一阶段的数据集规模远小于预训练，如开源对话数据集 OpenAssistant 仅含 16 万条对话（中文不足 5000 条），却足以让基座模型成为合格助手。有趣的是，数据标注员的工作也成为 AI 时代的新职业，虽多为重复劳动，但门槛较低，甚至被网友调侃为 “未来向硅基生物投诚的资本”。
大模型的诞生流程：强化学习赋魂
经过监督微调的模型已能基本使用，但还只是 “复读机”—— 缺乏灵魂，仅能搬运知识。要注入 “灵魂”，需进入后训练的关键环节：“强化学习（RL）”。通过强化学习，模型输出会更符合人类偏好，甚至展现超越人类的智力。
强化学习的思路巧妙多样。以 DeepSeek 的 GRPO 方案为例：给定问题后，让模型生成数十种解决方案，筛选正确答案并保留其思路，再让模型模仿这些思路继续生成，循环优化。这一过程能让模型自主筛选有效思路，甚至涌现出人类未曾设想的解决方案，实现能力突破。
面向主观任务的优化：RLHF 技术
对于无标准答案的任务（如写诗、写文章），则需 “RLHF（基于人工反馈的强化学习）”。数据标注员先对模型生成的答案按偏好排序，再据此训练 “奖励模型（RM）”。之后，模型生成的答案会由奖励模型打分，模型再根据反馈持续优化，最终输出更符合人类审美的内容。从某种角度说，大模型的 “个性” 实则反映了背后标注员的偏好 —— 你对话的 “AI 女友”，背后可能是位有共同爱好的大汉。
技术竞争焦点：强化学习的实际应用
如今，强化学习已是技术竞争的核心领域。例如 DeepSeek R1 的强大推理能力（COT 思维链），就源于团队在监督微调阶段注入 60 万条推理数据，再通过 GRPO 流程引导模型筛选有效思路，最终实现突破。
轻量化大模型：蒸馏与量化技术
值得注意的是，个人电脑上部署的大模型多为 “蒸馏模型” 或 “量化模型”。蒸馏模型如同 “高仿版”，用小参数模型学习大模型的输出结果；量化模型则是 “压缩版”，通过降低参数精度减小体积。这些轻量化处理，让普通设备也能体验大模型功能。
掌握这些知识，再看 AI 新闻时，你便不会被 “Transformer”“MOE”“RLHF” 等名词劝退。大模型的世界虽复杂，但核心框架清晰：从 token 续写的基本原理，到预训练筑基、后训练塑形、强化学习赋魂的完整流程，再到稀疏化、蒸馏等优化技术，每个环节都藏着 AI 进步的密码。当你理解了这些，便真正踏入了 AI 的大门，能在技术浪潮中看清方向、理性判断。
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