这几天图欧君我有幸（误打误撞）拿到了赛博禅心老师公众号的白名单转载权，给大家分享一篇来自禅心老师的深度好文（本文的表情包是我配的）。

下面，禅心老师将以「交互演示」的方式，尝试帮你在 10 分钟内，带你用不一样的视角来理解大模型的基本原理，争取人人都能看懂！

1、大模型的“生成”，不过是续写

大模型，能够写一篇很长的内容：不过是“文字接龙”的小游戏。

简单来说，就是：根据前面的内容，预测下一个词是什么，然后把这个词接上，再预测，再接上，循环往复。（你也可以管这个叫：自回归）

这里有一个简单的演示，可以点击 天气 来试试

大模型就这么一个个词的猜，直到猜完一整篇文章。

不过这里就有了一个新问题：AI 是如何判断哪个词可能性最大？又是如何理解我们写的内容呢？

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2、大模型自己“划重点” ：所谓的“注意力”

AI 在“续写”时，不会对所有词都一视同仁，它会“划重点”！ 这项能力叫做 “注意力机制”：把注意力更多地放在重要的词语上。

在下面的演示中，点击 阳光 花香 人们 微风 感叹 或者 今天 ，来看看大模型都关注到了什么。

通过注意力机制，AI 能够理解句子中词语之间的关系，从而更好地“续写”出通顺的内容。

但问题又来了：AI 是怎样去辨别，哪些内容彼此更相似呢？

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3、AI 眼中的文字，是一串串数字

我们能看懂文字，但 AI 看见的却是一串串数字。 因为 AI 会先把每个词变成一个数字编号，这个过程叫做 “词嵌入” (Word Embedding)。

举个例子：比如“猫”和“狗”这两个词，我们知道它们都是动物，也都很可爱，但在叫声上有所不同。而 AI 却不懂这些，它看到的一切信息，都是被从不同纬度标记的。假设标记数字的取值范围是 -1 到 1：

• 对于“猫”来说：“喵喵叫”这个特征可能对应的数字是 0.99，因为猫确实会喵喵叫；“可爱”这个特征对应的数字可能是 0.8，因为猫通常被认为是可爱的。

• 对于“狗”来说：“喵喵叫”这个特征对应的数字可能只有 0.3，因为它不太常发出这种叫声；但 “可爱”这个特征也对应 0.8，和猫一样。

这像这样，AI 在一通数值比较后，就知道“猫”和“狗”一样可爱，但叫声不同。

大模型不认识文字

它把每个词都变成数字

每个词都有个专属的数字编码

这样它才能计算和理解

任意滑动，查看各词向量

所有词都有数字编号

这编号代表着词的意思

意思差不多的那些词

它们的编号也会更接近

词语被转换成数字代码

这种代码叫作词向量

向量之间距离的远近

表示了词语意思相关度

于是，通过大量的 “词嵌入” ，AI 就能“理解”词语的含义，然后开始干活了。

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4、塞数据，然后吸收 - 大模型是这样训练的

那么，词嵌入的值，是如何得到的呢？答案是：“预训练”。你可以把它想象成 AI 在正式工作前，先进行大量的“阅读”学习。而这个学习过程中，也诞生了我们之前提到的“数字身份证” (词嵌入)。

但这个“阅读”过程，不仅仅是“塞”数据，还包含了 AI 的“消化吸收”，就像星之卡比一样。

院子轨道杂化理论

禅与摩托车维修艺术

金刚经 大一统理论

艾泽拉斯国家地理

上下五千年

唐诗三百首 九九乘法表

在这个“阅读 + 吸收”的过程中，大模型不仅学习语言规律，还为每个词生成“数字身份证”（词嵌入）。但要知道，这些“身份证”并非一成不变，而是随着“阅读”不断优化。例如，读到“猫”和“狗”常一起出现，它就会让这两个词的“身份证”更接近。

这种“阅读”加“吸收”的过程，就是大模型的“训练”，使 AI 逐步掌握语言规律，并构建出包含“数字身份证”的庞大“词汇库”。

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5、“专项训练” - 从“通才”到“专才”

如果把“预训练”比作“通识教育”，那么 “微调” 就像是“专业培训”：让大模型成为领域专家。

比如，我们手里有一个训练时长两年半的大模型，非常善于背带裤穿搭。

如果我们想得到一个“iKun 模型”，也就是让它精通唱、跳、RAP 和篮球，就需要定向的进行一些微调。在微调过程中，每个词的“数字身份证”也会发生变化。

体验：在下图中，让 iKun 练习 唱 跳 Rap 或者 篮球

现在，iKun 经过“微调”，就是一个合格的大模型了，立刻出道！

现在，想必你已经完全了解大模型“生成内容”的几个关键概念了：

• 根据前文预测下一个词的“续写”

• 关注重点词语的“注意力”

• 将文字转换成数字的“词嵌入”

• 海量学习的“预训练”

• 针对特定任务的“微调”

正是通过这些过程，我们得到了各式各样的大模型，而且非常聪明！

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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