最近几年，每天都满屏的“大模型”“微调”“强化学习”“Token”……你能读出字，但常常读不出意思，对吧？很多人看完只剩下自惭形秽，怕别人问就笑笑点开下一条。其实这些概念并不难，换个生活场景讲，你就能马上懂得怎么用，甚至看到很多的群里朋友圈等都在讨论。
先把它想象成写文章的过程。最小的文字单位是 token，类似我们写作时的字或词。模型的工作，就是不断“续写”这串token：它看到一段文字，预测下一个最合适的词，然后把新的词接上，再预测下一个。底层靠的叫 transformer 和自注意力机制，负责理解上下文关系——就像你读一句话会往回看，抓住重点。
模型的大脑里有很多可调的“参数”，有人把它当体力比大小：参数越多，理论上记得越多但也更费算力。这就是为什么有的模型动辄上百亿、上千亿参数。但更聪明的做法是只激活与问题相关的部分参数，省时又省力，这类思路叫稀疏模型或混合专家（MOE），可以把不同“专家”分工解决问题。
模型怎么练成“会说话”的？
分两步。第一步是预训练，用互联网海量文本让模型先学会语言规律和常识，过程像给新员工读万卷书，多数是自监督学习——模型自己读、自己对比答案、自己调整错误。第二步是后训练，把基座模型调成具体角色：做客服就喂对话数据，要它像专家就喂专业语料。这里的微调很多时候需要人工标注的数据，靠真实人把好输出质量的“样板”给模型看。
要让模型既会说话又“有眼色”，就得加强化学习。思路不复杂：给模型出题，让它多产出几种方案，筛掉差的，保留好的，再让模型学习这些好的思路。重复几轮后，它会更符合人类偏好，某些时候还能跑出人类没想到的新解法。不过写诗、写故事这种没有唯一正确答案的任务，仍离不开人工打标签判断“好不好”。
最后说点实用的：当你听到“外挂知识库”“检索增强”时，别紧张。其实是把现成的信息先喂给模型，让它在“知道有这件事”的前提下再续写答案，输出更靠谱。电脑上能跑的多数是“蒸馏”或量化版模型，功能上像原版的高仿，算力门槛低，适合个人练手。
这些名词背后都是可以类比和分解的步骤，从“读海量书”到“学模仿好答案”再到“筛选最合适的输出”。弄清楚这条脉络，比记住一堆术语更有用。想要一张速查图和常见名词解释吗？后台回复“AI名词”我发给你，别让这些词把你吓住，真正的机会在于理解后你能做什么。
