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一、大模型科普：从Token、Transformer到蒸馏模型
最近这两年,每天早上打开手机,总会被各种AI新闻刷屏。“某某公司突发AI神器”“某某模型刷爆纪录”“又一个历史时刻诞生”……标题一个比一个劲爆,让人既兴奋又焦虑。
但点开文章后,往往是这样的画风:每个字都认识,连在一起却不知道在说什么。什么Token、Transformer、MOE、RLHF……满屏的专业术语让人自惭形秽。鬼鬼祟祟掏出AI问一问,得到的解释又太学术,看完还是一头雾水。
如果你也有类似的困扰,这篇文章就是为你准备的。我们不讲高深理论,只用最接地气的方式,帮你建立一个关于大模型的完整认知框架。看完之后,你不仅能听懂AI圈的"黑话",还能理解大模型背后的运作逻辑。
从对话到Token:大模型是如何"思考"的?
你手机上的ChatGPT、豆包、文心一言,本质上都是大语言模型(LLM)。我们可以把它们想象成一个个训练有素的"大脑",你的每一句话都是给它们的提示词(Prompt)。
但大模型并不是直接理解你的话,而是通过分词器把文字切分成一个个Token。这就像把一段话拆解成最小的"理解单元"——Token可能是一个词、半个词,甚至是一个标点符号。每个Token都对应一个数字ID,大模型的工作就是预测"这串Token后面应该接什么"。
举个例子,当你输入"今天天气真"时,大模型会计算出最可能的下一个Token是"好"。然后把"今天天气真好"重新输入,再算出下一个可能是"啊"。就这样一个Token接一个Token地续写,最终输出一段完整的回答。
这就是大模型的本质——一个超级复杂的"续写机器"。
RAG:给大脑装上"外置硬盘"
你可能注意到,有些AI工具可以联网搜索,或者接入你的私人知识库。这其实是RAG(检索增强生成)技术在起作用。
简单来说,RAG就是在让大模型"续写"之前,先从互联网或知识库里抓取相关内容,把这些信息塞进Token序列里,再开始计算。这就像考试时偷偷翻书一样,能大幅提高答案的准确率。
参数越多越聪明?揭秘稠密模型与稀疏模型
大模型的"聪明程度",很大程度上取决于它有多少参数。你经常会看到"GPT-3有1750亿参数""DeepSeek-R1有6710亿参数"这样的表述,这里的B就是Billion(十亿)的意思。
听起来很玄乎,但你可以把参数理解为大脑里的"神经连接"。参数越多,理论上模型越聪明,这就是业界流行的Scaling Law(规模法则)——俗称"大力出奇迹"。
但这里有个有趣的分野:
稠密模型就像那种"全情投入"的恋爱脑,你问它"1+1=?"这么简单的问题,它也要调动所有参数,轰轰烈烈地计算一番。虽然表现好,但计算量大,速度慢,成本高。
稀疏模型则更像"理性派",它会根据问题的类型,只激活相关的一部分参数。比如问数学题就调用"数学专家",问历史就找"历史专家"。这种按需调用的方式就是MOE(混合专家模型),马斯克的Grok和DeepSeek都采用了这种架构。
从菜鸟到专家:大模型是如何"炼成"的?
现在我们来揭秘一个大模型诞生的完整过程。这个过程分为两大阶段:预训练和后训练。
预训练:打造"互联网模拟器"
预训练(Pre-training)是大模型训练中最烧钱、最耗时的阶段。这一步的目标是让模型掌握人类世界的各种知识和语言规律,打造一个通用的基座模型(Base Model)。
过程很简单粗暴:让模型爬遍互联网,把人类辛苦创作的知识精华统统学一遍。但关键在于,模型是如何"学习"的?
答案是:反向传播。
想象一下,你给模型输入"今天天气真",它预测下一个Token是"冷"。但正确答案应该是"好"。这时候,模型会计算预测结果和正确答案之间的损失(Loss),然后反向追溯:哪个计算环节出了问题?该如何调整参数才能得到正确答案?
这个过程会循环往复成千上万次,直到模型的预测越来越准确。由于训练数据量巨大,这个阶段采用自监督学习——人类躺平,让模型自己调教自己。
预训练往往需要几个月甚至几年,消耗天量的显卡。这也是为什么黄仁勋成了AI时代最大的赢家。
完成预训练后,我们得到的基座模型就像一个"互联网模拟器",能够续写各种内容,但还不能直接用于实际工作。
后训练:从通才到专家
要把基座模型变成能用的产品,需要进行后训练(Post-training)。这个阶段包括两个关键步骤:监督微调和强化学习。
监督微调:教会AI"好好说话"
监督微调(SFT, Supervised Fine-Tuning)的目标是让模型学会特定的任务风格。比如要做一个对话助手,就得给它喂对话数据集;要做医学专家,就得喂医学问答数据。
这些数据集都是带标注的,需要真人编写或真人借助AI编写。比如OpenAI在训练InstructGPT时,就招聘了40名数据标注员。这也算是AI给人类提供的就业机会——虽然工作可能有点枯燥,但门槛相对不高。
有趣的是,如果你去Hugging Face等大模型社区逛逛,会发现不是所有人都在做"正经"微调。有人拿基座模型喂一些"不堪入目"的数据,打造各种"专家女友"模型。人性啊,总是如此丰富多彩。
但监督微调只是让模型变得"基本可用",要真正赋予它"灵魂",还需要下一步。
强化学习:让AI超越人类
强化学习(RL, Reinforcement Learning)是后训练中最精彩的部分。通过强化学习,大模型不仅能更符合人类偏好,甚至能展现出超越人类的智力。
以DeepSeek的GRPO方案为例:
给定一个问题,让AI生成几十个不同的解决方案
把答错的方案扔掉,保留答对的方案
让AI模仿这些正确方案,继续生成新的解决思路
再次筛选,再次喂给AI
如此循环往复
这个过程中,AI可能会涌现出人类从未想到的解决方案,达成"超越人类"的效果。DeepSeek-R1那令人惊叹的思维链(CoT)能力,就是通过这种方式训练出来的。
但并非所有问题都有标准答案。比如写文章、写诗,谁的更好?这时就需要RLHF(基于人工反馈的强化学习)。
数据标注员会给AI生成的多个答案排序,把好的排前面,差的排后面。然后根据这些排序,训练出一个奖励模型(Reward Model)来给AI打分。这样,大模型就能根据奖励模型的反馈不断优化自己。
从某种意义上说,大模型的"个性"反映了背后标注员的偏好。所以你聊的那些AI女友,背后可能是跟你有共同爱好的程序员大哥……
蒸馏与量化:把大象装进冰箱
你可能会说:“等等,我明明在自己电脑上跑过DeepSeek啊!”
实际上,你跑的很可能是蒸馏模型或量化模型,而非满血的原版。
蒸馏模型就像"高仿版",用一个参数较小的模型(比如32B的千问)去学习满血版DeepSeek(671B)的输出结果,调整参数,做出一个"形似神似"的仿品。
量化模型则是"压缩版",把模型中精度极高的参数转化为精度稍低的参数,从而降低体积和性能要求。就像把4K视频压缩成1080P,画质有损失,但普通场景下够用。
这些技术让普通用户也能在个人电脑上体验大模型,但性能自然不如云端的满血版本。
写在最后:理解AI,才能更好地使用AI
读到这里,恭喜你已经掌握了AI圈的"黑话密码"。下次看到新闻里提到Token、Transformer、RLHF,你不会再一脸懵逼,而是能快速定位它在整个大模型框架中的位置。
更重要的是,理解这些底层逻辑后,你会对AI有更清醒的认知:
AI不是魔法,而是数学和工程的结晶
大模型不是复读机,通过强化学习,它能涌现出真正的"智能"
数据标注员很重要,他们的偏好塑造了AI的"人格"
参数不是越多越好,架构和训练方法同样关键
AI时代才刚刚开始,未来还会有更多激动人心的突破。但无论技术如何演进,保持好奇、持续学习,永远是我们拥抱变化的最佳姿势。
如果这篇文章对你有帮助,欢迎分享给更多被AI新闻搞懵的朋友。我们一起在AI的浪潮中,做个明白人。
素材来源：龙大聊AI,网络。
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