什么是大语言模型

什么是大语言模型文章目录什么是大语言模型1. 什么是大语言模型1.1 什么是神经网络举个例子如何教一个小朋友识别猫简单来说1.2 什么是自监督学习简单来说1.3 什么是半监督学习简单来说1.4 什么是语言模型语言模型的核心任务简单来说1.5 重新理解大语言模型2. 大语言模型的核心特点2.1 规模巨大2.2 通用性强2.3 训练方式不同2.4 交互方式发生变化3. 常见的大语言模型4. 结合 AI应用 和 Agent1.1 结合AI应用理解1.2 结合 Agent 智能体的角度5. 总结1. 什么是大语言模型大语言模型(Large Language ModelLLM)是指基于大规模神经网络通过自监督或半监督方式对海量文本进行训练、能理解和生成人类语言的语言模型**。大语言模型的参数规模通常达到数十亿至万亿级别。例如GPT-3 包含 1750 亿参数。如果这句话对于刚接触大语言模型的同学来说比较抽象我们可以先分别理解其中几个重要的概念神经网络自监督学习半监督学习语言模型理解了这几个概念之后再回过头来看“大语言模型”就会更加容易。1.1 什么是神经网络我们可以把神经网络简单理解成一个非常高效的“团队工作流程”或“条件反射链”。举个例子如何教一个小朋友识别猫我们不会只给小朋友一条简单的规则例如“有胡子就是猫。”因为兔子也可能有胡子。我们会让他看很多猫的图片有的神经元负责识别“尖耳朵”有的神经元负责识别“胡须”有的神经元负责识别“毛茸茸的尾巴”。这些神经元会一层层地传递和组合信息最后大脑综合判断“这是猫”神经网络就是模仿人脑的这种工作方式。它由大量虚拟的“神经元”和连接组成。每个神经元都像一个小处理单元负责处理一点点信息。无数个神经元分成很多层前一层的输出作为后一层的输入。通过海量数据的训练这个网络会自己调整每个“神经元”的重要性也就是参数的值最终形成一个非常复杂的“判断流水线”。例如一个识别猫的神经网络某些参数可能专门负责识别猫的眼睛另一些参数专门负责识别猫的轮廓。简单来说神经网络就是一个通过数据训练出来的、由大量参数组成的复杂决策系统。1.2 什么是自监督学习自监督学习可以理解成一个“完形填空”超级大师。例如我们想学会一门外语但没有老师给出题和批改怎么办我们可以拿一本该语言的小说自己玩“完形填空”随机盖住一个词然后根据上下文猜测这个词是什么。一开始可能猜得乱七八糟。但是不断重复这个过程看了成千上万本书后我们就会逐渐掌握这个语言的语法词汇搭配上下文逻辑。现在不仅能轻松猜对被盖住的词甚至能够自己写出流畅的文章。这就是自监督学习。模型面对海量的、没有标签的原始文本例如互联网上的文章、网页等。它自己给自己创造任务把一句话中间的某个词遮住然后尝试根据前后的词来预测这个被遮住的词。通过亿万次这样的练习模型就能够逐渐学习语言的规律。它不需要人类手动给每句话标注“这是主语。”“这是谓语。”简单来说自监督就是让模型从数据本身找规律自己给自己当老师。1.3 什么是半监督学习半监督学习可以理解为“师父领进门修行在个人”。例如你想学做菜。师傅先教你几道招牌菜比如麻婆豆腐宫保鸡丁。这相当于给了你一些“有标注的数据”。然后师傅让你去尝遍天下各种美食自己研究其中的门道。这相当于接触海量的“无标注数据”。你结合师傅教的基本功和自己尝遍天下美食的经验最终不仅能完美复刻招牌菜还能创新出新的菜式。这就是“半监督”。先用少量带标签的数据让模型“入门”掌握一些基本规则然后再让它去海量的无标签数据中自我学习和提升。这对于大语言模型来说也是一种常用的训练方式。简单来说半监督就是“少量指导 大量自学”的结合模式。1.4 什么是语言模型语言模型可以理解成一个“超级自动补全”或“语言预测器”。例如我们在用手机打字时输入“今天天气真”输入法可能会自动提示“好”“不错”“冷”这个输入法之所以能够提示就是因为它内部有一个小型的“语言模型”。它会根据我们输入的前文计算下一个词最可能是什么。语言模型的核心任务预测下一个词。一个强大的语言模型能够根据一段话预测出最合理、最通顺的下一个词是什么。这样一个个词接下去就能够生成一整段话、一篇文章。简单来说语言模型就是一个计算“接下来最可能说什么”的模型。1.5 重新理解大语言模型现在我们再回头看“大语言模型”的描述就会比较容易理解了。翻译成大白话就是大语言模型是一个使用“超级团队工作流程”大规模神经网络搭建的拥有数百亿甚至上万亿个“脑细胞”参数的“超级自动补全系统”语言模型。它学习的方式主要是通过自己玩“海量完形填空”自监督学习“少量名师指导 海量自学”半监督学习。通过这些方式它从海量文本数据中学习语言的规律。2. 大语言模型的核心特点2.1 规模巨大大语言模型的“脑细胞”也就是参数特别多。通常达到数十亿甚至万亿级别。所以它能够处理更加复杂的问题。这就像一支百万大军和一个小分队的区别。2.2 通用性强大语言模型不是为了单一任务训练的。因为它通过“完形填空”学习的是整个语言世界的底层规律包括语法逻辑知识关联。而不是只背会了某一个具体任务。所以它能够举一反三把底层能力灵活应用到不同任务中例如聊天翻译写代码。这种“涌现”能力就像孩子通过大量阅读后突然能够写出意想不到的优美句子一样。2.3 训练方式不同大语言模型主要使用自监督学习从海量无标注的原始文本中学习。它不依赖人工一张张地给图片标注“这是猫。”而是直接从原始文本中自学。这种方式效率很高也能够支持非常大规模的训练。2.4 交互方式发生变化传统的软件使用方式往往需要点击按钮输入固定内容编写代码。而大语言模型带来了一种更加自然的交互方式。我们可以直接像对人说话一样给它指令也就是输入Prompt提示词。例如“写一首关于春天的诗。”模型就能够根据我们的要求生成相应的内容。3. 常见的大语言模型常见的大语言模型模型名称简介GPT系列OpenAI美国开发的顶级多模态大模型包含GPT‑5.1等版本具备超强推理能力与原生音视频处理能力Claude系列Claude是由Anthropic公司开发的AI助手以擅长编程辅助、处理长文档和进行细腻、拟人化的对话而著称。Gemini系列Gemini系列模型是Google推出的多模态AI模型旨在提升对话系统和搜索引擎的智能表现融合了文本、图像等多种数据处理能力。GLMGLMGeneral Language Model是智谱AI推出的大语言模型以高效的上下文理解能力、优秀的多任务处理性能和本土化语言适配优势为特色。通义千问系列阿里巴巴中国开发具备全栈AI能力与阿里云生态深度绑定混元大模型腾讯中国推出依托微信、腾讯云生态企业级安全与生态打通能力优异适合社交与企业应用场景云雀大模型/豆包字节跳动中国自研驱动豆包AI助手与抖音、今日头条等内容生态深度集成用户量破亿DeepSeekDeepSeek中国研发被称为“国产推理之王推理能力强成本效益高适合复杂逻辑任务我们常用的豆包、cursor都是基于大语言模型来运行向他人提供服务的。4. 结合 AI应用 和 Agent1.1 结合AI应用理解我的理解是一个AI应用能够做很多的事情那么这个AI应用真正决定怎么做如何做需要依赖大语言模型LLMLLM 就是 AI 应用的大脑负责思考、理解、做决策、生成文字逻辑。但大脑不会动手干活真正实际执行动作要靠工具 / 外部能力。用户给 AI 应用提需求帮我写代码、查资料、编辑图片LLM大脑理解你的意图思考要分几步完成判断该调用什么工具生成执行逻辑、输出回复文本。但是 LLM 本身不能直接操作文件、不能调用画图接口、不能操作数据库、不能访问网络。需要 AI 应用帮它调用对应的工具把工具返回的结果再交给 LLMLLM 再整理成最终答案返回给用户。1.2 结合 Agent 智能体的角度如果没有 AgentLLM 只做问答只输出文字不会主动调用工具。如果是 Agent 智能体应用LLM 负责规划决策然后指挥工具去干活。5. 总结如果把前面的内容全部总结起来大语言模型是一个使用大规模神经网络搭建的语言模型拥有数十亿甚至万亿级别的参数。它通过自监督学习或者半监督学习等方式从海量文本数据中学习语言的规律。它可以理解和预测语言并将这些能力应用到聊天、翻译、写代码等不同任务中。与传统的交互方式相比我们可以直接通过自然语言也就是 Prompt提示词向大语言模型提出要求。因此可以用一句话记住大语言模型 大规模神经网络 大量参数 海量文本训练 语言预测能力。最后如果这篇博客能帮到你的请你点点赞有写错了写的不好的欢迎评论指出谢谢