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什么是大语言模型？
大语言模型 (LLM) 是一种基于深度学习的 AI 系统，通过在海量文本数据上训练，学习理解和生成人类语言的能力。
💡 核心思想
给定一段文本，模型预测下一个最可能出现的词。通过这种方式，LLM 学会了语法、语义、推理甚至创作能力。
关键特点：
- 参数规模从几十亿到上万亿
- 在海量文本（互联网、书籍、代码）上训练
- 涌现能力：推理、编程、创意写作等
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技术基础：Transformer 架构
2017年，Google 论文《Attention Is All You Need》提出了 Transformer 架构，这是所有现代 LLM 的基石。
🔑 Self-Attention（自注意力机制）
让模型能够理解文本中词与词之间的关系，无论距离多远。例如："苹果公司"中的"苹果"指向水果还是科技公司，取决于上下文。
两大核心组件：
- Encoder（编码器）：理解输入（BERT 使用）
- Decoder（解码器）：生成输出（GPT 使用）
现代 GPT 系列（GPT-3、ChatGPT、GPT-4）都只使用 Decoder，专注于生成能力。
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LLM 发展里程碑
从 2018 年到 2026 年，LLM 经历了从实验室到改变世界的关键历程：
2018
BERT
Google
双向预训练模型，首次证明大规模预训练的有效性，开启 NLP 新时代。
2019
GPT-2
OpenAI
15亿参数，因"太强大"而延迟发布，展示了规模化的潜力。
2020
GPT-3
OpenAI
1750亿参数，Few-shot Learning 震惊业界，开启大模型时代。
2022
ChatGPT
OpenAI
GPT-3.5 + RLHF（人类反馈强化学习），2个月破1亿用户，引爆全球 AI 热潮。
2023
GPT-4
OpenAI
多模态模型，理解图像和文本，性能接近人类专家水平。
2023
LLaMA
Meta
开源大模型，证明"小而精"路线可行，引发开源社区爆发。
2024
Claude 3.5 Sonnet
Anthropic
在编码和推理任务上超越 GPT-4，成为开发者首选。
2025
DeepSeek R1
DeepSeek
中国开源推理模型，性能媲美 o1，打破西方技术垄断。
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学习路径
1. 理解基础概念
学习 Token、Embedding、Attention、Transformer 等核心概念
2. 阅读关键论文
Attention Is All You Need、GPT-3、InstructGPT、Constitutional AI
3. 动手实践
使用 API（OpenAI、Claude）、本地部署开源模型（Ollama、llama.cpp）
4. 构建 AI 应用
RAG、Agent、Fine-tuning、Prompt Engineering
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推荐学习资源
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常见问题
Q: LLM 是如何"思考"的？
LLM 不真正"思考"，而是基于统计规律预测下一个词。但大规模训练后涌现出了推理、逻辑等类智能行为。
Q: 为什么模型越来越大？
研究发现，模型规模越大，能力越强。但也出现了"小而美"的路线（如 LLaMA），通过更高质量的数据和架构优化实现高性能。
Q: 开源模型 vs 商业 API 怎么选？
商业 API（GPT-4、Claude）性能最强，适合生产环境；开源模型（LLaMA、Qwen）可自部署，成本更低，适合学习和实验。