这篇文章全面介绍了AI大模型的基础知识，包括核心原理、Transformer架构和训练流程（预训练、微调、对齐）。详细讲解了不同维度的大模型分类方式、Token概念及其重要性，并提供了OpenAI和阿里云的API调用实战示例，包括参数设置和应用场景。文章还给出了初学者学习路径和成本控制建议，是AI大模型入门的综合性指南。

1. 什么是AI大模型

大模型（Large Language Model, LLM）是一种基于机器学习和自然语言处理技术的模型，是通过海量数据训练的深度学习模型，能够理解和生成人类语言。就像一个人从小学到高中不断学习知识一样，大模型通过"阅读"海量文本数据来掌握语言规律、事实知识和推理能力。

核心原理简析

核心组件：Transformer架构

Transformer架构是大模型的“大脑”，其成功主要得益于自注意力机制。该机制让模型在处理一个词时，能够权衡并关注输入序列中的所有其他词，从而理解上下文之间的深层联系。这就像我们人类在理解一句话时，会同时考虑前后文的关系，而不是孤立地看每个单词。此外，Transformer架构非常适合并行计算，这使得利用海量数据训练超大模型成为可能。

训练历程

大模型的训练通常分为几个关键阶段：

1. 预训练

   ：这是最耗费算力的阶段。模型在互联网级别的海量文本数据上，通过完成类似“完形填空”的任务（即掩码语言建模），学习语言的统计规律、语法结构和世界知识，形成一个“博学”的基础模型。

2. 微调

   ：为了让基础模型能胜任特定任务（如客服、编程助手），会使用高质量的、有针对性的数据对其进行“再教育”，使其能力精细化。

3. 对齐

   ：通过基于人类反馈的强化学习技术，训练模型优先生成人类认为有帮助、准确且安全的回答，使其行为与我们的价值观和需求保持一致。

大模型的工作原理可以概括为以下几个关键阶段：

1. 预训练

   ：在海量无标注文本上训练，学习预测下一个词（语言建模），从而掌握语法、语义和世界知识。

2. 监督微调

   ：使用人类标注的对话数据进行微调，让模型学会按照人类偏好进行回应。

3. 强化学习

   ：通过人类反馈进一步优化模型输出质量。

模型的核心架构通常是Transformer，它通过自注意力机制处理序列数据，能够并行计算并捕获长距离依赖关系。

2. 大模型的分类

大模型可以从多个维度进行分类：

按功能与能力分类

按开放程度分类

• 闭源模型

  ：如GPT系列、Claude，通过API提供服务，性能稳定但不够透明

• 开源模型

  ：如Llama、DeepSeek、Qwen，可本地部署，透明可定制

按参数规模分类

3. Token详解

什么是Token？

Token是大模型处理文本的基本单位，类似于人类的"词汇单元"。我们可以在:https://platform.openai.com/tokenizer 这个网站中具体的测试下Token数量。 它不一定是完整单词：

• 英文中：“unhappiness” → [“un”, “happiness”]（2个Token）
• 中文中：“我喜欢香蕉” → [“我”, “喜欢”, “香”, “蕉”]（4个Token）

Token的重要性

1. 计费基础

   ：API调用通常按输入+输出的Token数量计费

2. 上下文限制

   ：每个模型有最大上下文长度（如128K Tokens），超出部分会被截断

3. 处理效率

   ：Token化影响模型理解和生成速度

• ⼀次会话：所谓的⼀次会话是指你打开了⼀个和ChatGPT的聊天窗⼝，只要你⼀直在这个窗⼝内和ChatGPT聊天，那么这个窗⼝就是你和ChatGPT的⼀次会话，⽆论你们已经聊了多久
• 上下⽂：所谓的上下⽂就是指在最新的⼀个提问之前所有的聊天记录

实际影响示例

假设使用GPT-4o（每1000个Token约0.005美元）：

• 输入：“请写一篇关于AI的短文”（5个Token）
• 输出：一篇500字的短文（约750个Token）
• 总成本：(5+750)/1000 × 0.003775

4. API使用实战

示例一：

准备工作

1. 获取API密钥

   ：从OpenAI平台或国内代理平台（如ai-yyds.com）获取

2. 环境配置

   ：```plaintext

   安装必要库pip install openai python-dotenv

基础调用示例

from openai import OpenAIfrom dotenv import load_dotenvimport os# 加载环境变量（从.env文件）load_dotenv()# 初始化客户端client = OpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"), base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL") # 国内代理地址)# 调用Chat Completions APIresponse = client.chat.completions.create( model="gpt-4o", # 指定模型 messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"}, {"role": "user", "content": "请用一句话介绍AI大模型"} ], temperature=0.7, # 控制创造性（0-1，越高越随机） max_tokens=100# 限制输出长度)# 提取回复answer = response.choices[0].message.contentprint(answer)

示例二

准备工作

1.注册与获取密钥：使用阿里云账号开通DashScope服务，在控制台中创建并获取唯一的API Key，这是调用所有服务的基础。

2.安装SDK：通过包管理工具安装官方SDK，例如在Python环境中执行 pip install dashscope。

3.调用API：在代码中设置API Key，选择模型并发送请求。

基础调用示例

import dashscopefrom http import HTTPStatus# 设置您的API Key (建议从环境变量读取，确保安全)dashscope.api_key = 'YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'# 构建对话消息messages = [{'role': 'user', 'content': '你好，请介绍一下你自己。'}]# 调用模型response = dashscope.Generation.call( model='qwen-turbo', # 指定模型 messages=messages, result_format='message' # 指定输出格式)# 处理响应if response.status_code == HTTPStatus.OK: print(response.output.choices[0].message['content'])else: print(f'请求失败，代码: {response.code}, 信息: {response.message}')

高级参数说明

实际应用场景

1. 智能客服

   ：处理用户咨询，提供24/7服务

2. 内容创作

   ：生成文章、营销文案、社交媒体内容

3. 代码助手

   ：生成代码片段、解释代码、调试

4. 数据分析

   ：总结报告、提取关键信息

初学者可尝试

1. 从对话产品开始

   ：先使用ChatGPT、DeepSeek等产品熟悉大模型能力

2. 尝试API调用

   ：从简单问答开始，逐步尝试复杂任务

3. 构建小项目

   ：如个人助手、内容生成工具

4. 参与社区

   ：关注掘金AIGC、知识星球等技术社区

成本控制技巧

1. 选择合适的模型

   ：简单任务使用小模型（如gpt-4o-mini）

2. 优化Prompt

   ：清晰明确的Prompt减少不必要的Token消耗

3. 缓存结果

   ：对重复查询结果进行缓存

4. 监控用量

   ：定期检查API使用情况，设置预算提醒

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

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02.大模型 AI 学习和面试资料

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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