【必藏】从零开始学大模型：程序员入门指南与实战路线图（2026最新版）

本文系统介绍大模型基础知识、Transformer架构及三种形式、训练三步骤(预训练、指令微调、对齐微调)和应用领域。详述必备的数学、机器学习等基础知识，以及大模型面临的挑战与发展趋势。提供从L1到L4的完整学习路线，包括提示工程、RAG应用开发、Agent架构、微调部署等实战内容，为小白和程序员提供系统化的大模型学习指南。

1、大模型的定义

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。

2、大模型的基本原理与特点

大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。通过不断地调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得最佳表现。通常说的大模型的“大”的特点体现在：参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等。很多先进的模型由于拥有很“大”的特点，使得模型参数越来越多，泛化性能越来越好，在各种专门的领域输出结果也越来越准确。现在市面上比较流行的任务有AI生成语言（ChatGPT类产品）、AI生成图片（Midjourney类产品）等，都是围绕生成这个概念来展开应用。“生成”简单来说就是根据给定内容，预测和输出接下来对应内容的能力。比如最直观的例子就是成语接龙，可以把大语言模型想象成成语接龙功能的智能版本，也就是根据最后一个字输出接下来一段文章或者一个句子。

一个基本架构，三种形式：

当前流行的大模型的网络架构其实并没有很多新的技术，还是一直沿用当前NLP领域最热门最有效的架构——Transformer结构。相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），Transformer具有独特的注意力机制（Attention），这相当于给模型加强理解力，对更重要的词能给予更多关注，同时该机制具有更好的并行性和扩展性，能够处理更长的序列，立马成为NLP领域具有奠基性能力的模型，在各类文本相关的序列任务中取得不错的效果。

根据这种网络架构的变形，主流的框架可以分为Encoder-Decoder, Encoder-Only和Decoder-Only，其中：

1）Encoder-Only，仅包含编码器部分，主要适用于不需要生成序列的任务，只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景，如文本分类、情感分析等，这类代表是BERT相关的模型，例如BERT，RoBERT，ALBERT等

2）Encoder-Decoder，既包含编码器也包含解码器，通常用于序列到序列（Seq2Seq）任务，如机器翻译、对话生成等，这类代表是以Google训出来T5为代表相关大模型。

3）Decoder-Only，仅包含解码器部分，通常用于序列生成任务，如文本生成、机器翻译等。这类结构的模型适用于需要生成序列的任务，可以从输入的编码中生成相应的序列。同时还有一个重要特点是可以进行无监督预训练。在预训练阶段，模型通过大量的无标注数据学习语言的统计模式和语义信息。这种方法可以使得模型具备广泛的语言知识和理解能力。在预训练之后，模型可以进行有监督微调，用于特定的下游任务（如机器翻译、文本生成等）。这类结构的代表也就是我们平时非常熟悉的GPT模型的结构，所有该家族的网络结构都是基于Decoder-Only的形式来逐步演化。

可以看到，很多NLP任务可能可以通过多种网络结果来解决，这也主要是因为NLP领域的任务和数据的多样性和复杂性，以及现代深度学习模型的灵活性和泛化能力，具体哪种结构有效，一般需要根据具体场景和数据，通过实验效果进行选择。

3、训练三步骤

初步认识了大模型长什么样了，接下来一起来看看如何训练出一个大模型。

训练方式，这里主要参考OpenAI发表的关于InstructGPT的相关训练步骤，主流的大模型训练基本形式大多也是类似的：

1、预训练（Pretraining）

预训练是大模型训练的第一步，目的是让模型学习语言的统计模式和语义信息。主流的预训练阶段步骤基本都是近似的，其中最重要的就是数据，需要收集大量的无标注数据，例如互联网上的文本、新闻、博客、论坛等等。这些数据可以是多种语言的，并且需要经过一定的清洗和处理，以去除噪音，无关信息以及个人隐私相关的，最后会以tokenizer粒度输入到上文提到的语言模型中。这些数据经过清洗和处理后，用于训练和优化语言模型。预训练过程中，模型会学习词汇、句法和语义的规律，以及上下文之间的关系。OpenAI的ChatGPT4能有如此惊人的效果，主要的一个原因就是他们训练数据源比较优质。

2、指令微调阶段（Instruction Tuning Stage）

在完成预训练后，就可以通过指令微调去挖掘和增强语言模型本身具备的能力，这步也是很多企业以及科研研究人员利用大模型的重要步骤。

Instruction tuning（指令微调）是大模型训练的一个阶段，它是一种有监督微调的特殊形式，旨在让模型理解和遵循人类指令。在指令微调阶段，首先需要准备一系列的NLP任务，并将每个任务转化为指令形式，其中指令包括人类对模型应该执行的任务描述和期望的输出结果。然后，使用这些指令对已经预训练好的大语言模型进行监督学习，使得模型通过学习和适应指令来提高其在特定任务上的表现。

为了让模型训练更加高效和简单，这个阶段还有一种高效的fine-tuning技术，这为普通的从业者打开了通向使用大模型的捷径。

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，达到高效的迁移学习的目的，提高预训练模型在新任务上的性能，从而缓解大型预训练模型的训练成本。在训练过程中，预训练模型的参数保持不变，只需微调少量的额外参数，就可以达到与全量微调相当的性能。

目前，很多研究对PEFT方法进行了探索，例如Adapter Tuning和Prefix Tuning等。其中，Adapter Tuning方法在面对特定的下游任务时，将预训练模型中的某些层固定，只微调接近下游任务的几层参数。而Prefix Tuning方法则是在预训练模型的基础上，添加一些额外的参数，这些参数在训练过程中会根据特定的任务进行更新和调整。

工业界现在常用的Adapter Tuning的技术是Low-Rank Adaptation（LoRA）。它通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，实现高效的迁移学习，以提高预训练模型在新任务上的性能。LoRA 的核心思想是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。通过这种分解，可以显著减少微调参数的数量，并降低计算复杂度。该方式和机器学习中经典的降维的思想很类似，类似地，LoRA 使用了矩阵分解技术中的奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 或低秩近似 (Low-Rank Approximation) 方法，将原始权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。

在微调过程中，LoRA 只更新这两个低秩矩阵的参数，而保持其他预训练参数固定不变。这样可以显著减少微调所需的计算资源和时间，并且在很多任务上取得了与全量微调相当的性能。

LoRA技术的引入使得在大规模预训练模型上进行微调更加高效和可行，为实际应用提供了更多可能性。

3、对齐微调（Alignment Tuning）

主要目标在于将语言模型与人类的偏好、价值观进行对齐，其中最重要的技术就是使用RLHF（reinforcement learning from human feedback）来进行对齐微调。

Step 1.预训练模型的有监督微调

先收集一个提示词集合，并要求标注人员写出高质量的回复，然后使用该数据集以监督的方式微调预训练的基础模型。

Step 2.训练奖励模型

这个过程涉及到与人类评估者进行对话，并根据他们的反馈来进行调整和优化。评估者会根据个人偏好对模型生成的回复进行排序，从而指导模型生成更符合人类期望的回复。这种基于人类反馈的训练方式可以帮助模型捕捉到更多人类语言的特点和习惯，从而提升模型的生成能力。

Step 3.利用强化学习模型微调

主要使用了强化学习的邻近策略优化（PPO，proximal policy optimization ）算法，对于每个时间步，PPO算法会计算当前产生和初始化的KL散度，根据这个分布来计算一个状态或动作的预期回报，然后使用这个回报来更新策略，达到对SFT模型进一步优化。

但是这种算法存在一些比较明显的缺点，比如PPO是on-policy算法，每一次更新都需要收集新的样本，这就会导致算法的效率低下，并且更新是在每次训练时进行的，因此策略更新比较频繁，这就会导致算法的稳定性较差。

所以当前有很多新的技术出来替代RLHF技术：

直接偏好优化（DPO）是一种对传统RLHF替代的技术，作者在论文中提出拟合一个反映人类偏好的奖励模型，将奖励函数和最优策略之间的映射联系起来，从而把约束奖励最大化问题转化为一个单阶段的策略训练问题。然后通过强化学习来微调大型无监督语言模型，以最大化这个预估的奖励。这个算法具有简单有效和计算轻量级的特点，不需要拟合奖励模型，只需要进行单阶段训练，也不需要大量的超参数调节，所以在响应质量方面也通常优于传统的RLHF。另外还有RLAIF从采样方式，生成训练奖励模型的评分的角度来替代原有的PPO的RLHF进行训练。

DPO方法

对齐微调是一个关键的阶段，这一阶段使用强化学习从人类反馈中进行微调，以进一步优化模型的生成能力。它通过与人类评估者和用户的互动，不断优化模型的生成能力，以更好地满足人类期望和需求。

4、Prompt

作为大模型的一个技术分支，很多人接触大模型的第一步就是写prompt，而这的确也是大模型发展的其中一个重要方向技术，也是很多实际运用问题解决的关键步骤。

Prompt技术的基本思想是，通过给模型提供一个或多个提示词或短语，来指导模型生成符合要求的输出。本质上是通过恰当的初始化参数（也就是适当的输入语言描述），来激发语言模型本身的潜力。例如，在文本分类任务中，我们可以给模型提供一个类别标签的列表，并要求它生成与这些类别相关的文本；在机器翻译任务中，我们可以给模型提供目标语言的一段文本，并要求它翻译这段文本。

Prompt根据常用的使用场景可以概括为以下四种：

Zero-Shot Prompt:在零样本场景下使用，模型根据提示或指令进行任务处理，不需要针对每个新任务或领域都进行专门的训练，这类一般作为训练通用大模型的最常见的评估手段。

Few-Shot Prompt:在少样本场景下使用，模型从少量示例中学习特定任务，利用迁移学习的方法来提高泛化性能，该类prompt也是很多实际应用案例都采取来进行大模型微调训练的方式。

Chain-of-thought prompt：这类prompt常见于推理复杂任务，它通过引导模型逐步解决问题，以一系列连贯的步骤展示推理的思路和逻辑关系。通过这种逐步推理的方式，模型可以逐渐获得更多信息，并在整个推理过程中累积正确的推断。

Multimodal prompt：这类prompt包含的信息就更丰富，主要是将不同模态的信息（如文本、图像、音频等）融合到一起，形成一种多模态的提示，以帮助模型更好地理解和处理输入数据。比如在问答系统中，可以将问题和相关图像作为多模态输入，以帮助模型更好地理解问题的含义和上下文背景，并生成更加准确和全面的答案。

在具体实践中，根据场景设计合适的prompt进行优化，评估也是大模型工程中重要的一步，对大模型准确率和可靠性提升是必不可少的，这步也是将模型潜在强大能力兑现的关键一环。

5、 AI大模型的必备基础知识

5.1必备知识概述

数学基础：这里包括线性代数、微积分、概率统计和最优化理论。可能需要更详细地解释每个数学领域如何具体应用于大模型，例如矩阵运算在神经网络中的具体应用，或者梯度下降法的工作原理。
计算机科学基础：涉及编程语言（Python为主）、数据结构和算法、操作系统、计算机网络。需要思考这些基础知识如何支持大模型的开发，比如并行计算对训练效率的影响，或者内存管理在处理大型数据集中的作用。
机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习，以及模型评估方法。这里可能需要强调迁移学习和微调在大模型中的应用，因为这是当前研究的热点。
深度学习基础：神经网络、反向传播、框架使用（如PyTorch、TensorFlow）。这部分需要详细讨论Transformer架构，因为它是大多数现代大模型的核心。
自然语言处理基础：文本表示、经典模型（RNN、LSTM）、预训练模型（如BERT、GPT）。可能需要补充更多关于分词技术（如BPE）和注意力机制的内容。
大模型核心技术：模型架构（Transformer）、预训练与微调、分布式训练、高效推理。这里可能需要讨论参数规模与模型性能的关系，以及如何解决显存不足的问题（如模型并行、混合精度训练）。
伦理与安全：数据隐私、模型偏见、滥用风险、可解释性。可能需要加入更多实际案例，说明这些问题带来的影响，以及当前的解决方案（如差分隐私、公平性指标）。
实践与工具：数据处理、开源框架、实验设计、论文阅读。这部分可以强调实践的重要性，比如通过参与开源项目或Kaggle竞赛来积累经验。

AI大模型的必备基础知识涵盖数学、计算机科学、机器学习等多个领域，以下是系统化的整理：

5.1.1 数学基础

线性代数：矩阵运算（如乘法、转置）支撑神经网络计算；特征值分解用于降维（如PCA）；张量是高维数据的核心表示形式。

微积分：梯度计算（偏导数）通过反向传播优化模型；链式法则在深层网络中传递误差。

概率与统计：贝叶斯定理用于概率推理；高斯分布假设常见于损失函数设计；假设检验评估模型显著性。

最优化理论：梯度下降及其变体（如Adam）调整参数；学习率调度策略平衡收敛速度与稳定性。

5.1.2 计算机科学基础

编程语言：Python为主，C++/CUDA用于高性能计算；NumPy/Pandas处理数据，PyTorch/TensorFlow构建模型。

数据结构和算法：哈希表加速数据检索；图结构处理依赖关系（如知识图谱）；动态规划优化序列决策。

操作系统与并行计算：多线程/多进程加速数据预处理；GPU/TPU并行计算加速训练；内存管理防止显存溢出。

计算机网络：分布式训练涉及参数同步（如All-Reduce）；HTTP/RESTful API部署模型服务。

5.1.3 机器学习基础

监督学习：分类（如ResNet）、回归（如房价预测）依赖标注数据；损失函数（交叉熵、MSE）衡量预测误差。

无监督学习：聚类（K-Means）、降维（t-SNE）挖掘无标签数据规律。

强化学习：智能体通过奖励机制学习策略（如AlphaGo）；Q-learning、策略梯度应用于游戏和机器人控制。

模型评估：交叉验证防止过拟合；ROC-AUC综合评估分类性能；混淆矩阵分析错误类型。

5.1.4 深度学习基础

神经网络：全连接层、卷积层（CNN处理图像）、循环层（LSTM处理时序数据）堆叠成深层网络；激活函数（ReLU）引入非线性。

反向传播：链式法则计算梯度，优化器（如Adam）更新参数；梯度裁剪防止爆炸。

框架实践：PyTorch动态图灵活调试，TensorFlow静态图高效部署；自动微分机制简化求导。

正则化技术：Dropout随机失活神经元；BatchNorm加速训练并提升泛化。

5.1.5 然语言处理（NLP）基础

文本表示：词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF加权；词嵌入（Word2Vec、GloVe）捕获语义；上下文嵌入（ELMo、BERT）动态表征。

经典模型：RNN处理序列，LSTM缓解长程依赖；Seq2Seq（如机器翻译）结合编码器-解码器结构。

预训练模型：BERT（双向Transformer）通过掩码语言建模；GPT（自回归模型）生成文本；T5统一文本到文本任务。

分词技术：BPE（Byte-Pair Encoding）平衡词表大小与粒度；SentencePiece支持多语言分词。

5.1.6 大模型核心技术

Transformer架构：自注意力机制计算全局依赖；多头注意力捕捉多维度特征；位置编码注入序列信息。

预训练与微调：在海量语料上预训练（如GPT-3），通过提示工程（Prompt Engineering）适配下游任务。

分布式训练：数据并行（分割数据）、模型并行（分割层）、流水线并行（分割计算阶段）；ZeRO优化显存。

高效推理：量化（FP16/INT8）减少模型体积；知识蒸馏（小模型模仿大模型）；缓存机制（如KV Cache）加速生成。

5.1.7 伦理与安全

数据隐私：差分隐私添加噪声保护用户数据；联邦学习本地训练数据。

模型偏见：公平性指标（如Demographic Parity）检测歧视；对抗训练减少偏见。

滥用风险：内容过滤防止生成有害信息；水印技术追踪模型输出。

可解释性：LIME/SHAP解释预测结果；注意力可视化分析模型决策。

5.1.8 实践与工具

数据处理：Hugging Face Datasets加载数据；Spark处理大规模数据集；数据增强（如回译）扩充样本。

开源框架：Hugging Face Transformers调用预训练模型；DeepSpeed优化分布式训练；LangChain构建应用。

实验设计：超参数搜索（网格搜索、贝叶斯优化）；日志工具（TensorBoard、W&B）跟踪实验。

论文与社区：精读经典论文（如《Attention is All You Need》）；参与AI社区（GitHub、arXiv）跟进前沿。

5.1.9 总结

AI大模型是跨学科的复杂系统，需融合理论知识与工程实践。掌握上述基础后，可进一步探索多模态模型、强化学习与大模型结合等前沿方向。持续参与开源项目（如微调LLaMA）、复现论文实验，是深化理解的有效途径。

6、大模型究竟有什么作用？

根据训练的数据类型和应用方向，我们通常会将大模型分为语言大模型（以文本数据进行训练）、音频大模型（以音频数据进行训练）、视觉大模型（以图像数据进行训练），以及多模态大模型（文本和图像都有）。

语言大模型，擅长自然语言处理（NLP）领域，能够理解、生成和处理人类语言，常用于文本内容创作（生成文章、诗歌、代码）、文献分析、摘要汇总、机器翻译等场景。大家熟悉的ChatGPT，就属于此类模型。

音频大模型，可以识别和生产语音内容，常用于语音助手、语音客服、智能家居语音控制等场景。

视觉大模型，擅长计算机视觉（CV）领域，可以识别、生成甚至修复图像，常用于安防监控、自动驾驶、医学以及天文图像分析等场景。

多模态大模型，结合了NLP和CV的能力，通过整合并处理来自不同模态的信息（文本、图像、音频和视频等），可以处理跨领域的任务，例如文生图，文生视频、跨媒体搜索（通过上传图，搜索和图有关的文字描述）等。

今年以来，多模态大模型的崛起势头非常明显，已经成为行业关注的焦点。

如果按照应用场景进行分类，那么类别就更多了，例如金融大模型、医疗大模型、法律大模型、教育大模型、代码大模型、能源大模型、政务大模型、通信大模型，等等。

例如金融大模型，可以用于风险管理、信用评估、交易监控、市场预测、合同审查、客户服务等。功能和作用很多很多，不再赘述。

█ 大模型的发展趋势？

截至2024年3月25日，中国10亿参数规模以上的大模型数量已经超过100个，号称“百模大战”。

这些大模型的应用领域、参数规模各有不同，但是，背后都是白花花的银子。

根据行业估测的数据，训练一个大模型，成本可能在几百万美元到上亿美元之间。例如，GPT-3训练一次的成本，约为140万美元。Claude 3模型的训练费用，高达约1亿美元。

如此多的企业推出大模型，实际上也是一种资源的浪费。

而且，大模型也分为开源大模型和闭源大模型。行业里有能力做闭源大模型的企业，并不是很多。大部分的大模型，都是基于开源大模型框架和技术打造的，实际上是为了迎合资本市场的需求，或者为了蹭热度。

行业里，目前仍有部分头部企业在死磕参数规模更大的超大模型（拥有数万亿到数千万亿个参数），例如OpenAI、xAI等。马斯克之前就在X平台宣布，xAI团队已经成功启动了世界上最强大的AI训练集群。该集群由10万块H100组成，主要用于Grok 2和Grok 3的训练和开发。

对于大部分企业来说，万卡和万亿参数其实已经是个天花板了，再往上走的意愿不强烈，钱包也不允许。

随着行业逐渐趋于理性，现在大家的关注焦点，逐渐从“打造大模型”，变成“使用大模型”。如何将大模型投入具体应用，如何吸引更多用户，如何通过大模型创造收入，成为各大厂商的头等任务。

大模型落地，就涉及到能力“入”端（下沉到终端）。所以，AI手机、AI PC、具身智能的概念越来越火，成为新的发展热点。

以AI手机为例，像高通、联发科等芯片厂商，都推出了具有更强AI算力的手机芯片。而OPPO、vivo等手机厂商，也在手机里内置了大模型，并推出了很多原生AI应用。

第三方AI应用的数量，就更不用说了。截止目前，根据行业数据显示，具有AI功能的APP数量已达到300多万款。2024年6月，AIGC类APP的月活跃用户规模达6170万，同比增长653%。

大模型入端，也带来了轻量化的趋势。为了在资源受限的设备上运行，大模型将通过剪枝、量化、蒸馏等技术进行轻量化，保持性能的同时减少计算资源需求。

█****大模型会带来哪些挑战？

大模型是一个好东西，能够帮我们做很多事情，节约时间，提升效率。但是，大模型也是一把双刃剑，会带来一些新的挑战。

首先，是影响失业率。大模型所掀起的AI人工智能浪潮，肯定会导致一些人类工作岗位被替代，进而导致失业率上升。

其次，是版权问题。大模型基于已有数据进行学习。大模型生成的内容，尤其是用于文本、图像、音乐和视频创作，可能引发版权和知识产权问题。它虽然帮助了创作，但也“引用”了人类创作者的作品，界限难以区分。长此以往，可能打击人类的原生创作热情。

第三，大模型可能引发算法偏见和不公平。也就是说，训练数据中存在的偏差，会导致大模型学习到这些偏差，从而在预测和生成内容时表现出不公平的行为。模型可能无意中强化社会上的刻板印象和偏见，例如性别、种族和宗教等方面的偏见。大模型生成的内容也可能被用于政治宣传和操纵，影响选举和公共舆论。

第四，被用于犯罪。大模型可以生成逼真的文本、图像、语音和视频，这些内容可能被用于诈骗、诽谤、虚假信息传播等恶意用途。

第五，能耗问题。大模型的训练和推理需要大量的计算资源，这不仅增加了成本，还带来了巨大的碳排放。很多企业为了服务于资本市场或跟风，盲目进行大模型训练，消耗了大量的资源，也导致了无意义的碳排放。

总而言之，大模型在伦理、法律、社会和经济层面带来的威胁和挑战还是很多的，需要更多时间进行探索和解决。

如何学习大模型 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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