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1.背景
随着22年底chatgpt的重磅推出，大语言模型（LLM）发展迅猛，从最初的"大号文本预测器"（会听，会说）一步步成长为如今能处理复杂任务的"智能体"基石（会想、会做）。25年初deepseek点燃了国人对大模型的热情，不知您是否好奇Transformer、自注意力self-attention、LLM、Token、向量化Embedding、涌现、Pre-training、有监督微调SFT、RLHF、MOE、MLA、多模态、思维链CoT、FunctionCalling、RAG、MCP协议、AIAgent、A2A协议等概念层出不穷，到底在解决什么问题？
作为起始篇将与您一起从宏观上理解下大模型的基本脉络，并基于当下理解和认知，从工程师视角制定学习计划，欢迎关注交流讨论！
该系列将从工程师视角，一步步去学习并理解大模型相关概念，再到会用，深入理解，掌握原理，动手实践，解决实际问题。
1）概念：这些层出不穷的概念背后到底在解决什么问题？
2）会用：除了知识问答与会话，还能用大模型解决什么问题？有什么局限性？
3）理解：大语言模型vs工程开发在思维方式上有什么区别？
4）原理：大语言模型到底是如何工作的？
5）动手实践：如何从0开始构建大语言模型？
6）实际问题：如何用大语言模型创造性解决业务场景实际问题？
7）学习计划：工程师如何一步步掌握大模型背后的理论知识、算法模型？
2.概念：什么是LLM大语言模型？
大语言模型（Large Language Model, LLM）是一种使用大量文本数据训练的深度学习模型，其核心能力是可以理解和生成人类语言。大模型 = 海量数据 + 深度学习算法 + 超强算力。人工智能AI、机器学习、深度学习、大语言模型LLM、生成式人工智能GenAI关系大致如下：
近几年大语言模型演变历程大致如下：
3.会用：大语言模型能做什么？
3.1应用场景
大模型（Large Language Models, LLMs）的应用非常广泛，并且正以前所未有的速度渗透到各个行业。它们不仅能处理自然语言任务，还能理解和生成代码、进行多模态交互，甚至作为智能体（Agent）自主决策和执行任务。
| 应用领域 | 具体场景 | 核心价值/案例 |
| 医疗与健康 | 智能问诊与分诊、医学影像分析、药物研发与挖掘、健康管理、医院运营优化 | 加速药物研发进程，提升诊疗效率，优化患者服务体验 |
| 软件开发 | 代码生成与补全、Bug调试与修复、代码解释、不同编程语言转换、自动化测试 | 提升开发效率，降低代码缺陷，加速学习进程 |
| 教育与科研 | 个性化辅导、作业批改、语言学习、科学计算、论文摘要与翻译 | 因材施教，提升学习效率，辅助科学研究 |
| 工业与制造 | 智能决策支持、生产流程优化、质量控制、 Predictive Maintenance（预测性维护）、供应链管理、研发设计 | 提升生产效率，降低故障率，缩短研发周期，优化能耗 |
| 能源与电力 | 虚拟电厂调度、电网负荷预测、能源交易、无功补偿优化、电能质量管理 | 提升电网稳定性，促进新能源消纳，实现精准的需求响应和调度 |
| 内容创作与 媒体 | 新闻撰稿、剧本创作、营销文案、翻译、摘要生成 | 提升内容生产效率和创意多样性 |
| 客户服务与营销 | 智能客服、个性化推荐、市场洞察分析、销售话术生成 | 提升客户满意度，降低人力成本，实现精准营销 |
| 法律司法 | 法律条文检索与解读、案例分析与裁判文书生成、合同审查与智能起草、案件焦点识别与证据分析 | 提升案件处理效率和准确性，降低人工工作负荷 |
| 航天高科技 | 在轨操作辅助、故障诊断与处置、航天员心理支持、天地协同智能问答 | 为在轨工作提供智能化、专业化支持 |
| 金融与风控 | 智能投顾、风险评估、反欺诈、信贷审批、市场行情分析 | 提升风险控制能力，优化投资决策，自动化业务流程 |
| 个人助理与娱乐 | 日程管理、信息检索、旅行规划、游戏NPC对话生成、写诗作画 | 提升生活和工作效率，提供个性化娱乐体验 |
3.2软件开发场景：AI Coding给想法插上翅膀？
随着大模型辅助编码技术发展，即使您不会编程，也可以借助AICoding把想法快速转换成可运行的代码。这里用一个生活中的案例来看看AI如何给想法插上翅膀？从0实现一个微信小程序原型系统基本在小时级别就能完成。
3.2.1原始需求：儿童生病体温用药症状观测
不知宝爸宝妈们在孩子生病发烧期间无比焦虑的场景，恨不得时刻能看看体温是不是降下来了？用退烧药之后能够持续多久？下面是我自己小孩3岁左右一段发烧记录：晚上到凌晨，我和爱人轮流测量体温，用药，观察症状变化情况。
3.2.2AICoding助您0编码实现微信小程序
首先，我没有写过多少前端代码和微信小程序，借助AI编程工具可以帮助我们从生活中实际场景出发--->到想法--->交互图生成--->AI辅助架构、数据库、API设计--->AI辅助生成前后端代码--->原型系统部署调试。
完整的小程序界面及实现过程这里不做赘述（目前开发体验版本），后续文章详细记录下完整的从想法到UED设计，及设计编码实现过程。有兴趣的朋友可以关注讨论。
4.理解：大语言模型工作原理？
4.1工程vs算法：演绎归纳思维差异
归纳与演绎是人类认识事物的两种思维方法，工程与算法是这两种思维方式的典型应用场景。归纳与演绎在工程和大模型算法中的分布是一种有趣的镜像关系：
1）传统工程立足于演绎的确定性，用归纳来应对现实世界的不完美。对于AI研究者而言，明白"演绎"框架（如算法、架构）的突破，才能为更强大的"归纳"能力搭建舞台。
2）大模型算法立足于归纳的概率性，用演绎来框架其学习和约束其行为。对于工程师而言，明白大模型的"归纳"本质，就不会期望它像传统软件一样绝对可靠，从而能更好地设计容错和验证流程。
4.1.1工程思维：演绎为主，归纳为辅
演绎法核心思想：从一般性前提推导出特殊性结论。如果前提为真，且推理过程正确，则结论必然为真。工程化思维解决问题的方式是演绎推导为主，归纳为辅。
推理方向：从一般到特殊（Top-Down）。
关键词：规则、公理、定理、逻辑推导、确定性。
应用场景：软件设计过程（PRD-交互-视觉-架构设计-编码实现）、传统工程（如土木、机械、电子工程）的核心是确定性和可靠性，其思维方式高度依赖演绎法。
严格的设计规范：工程师使用这些定律，结合具体需求（小前提），通过数学计算和逻辑推导，设计出桥梁、芯片或电路（结论）。这个过程是高度演绎的。
可预测性：因为基于确定性定律，工程系统的行为在理论上是可以精确预测的。一座桥能承重多少，在建造之前就可以通过计算得知。
小结：在传统工程中，演绎是"设计师"，负责基于属性计算和工程设计完成确定性需求的构建；归纳是"测试/质检员"和"优化师"，负责验证和调优。
4.1.2算法思维：归纳为主，演绎为辅
归纳法核心思想：从大量特殊性观察中总结出一般性规律或模式。结论是可能为真的，但不保证绝对正确。大模型算法解决问题的方式是归纳为主，演绎为辅。
推理方向：从特殊到一般（Bottom-Up）。
关键词：模式、趋势、概率、统计、不确定性。
应用场景：大模型（如GPT、BERT等）的本质是从数据中学习统计规律，其核心范式是归纳法。
1）学习过程就是归纳：大模型不预先输入"语法规则"或"世界知识"（大前提）。它通过在海量文本数据（数十亿个特殊样本）中寻找词与词、句与句之间的统计关联（如共现频率、注意力权重），归纳出一套内部的、隐含的"语言模型"和"世界模型"。这个过程完全是从特殊到一般。
2）概率性输出：模型的输出不是确定的真理，而是基于其归纳出的统计分布，计算出的最可能的词序列。它是"可能为真"的，这正是归纳法的特征。
3）涌现能力：模型表现出的推理、创作等复杂能力，并非由程序员显式编码（演绎），而是从数据中归纳涌现出来的，这超出了设计者的精确预期。
演绎的辅助角色：
1）算法框架设计：Transformer的架构、反向传播算法、损失函数等，是研究人员基于数学和计算机科学原理演绎设计出来的。这为归纳学习提供了舞台和规则。
2）提示工程与思维链：用户通过设计精妙的提示（Prompt），试图引导模型激活其内部归纳出的知识，并按照一种类似演绎的逻辑链（Chain-of-Thought）来生成答案。这是在用演绎的形式去驾驭归纳得到的能力。
3）规则约束：在模型输出端，会使用演绎性的规则进行过滤和约束，例如内容安全过滤、格式要求等，以确保输出符合某些确定性标准。
小结：在大模型算法中，归纳是"学生"，负责从数据中学习知识；演绎是"教练"和"裁判"，负责设计学习方法和设定输出规则。其分布是"归纳为主，演绎为辅"。
最终，最强大的系统将是那些能精巧融合两种范式的系统：用演绎法构建可靠框架，用归纳法汲取数据智慧，从而同时具备严谨性和灵活性。
4.2大语言模型工作原理
LLM的工作原理可以简单理解为一个"基于概率的超级文本生成器"。虽然它们本质上在于"预测下一个词"，并需要大量文本进行训练，基于数十亿词汇训练的神经网络，不同于传统的人类编写的软件，没人完全理解其内部机制。大模型训练到推理的大致过程如下。
5.实践：如何从0构建大语言模型？
为什么我们应该构建自己的 LLM？从头开始编码一个 LLM 是理解其工作机制和局限性的绝佳练习。同时，这也使我们具备了对现有开源 LLM 架构进行预训练或微调的知识，以便将其应用于我们特定领域的数据集或任务。
简化的构建流程：篇幅原因这里不做赘述，欢迎关注，后面章节深入学习并拆解。
海量数据 → Transformer架构 + 预训练（自监督学习） → 基座模型 → 有监督微调（SFT） + 对齐优化（RLHF/DPO） → 对话/指令模型。
6.学习计划
为了进一步深入理解大模型工作原理并应用到工程实践中，整理如下学习计划：从数学理论--->编程工具python框架：NumPy/Pandas/PyTorch--->模型与算法理论知识--->工程实践。关键原则：
1）每阶段必须产出可运行代码（拒绝纯理论学习）
2）80%时间投入工程实践（数据处理/部署/监控）
3）成本意识贯穿全程（GPU使用/延迟/吞吐量）
6.1阶段1（1-2周）：数学理论vs大模型
数学知识是理解大模型原理的必备内功，回顾下大学和研究生期间数学知识？
1）线性代数：定义了模型的结构和表示方式，用矩阵和向量表示一切，向量、矩阵和张量运算是数据在模型中流动的语言。线性代数提供了如何用"数字块"来表示和操作"概念"的基本语法。
2）概率论：定义了模型的目标和行为方式，预测下一个词的概率分布，理解损失函数、模型评估和不确定性的关键。
3）微积分：定义了模型的学习算法，如何通过计算梯度来优化矩阵中的参数，以更好地完成概率预测的目标）。理解梯度、导数，这是模型优化的基础。
6.2阶段2（1-2周）：编程工具与环境
搭建工程化环境 + 建立AI直觉 + 掌握PyTorch工程化开发，具备CV/NLP基础项目能力。
掌握python语言及NumPy (科学计算)、Pandas (数据处理)，掌握PyTorch。
了解Hugging Face (模型中心)。
利用阿里云百炼搭建云端环境：基于 PAI DSW 准备在线学习环境
6.3阶段3（6-8周）：模型与算法 (核心大脑)
6.3.1机器学习及深度学习基础知识（2-3周）
掌握机器学习、深度学习及NLP基础概念，理解回归、分类、过拟合与欠拟合等基本概念。掌握神经网络(NN)、卷积网络(CNN)、循环网络(RNN)等经典结构。监督学习 vs. 无监督学习，线性回归、逻辑回归、决策树、SVM等经典算法，模型评估方法。
1）书籍：《机器学习》《深度学习》
2）在线课程：李沐《动手学深度学习》（PyTorch版），学习神经网络基础（前向传播、反向传播）、CNN、RNN/LSTM、激活函数、优化算法。
3）实践：使用PyTorch练习所学内容，搭建简单模型。
6.3.2大模型核心技术（4-6周）
重中之重，深入理解Transformer架构及大模型的原理、训练和微调，所有现代AI大模型（如GPT、Llama）的基石，必须深入理解其自注意力Self-Attention机制、Encoder-Decoder结构、位置编码，深度理解Transformer架构论文：《Attention Is All You You Need》，视频学习解读。
1）开源项目：阅读deepseek、qwen等模型的代码或文档，学习GPT、BERT、LLaMA等主流模型的区别与原理，掌握预训练（Pretraining）与微调（Fine-tuning）概念，参数高效微调技术（LoRA、Adapter）。
2）资料推荐：阿里云大模型认证培训课程；李沐《动手学深度学习》。
3）代码实践：尝试实现一个简单的Transformer模块。熟悉预训练(Pre-training)、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)、RLHF(人类反馈强化学习)等核心技术范式。
6.4阶段4（4-6周）：工程与实践 (落地能力)
掌握使用大模型构建应用的核心技能，包括RAG、智能体开发等。
1）RAG（检索增强生成）：理解RAG架构，学习使用向量数据库（如FAISS、ChromaDB），构建知识库问答系统。
实践项目：搭建一个大模型问答系统（阿里云ACP培训实践项目）。
2）AI智能体（Agent）开发：用LangChain构建一个能联网搜索的智能体。在Coze或Dify上搭建一个多模态工作流应用。完成工具调用，记忆机制。
实践项目：结合业务场景构建一个AI智能体应用。
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