文章介绍了大模型的定义、特点及工作原理。大模型通过学习海量数据具备通用能力，其"大"体现在数据量、算力、参数规模、通用性和维度上。基于Token预测和自回归机制工作，本质是超高维数学函数。作者用通俗易懂的方式，帮助非技术背景者理解大模型基础知识，为后续学习奠定基础。
PART01
什么是大模型
大模型是一个通过长期学习海量文本数据，具备了通用语言理解能力和图像识别能力的超级概率生成器。
在过去，如果我们想做一个拍图识图功能，前期需要自己训练识图模型，而每增加一个新品类进去，都需要重新采集数据，重新训练，重新上线。人力，物力，算力，数据量都有限。
再比如开发一套鉴黄系统，需要从0开始发送H图训练。相当于，每开发一个模型就需要自己花费时间单独造一个轮子。
现在有了大模型，在多模态大模型的基础上开发识图系统，只需要将图片传给大模型，告诉大模型识图需求，大模型返回识图预测结果，不需要自己再造轮子。
PART02
大模型它“大”在那儿
大模型它大在哪里呢？分以下几个维度：
- 首先是数据量大：大模型读取了各行各业的数据，如同一本厚实的百科全书，它无所不知，无所不晓，在数据层面可以说是包罗万象。
- 其次是算力大：大模型在几万张GPU集群上通过内部高效互联，实现算力最大。
- 另外参数规模最大：大模型在初始阶段抓取了互联网上海量的数量，这些数据被切分成一个个的Token，这些海量的Token之所以能够被连接起来，是因为模型里面设置上万亿的参数。
- 如果说大模型是超级大脑，Token就是流动的血液(动态变量），而参数就是神经元（静态结构）。当血液流经神经元时，会激活大脑的计算和推理能力。
- 因此Token和参数共同构成大模型的内核。（想想一个只有脑子，没有血液和神经元的人，等于是脑死亡）。
- 通用性大：具备包罗万象的能力，能够适用于各行各业。它用同一套参数，既能写代码，又能写诗，还能画图，还能算命，它打通了不同领域之间的“知识墙”。
- 最后维度大：大模型具备丰富的维度，这个维度也可以理解为特征，比如当我们看“苹果”这个词，只能联想到“水果、红色、甜”。
- 大模型在12288 个维度上看“苹果”，它能同时看到：植物学特征、牛顿引力典故、乔布斯科技公司、亚当夏娃神话、由经济学价格波动……核心在于：大在语义理解的“分辨率”极大。
我用一张表总结
| 维度 | 以前的模型 | 现在的“大”模型 | 本质变化 |
| 数据量 | 书架 (GB) | 图书馆 (PB) | 见识广 |
| 参数量 | 昆虫大脑 (百万级) | 人类大脑 (万亿级) | 逻辑深 |
| 维度 | 低清像素 (256维) | 8K HDR (12288维) | 看得细 |
| 能力 | 工人 (只干一件事) | CEO (什么都懂一点) | 能跨界 |
其实大模型，大不是目的，是手段，涌现才是目的，什么是涌现，就是大力出奇迹的能力。
当数据量，算力，参数同时大到某一个临界值时，量变引起质变，模型突然拥用了奇迹的能力。（工程师最开始可能自己也没有想到）
PART03
什么是模型
模型在制造业属于样板，我先做一个样板出来发给客户看，客户觉得这个样板没有问题就可以进入批量生产，它的核心能力是复制。
在AI领域，模型更像是一个方程式，而不是静态样板。其本质是基于概率预测的超高维数学函数，它通过算法，算力和数据高强度训练出来人工智能产物。
PART04
大模型如何诞生的
上面了解到大模型是什么，下面我用一张简易的图描述，大模型是如何诞生的：
我之前就常听别人说什么基座大模型，原来大模型最初始的成品就是基座大模型，关于这块我会在后面的文章里会详细写《大模型的分类与选型》。
PART05
大模型如何工作
知道了大模型是怎么诞生的，接下来看看大模型是如何工作的。
首先，大模型的核心机制是：下一个 Token 预测 (Next Token Prediction)，用一张图来描述大模型工作原理。
工作流程拆解：
1.假设用户输入：”床前明月光“
2.概率计算：大模型基于它学过的海量知识 ，计算下一个字出现的概率分布：疑（概率90%），是（概率5%），地（概率2%）。
3.抽样选择：根据温度 (Temperature)设定，它选择了“疑”
4.循环迭代：将生成的“疑”字加到原文后面，新的输出变成了“床前明月光疑”，基于新的输入模型再次预测一下个字“是”
准确的说法是：“上一轮的输出，变成了下一轮的输入”。 这在技术上叫自回归**（Auto-regressive）**。
- Round 1 输入：
床前明月光-> 输出疑 - Round 2 输入：
床前明月光疑(把刚才的输出拼回去) -> 输出是
5.结束：直到大模型将完整的内容预测完，或遇到特殊符号或者达到了长度限制才会停下来。
（注：大模型实际工作远比上图要复杂的多，初期可以通过简易的流程快速了解其背后的技术原理，作为PM掌握技术原理是非常重要的。）
PART06
结尾
大模型本身是没有意识的，就是一个静态的生成器，核心工作原理就是靠的海量的Token一个个预测出来的结果。
当我越深入了解大模型背后的技术原理，我慢慢的对大模型产生去寐，我发现它就是一个躺在那里被动式干活的超级大脑，但如果让它干点实事比如帮我查最近一周特斯拉的股票数据，你还得给它安装上手脚架。
延伸：
目前《第一章：大模型底层原理与基础知识》笔记我已全部整理完。学习笔记是我一点点抠出来的，因为我发现市面上的培训班有些基础知识不讲只好自己下苦力。
学习笔记以是PM的视角，使用通俗易懂的语言帮助我们非技术背景的产品经理掌握大模型基础知识，后续会持续分享出来。
下一节《参数》预告：
1.3.1参数是什么
1.3.1.参数有什么作用
1.3.3参数和Token的区别
1.3.4参数大小跟成本有什么关系
1.3.5谁能修改参数
最后
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