大模型 ≈ 一个吃书长大的AI学霸

1. 怎么“养大”的？
   • 这学霸不看课本，直接生吞了整个互联网：维基百科、小说、论文、论坛帖子… 差不多“吃”了几千万本书的量。
   • 不是死记硬背，而是偷偷总结出一套“人类语言潜规则”，比如“下雨天”后面经常接“要带伞”。
2. 能干啥活儿？
   • 聊天：你发微信它秒回，还能模仿你男朋友的语气哄你
   • 写作文：从小学生周记到公司年终报告，说写就写
   • 翻译：中英日韩随便切，方言也能翻
   • 算命：哦不，是预测！比如你输“今天天气”，它自动补全“不错”
3. 和普通程序有啥不同？
   • 普通程序：程序员写死规则 → 遇到新问题就懵逼
   • 大模型：自己从数据里悟规律 → 没见过的题也能蒙个七七八八
4. 为啥有时候犯傻？
   • 可能吃了太多贴吧垃圾帖，突然蹦出“秦始皇吃火锅用电磁炉”这种鬼话
   • 数学不好：三位数加减法经常翻车（但能写诗夸你数学好）

举个栗子🌰：
你问：“周杰伦和林俊杰谁更帅？”
普通程序：“无法回答主观问题”
大模型：“两位都是华语乐坛颜值担当！周董的酷飒遇上JJ的酒窝杀，就像奶茶配仙草，建议成年人不做选择～”

简单说就是：一个靠海量数据喂出来的语言老司机，上知天文下懂段子，但偶尔会鬼扯😂

再来看看大模型的分层架构

用“快递站分包裹”的比方，带你秒懂大模型架构：

1. 整体结构 ≈ 巨型快递分拣中心

• 输入口（你打字提问）：就像快递站收货，把文字拆成“字词包裹”（比如“我喜欢吃” → 我/喜欢/吃）。
• 核心车间（Transformer架构）：无数分拣机器人和传送带，专门处理这些包裹之间的关系。
• 输出口（生成回答）：把处理好的包裹重新打包成句子（比如“你喜欢吃什么？”→“我喜欢火锅！”）。

2. 核心车间怎么运作？

a. 编码区（理解部门）

• 工作内容：给每个包裹贴标签
  • 例：“我”标签：主语/第一人称
  • “喜欢”标签：动词/正向情感
• 黑科技：每个字都带着上下文记忆（知道“苹果”在手机和水果不同意思）

b. 注意力车间（重点识别区）

• 工作场景：
  • 你问：“周杰伦的《青花瓷》歌词有多美？”
  • 机器立刻高亮“周杰伦”“青花瓷”“歌词”“美”，其他词降优先级。
• 原理：像你在菜市场听八卦，自动聚焦关键人名和动词。

c. 解码区（创作部门）

• 工作流程：
  1. 根据编码和注意力结果，预测下一个字
  2. 例：输入“床前明月”，首推“光”，备选“色”“影”
  3. 结合常识（李白诗优先）→ 最终输出“光”

3. 核心配件说明

a. 参数（脑细胞数量）

• 小模型：1亿参数 ≈ 小县城快递站，只能处理简单包裹
• GPT-4：1.8万亿参数 ≈ 全国物流中心，能分拣花式需求（写诗/编程/编冷笑话）

b. 层数（流水线深度）

• 12层 ≈ 包裹过12道质检工序
• 层数越多，理解越深（但超过48层可能卡成PPT）

4. 和人类对比

大模型就是个超级文字加工厂：前端拆字→中间找关系→后端编字，靠海量参数记住语言规律。它不懂任何字的意思，但能通过数学概率让你感觉它很懂！

转载请注明：汪明鑫的个人博客 » 快速了解大模型的运行原理