大模型入门教程：从概念到实践

大模型（Large Language Model, LLM）是当前人工智能领域的核心技术，其本质是通过大规模数据训练、具备复杂语言理解与生成能力的深度学习模型。本教程将从基础概念出发，带你理解大模型的核心逻辑，并通过可直接跑通的代码示例，快速上手大模型的调用与简单微调，为后续深入学习打下基础。

一、大模型基础认知

在动手实践前，先明确 3 个核心问题，避免 “知其然不知其所以然”。

1. 什么是大模型？

大模型是 “参数规模大、训练数据多、泛化能力强” 的语言模型的统称。其核心特征包括：

• 参数规模：通常以 “亿” 或 “千亿” 为单位（如 GPT-3 有 1750 亿参数，入门级模型如 DistilGPT2 约 6 亿参数）；
• 数据驱动：通过海量文本数据（如书籍、网页、论文）学习语言规律，无需人工标注特定任务；
• 涌现能力：当规模达到阈值后，会自发具备逻辑推理、多轮对话、代码生成等复杂能力。

2. 大模型的技术基石：Transformer 架构

当前所有主流大模型（GPT、BERT、LLaMA 等）均基于Transformer 架构（2017 年由 Google 提出），其核心是 “注意力机制”，可类比为 “人类阅读时会重点关注关键语句”。

Transformer 分为两大核心模块：

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