大模型入門教程：從概念到實踐

大模型（Large Language Model, LLM）是當前人工智能領域的核心技術，其本質是通過大規模數據訓練、具備復雜語言理解與生成能力的深度學習模型。本教程將從基礎概念出發，帶你理解大模型的核心邏輯，并通過可直接跑通的代碼示例，快速上手大模型的調用與簡單微調，為后續深入學習打下基礎。

一、大模型基礎認知

在動手實踐前，先明確 3 個核心問題，避免 “知其然不知其所以然”。

1. 什么是大模型？

大模型是 “參數規模大、訓練數據多、泛化能力強” 的語言模型的統稱。其核心特征包括：

• 參數規模：通常以 “億” 或 “千億” 為單位（如 GPT-3 有 1750 億參數，入門級模型如 DistilGPT2 約 6 億參數）；
• 數據驅動：通過海量文本數據（如書籍、網頁、論文）學習語言規律，無需人工標注特定任務；
• 涌現能力：當規模達到閾值后，會自發具備邏輯推理、多輪對話、代碼生成等復雜能力。

2. 大模型的技術基石：Transformer 架構

當前所有主流大模型（GPT、BERT、LLaMA 等）均基于Transformer 架構（2017 年由 Google 提出），其核心是 “注意力機制”，可類比為 “人類閱讀時會重點關注關鍵語句”。

Transformer 分為兩大核心模塊：

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