这篇文章系统介绍了大语言模型的完整开发流程，包括基础概念解释（AI、Transformer、Token等）、数据工程（算力搭建与数据处理）、预训练阶段（让模型学习语言规律）、指令微调（SFT和RLHF技术）以及最终的模型评估、压缩与服务部署。通过这五个步骤，读者可以全面了解如何从零开始构建一个大语言模型，掌握从理论到实践的全过程。
Step 1 名词解释
AI
AI (Artificial Intelligence，人工智能) 是一个广泛的科学领域，目标是让机器能够像人类一样思考、学习、解决问题和感知环境。
本质： 它不是一个具体的软件，而是一种科学技术。
表现： 凡是能让计算机展现出“智能”行为的技术（如语音识别、图像识别、自动驾驶）都属于 AI。
模型
如果说 AI 是一项手艺，那么模型 (Model) 就是学成之后的那张“数学公式表”。
形象理解： 想象一个学生（算法）在读了万卷书（大数据）后，总结出了一套规律（模型）。
当你问他问题时，他查阅这套规律，给出一个概率最大的答案。
数学本质： 模型本质上是一个复杂的函数y=f(x)y = f(x)y=f(x)，它由数以亿计的参数（权重）组成。
输入一个数据（如一句话），模型通过计算，输出一个结果（如下一个字）。
Transformer
Transformer 是目前大语言模型（如 ChatGPT）最核心的底层架构。它于 2017 年由 Google 提出，彻底改变了 AI 的训练方式。
并行计算： 以前的 AI 模型必须一个字一个字地读，而 Transformer 可以一次性处理整段文字，这使得用超级计算机大规模并行训练 AI 成为可能。
目前的地位： 现在的 GPT、Llama、Claude 几乎所有顶尖 AI 模型，都是基于 Transformer 架构改进而来的。
Token
在 AI 大模型的世界里，Token 是模型阅读和处理文本的基本单位。
模型并不能像人类一样直接理解“汉字”或“单词”，它们只能处理数字。因此，在训练的第一步（数据工程阶段），我们需要将原始文本切分成一个个片段，并给这些片段分配唯一的数字 ID。这些片段就叫做 Token。
- Token 的切分逻辑
Token 的大小并不是固定的，它取决于所使用的分词算法（Tokenizer）：
英文中： 一个 Token 通常是一个单词（如 apple），或者一个单词的一部分（如 friendship 可能会被切分为 friend 和 ship）。
中文中： 一个 Token 可能是一个字（如 我），也可能是一个常用的词语（如 人工智能）。
近似换算： 通常情况下，1000 个 Token 大约等于 750 个英文单词或 500-600 个汉字。
- 为什么需要 Token？
数字化转换： Token 是从“文本”到“向量数字”的桥梁。只有转成 Token ID，Transformer 架构才能进行后续的数学运算。
控制词表大小： 如果以整个词为单位，词表会无限大；如果以字母为单位，信息密度太低。Token 是在效率和信息表达之间取得的平衡（词表通常在 3w-10w 之间）。
计算成本： 大模型的输入长度限制（Context Window）和调用 API 的计费，通常都是按 Token 数量计算的
Step 2 数据工程
算力集群搭建： 准备成百上千块 GPU（如 NVIDIA H100/H800）。需要配置高速网络（InfiniBand）和并行计算框架（如 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM）。
原始数据采集： 从互联网抓取万亿级（Trillions）的 Token。来源包括 Common Crawl、维基百科、书籍、代码仓库（GitHub）、学术论文等。
数据清洗与过滤：
质量过滤： 剔除广告、低质文本、乱码。
去重： 删掉重复的网页和文档，防止模型在某些内容上过度拟合。
隐私处理： 过滤电话、邮箱等隐私信息。
分词（Tokenization）： 将文本切分为模型能理解的数字序列（Token）
Step 3 预训练
这一阶段的目标是让模型学习“预测下一个字”，从而习得语言规律和世界知识。
架构选择： 目前主流是大规模 Decoder-only 架构（如 GPT 系列）。
自监督学习： 模型阅读海量文本，不断尝试预测被遮挡或下一个出现的单词。如果预测错了，通过 反向传播 (Backpropagation) 更新参数。
分布式训练：
数据并行： 将数据分给不同 GPU 跑。
张量并行/流水线并行： 因为模型太大，单个 GPU 存不下，需将模型的层或参数切分到多个 GPU。
产出： 得到 基座模型 (Base Model)。此时的模型很有才华，但不会听人指挥，只会“接龙”。
Step 4 指令微调
A. 有监督微调 (SFT - Supervised Fine-Tuning)
具体操作： 编写数万条“指令-回答”对（例如：“请写一首关于秋天的诗” -> 对应的范文）。
效果： 模型从“复读机”变成了一个能听懂人类指令的“助手”。
B. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)
奖励模型训练 (RM)： 让模型生成几个答案，由人类给这些答案打分。训练一个“裁判模型”来学习人类的喜好。
强化学习优化 (PPO/DPO)： 模型在裁判模型的监督下不断自我进化，得分越高，该行为就越被强化。
Step 5 模型评估
模型评估： 在各个评测集（如 MMLU, GSM8K）上测试其逻辑、代码、常识能力。
模型压缩：
量化 (Quantization)： 将参数从 16 位浮点数降到 8 位或 4 位，减少显存占用。
蒸馏 (Distillation)： 用大模型教小模型。
服务部署： 使用 vLLM 或 TensorRT-LLM 等推理引擎，将模型打包成 API 供用户调用。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
