什么是大模型？接下来我将继续用业余视角，聊聊大模型
大模型（Large Model，简称LM），完整全称应该叫“人工智能预训练大模型”，是指具有超大规模参数（通常在十亿个以上）通过海量数据预训练得到的神经网络模型，它能够通过训练获得通用的语言和图像等模态的理解和生成能力，并展现出涌现能力（图示为国内外知名大模型参数量示例）。
图片来源：知乎，数说新语
大模型的大不仅体现在参数量大，还包括架构规模大、训练数据大、算力需求大
图片来源：知乎，小枣君
广义的大模型包括语言大模型、视觉大模型、多模态大模型等，狭义的大模型特指我们常用的大语言模型（LLM），如ChatGPT、DeepSeek等。
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读了以上文字，您可能要骂了，说好的用人话解释AI的呢，就这？上来整一堆概念，让我怎么看？别骂了盆友，接下来将为您用人话解释大模型，需要点初中数学知识（你看，又骂）。
01 什么是模型
先说结论，在计算机领域，所谓的模型本质上指函数。
用烂掉的房地产行业，举个栗子。假如您是一个在杭城漂泊的牛马，经过多年努力，您打算买一套房子安家。经过大量调研，您收集了以下数据样本（实际样本可能包括户型面积、位置、朝向、交通、卫生间数量、学区等要素，为了便于解释，进行简化）：
图片来源：自绘
在不考虑其他要素的条件下，您看中了一套房源，距离主城区35km，那么怎么预测售价是多少？
您说，简单，这题我会。并快速在坐标系中画出了数据分布图，并发现了距离主城区越远，售价越低的趋势。
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分析了以上数据分布后，你打算选择初中二年级学过的二元一次函数y = wx + b来描述与主城区的距离x与售价y的关系，w和b是函数中未知的参数，只要求得w和b的具体数值，再把x = 35带入的上述函数，就能得到距离主城区35km时，房屋的售价。
到此，预测房价的问题，被转化为确定w和b的具体数值的数学问题，也就是说，您为房价预测建立了一个数学模型：y = wx + b。
实际您也只能求得一个最优解，使得曲线距离所有的样本点总误差最小。
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瓦特？等下…模型？参数？预测？难道网上神乎其神的大模型，几亿参数的那种，就这？
没错，为了方便盆友们理解，我对大模型进行了抽象简化。**大模型的真相就是一个形式复杂，参数极多的一个函数。**通过以上栗子，其实您已经掌握了大模型预训练和推理的原理：
**1.模型预训练：**模型厂商通过海量数据，求参数w和b，来最大化的拟合数据分布。上线发布，供用户使用。
**2.模型推理：**用户将x输入，函数后台进行计算，返回y。这就是您和DeepSeek聊天时，您输入文本，模型返回答案的过程。
02 什么是大模型
我们已经知道，模型的真相——函数。在实际应用中，模型的种类有很多，上述例子中，我们使用的是**线性回归模型，**可以用于应对一些简单的预测问题。但是如果将户型面积、位置、朝向、交通、卫生间数量、学区等要素全部考虑，线性回归模型就显得过于简单，无法应对复杂的数据分布了（比如图示这种）。
图片来源：http://playground.tensorflow.org
莫方，为了能够拟合复杂的数据分布，有很多模型可以用，比如逻辑回归、随机森林、决策树等。
目前大模型所采用的是神经网络模型（模仿人脑的神经元）,对于样本的一个或多个输入（x值），经过网络多个隐藏层的层层计算，最终得到一个或多个输出（y值），以上所说的多个，都可以根据需要设置具体的值。
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隐藏层的计算，主要参数是w和b，作为一个复杂模型，还有很多其他参数，这里不做过多解读，有兴趣的盆友可以深入了解。
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以OpenAI的GPT-3大模型为例，隐藏层一共有96层，每层的神经元数量达到2048个，极其庞大的网络结构，参数数量达到惊人的1750亿，模型性能更是那四个字——遥遥领先。
03大模型长什么样
我们常用的生成式AI，都会提供多个模型供用户选择，每个模型采用了不同的训练策略，可以满足用户不同的需求。
图片来源：https://www.kimi.com
1.大模型的组成部分
以大家常用的kimi为例，官方提供了2个预训练模型，供用户推理使用。我们可以去魔搭社区（国内的开源大模型免费下载平台，网址https://modelscope.cn）看看k2模型包括哪些文件。
当前开源的大模型通常以数据文件形式发布，它主要是由权重参数、配置文件两类文件构成。其中权重参数是模型在海量数据上训练后得到的参数集合，是大模型最核心的组成部分。
图片来源：https://www.modelscope.cn
Kimi-K2-Base大模型共计包含了75个文件，主要为json和safetensors文件。其中，61个safetensors是存储权重参数的文件格式。模型的参数，存储在该文件中，大模型的参数量达到几十亿甚至上千亿，因此该文件的数据量也是最大的，最大的约20G。
2.大模型的尺寸
在魔搭社区中检索阿里最新发布的Qwen3大模型，可以看到有多种尺寸，有0.6B，8B，32B，235B等，这个值表示的是就是模型的总参数量，B是Billion（十亿）的缩写，也就是说Qwen3最小的模型参数量有6亿个，最大的参数量有2350亿个。
图片来源：https://www.modelscope.cn
模型参数越多，表示神经网络层次和神经元个数越多，模型就越复杂，实际推理性能越好。您可能会说，既然模型尺寸越大，性能越好，那么为什么要训练小尺寸的模型？因为越大尺寸的模型，要求的显存越大，一般设备上是没法运行的。为了在手机或AI眼镜上轻量化运行，就需要部署小尺寸模型。
让我们以Qwen3最小尺寸的模型0.6B为例，简单计算推理时需要的羡慕，这样能有个概念。假设每个参数为32位（bit）浮点数（float32)：
1.已知：
1字节（Byte) = 8位（bit）
2.计算每个参数的字节数：
32位（bit）= 4字节（Byte)
3.推导计算机内存占用：
1GB = 1000MB
1MB = 1000KB
1KB = 1000Byte
1GB = 10^9Byte
4.计算最终结果：
0.6B = 0.6 * 10^9个
总字节数为0.6 * 10^9 * 4 = 2.4 * 10^9 Byte ，总显存为2.4GB
以上仅仅是指考虑了参数部分的显存占用情况，实际全参推理时，还会有其他显存开销，显存占用为目前的6倍以上，即2.4 * 6 = 14.4GB。0.6B的模型尚且如此，那235B模型的显存占用，只能说是Amazing。所以用户使用尺寸大的大模型，只能通过线上调用大模型，大模型厂商可以有很多显卡供咱使用。
图片来源：https://www.kimi.com
04 如何训练大模型
在第1部分什么是模型的例子中，已经简单表达了大模型的训练逻辑。就是通过海量的数据，求参数值，最大化的拟合数据分布，获得最小化的误差。
简述具体训练过程：先准备海量高质量数，每个数据样本包括特征x（类比房源与主城区距离）和真实值Y（类比售价），再选择一个具体的模型结构（比如Transfomer），模型自动初始化w和b的参数值。将海量数据x，经过神经网络层层计算，得到一个预测y，再将预测值y与数据的真实值Y比较，求得两者的差值，称之为损失（loss），再根据损失值，反向调整w和b，直至损失值最小为止，这是的模型预测值会无限接近真实值（实际预测值y和真实值Y，不可能完全相等，也就是说损失值Loss不为0）。
参数学习的过程，叫做模型预训练。用户调用的过程，则叫做模型推理。
图片来源：知乎，小枣君
看完以上内容，相信您基本对大模型的原理和尺寸有所了解。
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