玩轉(zhuǎn)大模型 第一篇認(rèn)識(shí)大模型——它到底是什么、能干什么、開源和閉源差在哪這兩年只要跟技術(shù)沾邊的場(chǎng)合大模型三個(gè)字幾乎繞不過去。DeepSeek、通義千問、GPT、Gemini、Claude……名字一個(gè)比一個(gè)響宣傳口徑也大同小異參數(shù)很大、能力很強(qiáng)、什么都懂一點(diǎn)。但真要把這些東西講清楚很多人會(huì)卡在幾個(gè)很基礎(chǔ)的問題上所謂7B“36T token”“5 PFLOPS到底在說什么為什么有的模型能看圖有的只能寫字同樣是開源”為什么有人說開源模型免費(fèi)有人說自己部署一臺(tái)機(jī)器比 API 貴得多這篇文章就是把大模型的地基先攤平定義、出現(xiàn)原因、計(jì)量單位、分類方式、開源與閉源。后面幾篇再往上蓋訓(xùn)練、算力和工程落地。1. 大模型到底是什么目前學(xué)界和工業(yè)界對(duì)大模型Large Models并沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)定義。通常的說法是訓(xùn)練數(shù)據(jù)龐大、參數(shù)規(guī)模巨大、能力強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。參數(shù)量一般在10 億以上目前頂尖模型的參數(shù)規(guī)模已經(jīng)到了萬億級(jí)別。下面這張圖是幾個(gè)大家熟悉模型的公開口徑感受一下量級(jí)差異簡(jiǎn)單理解傳統(tǒng)模型 -- 千萬級(jí)參數(shù) 人工標(biāo)注的幾十萬條樣本 大模型 -- 百億~萬億級(jí)參數(shù) 萬億級(jí) token 的無標(biāo)注語料關(guān)鍵不在大而在大到一定程度之后能力開始出現(xiàn)質(zhì)的變化——這也是為什么同一個(gè) Transformer 結(jié)構(gòu)規(guī)模上去之后突然會(huì)寫代碼、會(huì)做推理。2. 為什么偏偏是這個(gè)時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)大模型的出現(xiàn)不是偶然而是數(shù)據(jù)、算力、模型架構(gòu)三者協(xié)同演進(jìn)的結(jié)果。少任何一條都到不了今天。2.1 數(shù)據(jù)夠多訓(xùn)練范式換了傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)高度依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)原始數(shù)據(jù)做標(biāo)記、分類、注釋、結(jié)構(gòu)化讓機(jī)器能識(shí)別理解成本高、規(guī)模上不去。常見的標(biāo)注活兒長(zhǎng)這樣標(biāo)注類型干什么分類標(biāo)注給整張圖打類別標(biāo)簽比如貓“狗”命名實(shí)體識(shí)別標(biāo)出文本里的人名、地名、組織名情感分析標(biāo)正面 / 負(fù)面 / 中性語音轉(zhuǎn)寫把語音逐句轉(zhuǎn)成文字大模型主要用自監(jiān)督學(xué)習(xí)范式典型任務(wù)是預(yù)測(cè)下一個(gè) token直接拿海量未標(biāo)注文本和多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練。自監(jiān)督本質(zhì)上屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種特殊形式但用了監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式靠數(shù)據(jù)自身的內(nèi)在結(jié)構(gòu)自動(dòng)生成偽標(biāo)簽再像監(jiān)督那樣訓(xùn)練不依賴人工標(biāo)注。掩碼語言建模就是典型例子。量級(jí)差別有多大Qwen3 預(yù)訓(xùn)練階段用了約36T個(gè) token 的語料這個(gè)規(guī)模遠(yuǎn)超傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代的訓(xùn)練數(shù)據(jù)總量。2.2 算力夠強(qiáng)并行硬件 分布式訓(xùn)練成熟深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練本質(zhì)是大規(guī)模矩陣運(yùn)算這類計(jì)算高度并行和 GPU/TPU 的硬件架構(gòu)天然契合。單卡算力方面英偉達(dá) 最新一代B200在FP16半精度浮點(diǎn)數(shù)條件下峰值算力已達(dá)5 PFLOPS約每秒 5×101? 次浮點(diǎn)運(yùn)算單位換算1 P 10 3 T 10 6 G 10 9 M 10 12 K 10 15 1P10^{3}T10^{6}G10^{9}M10^{12}K10^{15}1P103T106G109M1012K1015。與此同時(shí)三種分布式訓(xùn)練體系已經(jīng)成熟讓跨節(jié)點(diǎn)、跨集群訓(xùn)練超大規(guī)模參數(shù)模型變成現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)并行每張卡都放完整模型副本各自處理不同數(shù)據(jù)子集靠梯度聚合把參數(shù)更新同步 張量并行把權(quán)重矩陣按維度切開每張卡只算自己那一片再用集合通信把結(jié)果拼起來 流水線并行按層或模塊切成若干階段每個(gè)階段放不同設(shè)備數(shù)據(jù)像流水線一樣依次穿過2.3 架構(gòu)合理Transformer 的可擴(kuò)展性Transformer 架構(gòu)天生支持并行計(jì)算并且在模型規(guī)模、數(shù)據(jù)規(guī)模、訓(xùn)練步數(shù)算力開銷三個(gè)方向同時(shí)加大時(shí)性能收益是穩(wěn)定的——也就是所謂的良好可擴(kuò)展性Scaling Law。圖中 Test Loss 是損失函數(shù)的取值。補(bǔ)一個(gè)概念損失函數(shù)Loss Function用來量化模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異也叫代價(jià)函數(shù)或目標(biāo)函數(shù)。它通過計(jì)算預(yù)測(cè)錯(cuò)誤程度來評(píng)估模型性能值越小越準(zhǔn)值越大誤差越大。常見的有均方誤差MSE、平均絕對(duì)誤差MAE。2.4 一句話總結(jié)數(shù)據(jù)規(guī)模的躍遷 算力基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展 Transformer 優(yōu)異的可擴(kuò)展性三者疊加推動(dòng)模型規(guī)模和性能持續(xù)膨脹這才有了大模型時(shí)代。3. 三個(gè)計(jì)量維度B、token、FLOPs 分別在說什么聊大模型最容易搞混的就是單位。其實(shí)從三個(gè)維度看就清楚了參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模、計(jì)算規(guī)模。維度衡量什么常用單位舉例參數(shù)規(guī)模模型有多大BBillion10 億10 9 10^91097B 70 億參數(shù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模喂了多少文本token 數(shù)B / T1T token 10 12 10^{12}1012token計(jì)算規(guī)模訓(xùn)練燒了多少算力FLOPs浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)1 PFLOPs 10 15 10^{15}1015FLOPs1參數(shù)規(guī)模這里說的參數(shù)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里神經(jīng)元數(shù)量、層數(shù)、神經(jīng)元權(quán)重、神經(jīng)元偏移量、超參數(shù)這些數(shù)據(jù)的集合。2訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模LLM 的訓(xùn)練在文本語料上進(jìn)行而語料處理的第一步就是分詞成一系列 token所以業(yè)界習(xí)慣用token 數(shù)量來衡量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模。多模態(tài)模型的數(shù)據(jù)集格式五花八門無法用統(tǒng)一單位度量這塊一般不放在一起討論。關(guān)于 token很多人第一次接觸會(huì)懵這里單獨(dú)說一下Q1token 到底是什么token 是計(jì)算機(jī)理解人類語言的基礎(chǔ)單位。它不一定等于一個(gè)詞可能是一個(gè)完整英文單詞也可能是半個(gè)、甚至三分之一個(gè)可能是一個(gè)中文詞也可能就是一個(gè)漢字大模型在正式開訓(xùn)之前要先訓(xùn)練一個(gè)tokenizer模型專門負(fù)責(zé)把所有文本切成 token。粗略的經(jīng)驗(yàn)值1 個(gè)英文字符 ≈ 0.3 個(gè) token 1 個(gè)中文字符 ≈ 0.6 個(gè) token想驗(yàn)證的話可以直接用官方的分詞器試https://platform.openai.com/tokenizerQ2FLOPs 和 FLOPS 是一回事嗎不是。課件里的用法區(qū)分是FLOPsFloating Point Operations指浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)衡量訓(xùn)練消耗的總計(jì)算量而硬件指標(biāo)里的FLOPSPer Second指每秒能完成多少次衡量的是速度。一個(gè)是總量一個(gè)是速率。4. 大模型怎么分類兩個(gè)最常用的切分標(biāo)準(zhǔn)按模態(tài)輸入輸出的數(shù)據(jù)類型和按功能/輸出形態(tài)模型吐出來的是文字、向量還是分?jǐn)?shù)。分類標(biāo)準(zhǔn)類別示例按模態(tài)大語言模型Qwen3 / DeepSeek-V3 / GPT-5 語言模塊多模態(tài)理解模型Qwen3-VL / GPT-5 / Gemini-3多模態(tài)生成模型Stable Diffusion / DALL·E / Nano-Banana按功能生成式大模型GPT-5 / DeepSeek-V3 / Qwen3嵌入模型BGE / E5 / GTE重排序模型BGE-Reranker / ms-marco-MiniLM分類模型通常是微調(diào)過的小尺寸模型4.1 按模態(tài)分語言 / 多模態(tài)理解 / 多模態(tài)生成先補(bǔ)一個(gè)基礎(chǔ)概念模態(tài)Modality指的是人或機(jī)器感知世界的方式常見的有文本、圖像、音頻/語音、視頻等。類型 1大語言模型LLM又叫語言/文本大模型專門處理文本數(shù)據(jù)。項(xiàng)目說明輸入 → 輸出文本 → 文本token 序列技術(shù)架構(gòu)Transformer 文本編碼典型應(yīng)用對(duì)話、寫作、推理、翻譯、代碼生成代表Qwen3 系列、DeepSeek-V3.2 系列、GPT-5 系列語言模塊、Gemini-3 系列語言模塊需要注意一點(diǎn)ChatGPT 和 Gemini 本身不屬于上面任何單一類別。它們是以語言大模型為中樞的智能體系統(tǒng)是面向用戶推出的 AI 產(chǎn)品支持文本生成、圖像理解和圖像生成。模型 ≠ 產(chǎn)品這個(gè)區(qū)分后面講工程落地時(shí)還會(huì)反復(fù)遇到。類型 2多模態(tài)理解大模型能同時(shí)處理和理解多種類型的數(shù)據(jù)文本、圖像、音頻、視頻通過對(duì)比學(xué)習(xí)等技術(shù)把不同模態(tài)映射到統(tǒng)一語義空間。項(xiàng)目說明輸入 → 輸出文本 圖像/音頻/視頻 → 通常是文本技術(shù)架構(gòu)多編碼器 跨模態(tài)融合典型應(yīng)用看圖說話VQA、視頻理解、音頻理解、文檔理解PDF / 表格 / 圖像代表GPT-5 系列、Qwen3-VL 系列、Gemini-3 系列類型 3多模態(tài)生成模型不光能理解多種模態(tài)還能做跨模態(tài)內(nèi)容生成。核心是生成式架構(gòu)靠擴(kuò)散模型、自回歸生成等技術(shù)完成從一種模態(tài)到另一種模態(tài)的轉(zhuǎn)換。項(xiàng)目說明輸入 → 輸出文本/圖像 → 圖像/視頻/音頻技術(shù)架構(gòu)生成式架構(gòu)擴(kuò)散 / 自回歸典型應(yīng)用文生圖、文/圖生視頻、文生音頻TTS / Music代表圖像Stable Diffusion、DALL·E、GPT-Image-1.5、Nano-Banana視頻Sora、Veo音頻AudioLM、VALL-E4.2 按功能/輸出形態(tài)分生成 / 嵌入 / 重排序 / 分類類型 1生成式大模型Generative LLM根據(jù)指令或提示從無到有生成原創(chuàng)內(nèi)容文本、圖像、音頻、視頻。輸出token 序列優(yōu)化目標(biāo)最大化條件概率 P(token | context)核心特征自回歸Autoregressive生成——不斷預(yù)測(cè)下一個(gè) token 來產(chǎn)出內(nèi)容典型應(yīng)用對(duì)話、推理、Agent、RAG 的最終回答生成代表GPT-5、DeepSeek-V3、Qwen3以及 DALL·E圖像、Sora視頻類型 2嵌入模型 / 向量表征模型Embedding Model把文本、圖像等離散數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成高維向量在向量空間里捕捉語義關(guān)系。語義相似的文本在向量空間中距離更近因此便于快速檢索和比較。輸出固定維度的稠密向量dense vector不生成文本典型應(yīng)用語義搜索、推薦系統(tǒng)、知識(shí)庫檢索、文檔相似度計(jì)算代表BGE 系列、E5 系列、GTE 系列類型 3重排序 / 相關(guān)性打分模型Reranking對(duì)初步檢索出來的結(jié)果做精細(xì)化排序通過深度語義分析重新計(jì)算查詢與文檔的相關(guān)性得分把最相關(guān)的頂?shù)角懊?。輸?query, doc) 一對(duì) →輸出相關(guān)性分?jǐn)?shù)scalar典型應(yīng)用RAG 系統(tǒng)的檢索結(jié)果優(yōu)化、搜索引擎排序、推薦系統(tǒng)精排代表BGE-Reranker 系列、Hugging Face 上 Cross-Encoder 組織的 ms-marco-MiniLM 系列Cross-Encoder 是個(gè)在 Hugging Face 上訓(xùn)練了很多 Text Reranking 模型的組織類型 4分類器 / 判別模型Classifier根據(jù)數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)其所屬的預(yù)定義類別輸出離散的類別標(biāo)簽或概率分布。輸出標(biāo)簽 / 概率 / Yes-No典型應(yīng)用垃圾郵件識(shí)別、情感分析、圖像分類、疾病診斷等二分類或多分類任務(wù)代表通常是微調(diào)過的小模型比如基于 BERT 微調(diào)的分類模型四者橫向?qū)Ρ染S度生成式大模型嵌入模型重排序模型分類模型核心任務(wù)內(nèi)容生成語義編碼相關(guān)性排序類別預(yù)測(cè)輸出形式自然語言/圖像/音頻高維向量相關(guān)性分?jǐn)?shù)類別標(biāo)簽?zāi)Ｐ鸵?guī)模百億~千億參數(shù)百萬~億級(jí)參數(shù)千萬~億級(jí)參數(shù)百萬~千萬參數(shù)計(jì)算成本極高極低中低低典型架構(gòu)Transformer 解碼器Transformer 編碼器交叉編碼器邏輯回歸/SVM/決策樹4.3 這四類模型不是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系是流水線這一塊是很多人第一次看會(huì)漏掉的重點(diǎn)實(shí)際系統(tǒng)里四類模型往往協(xié)同工作尤其是 RAG 場(chǎng)景。知識(shí)庫文檔 -- 嵌入模型編碼成向量 -- 存入向量數(shù)據(jù)庫 ↓ 用戶提問 -- 嵌入模型檢索候選文檔 -- 重排序模型精排 -- 分類模型過濾/判定 -- 生成式大模型輸出答案檢索Embedding Rerank負(fù)責(zé)找得準(zhǔn)生成LLM負(fù)責(zé)說得清。這種組合正是 RAG 的標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)。5. 開源 vs 閉源差別不只是要不要錢5.1 先拆四要素一個(gè)大模型由四個(gè)要素構(gòu)成模型權(quán)重參數(shù)、推理代碼、訓(xùn)練代碼、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。四者層次一旦理清就會(huì)發(fā)現(xiàn)開源這個(gè)詞的含金量差別很大。需要注意的是大模型的開源和傳統(tǒng)軟件的開源不是一回事。這里要特別拎一個(gè)概念出來嚴(yán)格來說業(yè)界大量所謂開源大模型更準(zhǔn)確的叫法其實(shí)是Open Weight開放權(quán)重模型。權(quán)重開放 ≠ 推理代碼開放 ≠ 訓(xùn)練代碼開放 ≠ 訓(xùn)練數(shù)據(jù)開放 ≠ 可自由商用這幾件事完全不是一回事。大模型開源通常只開放權(quán)重可能附帶推理代碼但一般不包含訓(xùn)練代碼和數(shù)據(jù)集。如果涉及企業(yè)商業(yè)化或私有部署License 一定要單獨(dú)檢查。陣營(yíng)含義典型代表開源 / 開放權(quán)重主要指開放權(quán)重模型參數(shù)任何人可查看、修改、分發(fā)DeepSeek 系列、Qwen 系列、Llama 系列、文心大模型 4.5閉源特定企業(yè)開發(fā)并保密源代碼和內(nèi)部實(shí)現(xiàn)不對(duì)外公開GPT 系列早期 GPT-1/GPT-2 和后來開源的 GPT-OSS 系列除外、Gemini 系列大多數(shù)、Claude 系列5.2 七個(gè)維度的正面對(duì)比維度開源大模型閉源大模型透明度代碼和算法完全透明可審查驗(yàn)證內(nèi)部機(jī)制不透明存在黑箱問題可訪問性免費(fèi)使用降低技術(shù)門檻需要特定許可或授權(quán)通常付費(fèi)定制性支持深度定制和優(yōu)化定制能力受限僅限 API 參數(shù)調(diào)整創(chuàng)新速度社區(qū)協(xié)作推動(dòng)快速迭代依賴單一團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新速度較慢成本結(jié)構(gòu)免費(fèi)使用但需硬件和運(yùn)維投入按使用量付費(fèi)前期投入低但長(zhǎng)期成本高技術(shù)支持依賴社區(qū)缺乏官方專業(yè)支持提供企業(yè)級(jí)技術(shù)支持和維護(hù)服務(wù)安全性透明可審計(jì)但可能被惡意利用代碼不公開保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和用戶數(shù)據(jù)Q開源不是免費(fèi)嗎為什么常說自建比調(diào) API 貴關(guān)鍵就在成本結(jié)構(gòu)這一行。開源免掉的是模型授權(quán)費(fèi)但權(quán)重跑起來要卡、要電、要運(yùn)維而且推理量小的時(shí)候這筆固定投入攤不薄。閉源按 token 付費(fèi)前期幾乎零投入但量級(jí)一大長(zhǎng)期成本會(huì)反超。所以真實(shí)分界線通常是調(diào)用量和數(shù)據(jù)能否出內(nèi)網(wǎng)不是開源省錢、閉源貴這么簡(jiǎn)單。5.3 各自的商業(yè)邏輯開源的商業(yè)邏輯技術(shù)擴(kuò)散換取生態(tài)影響核心策略用免費(fèi)廚房模式吸引開發(fā)者構(gòu)建龐大用戶生態(tài)再通過云服務(wù)、工具鏈、行業(yè)解決方案等增值服務(wù)盈利變現(xiàn)路徑云服務(wù)變現(xiàn)、企業(yè)級(jí)定制、硬件生態(tài)、工具鏈和平臺(tái)優(yōu)勢(shì)快速占領(lǐng)市場(chǎng)、建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、降低用戶采用門檻形成創(chuàng)新飛輪——企業(yè)貢獻(xiàn)基礎(chǔ)模型學(xué)術(shù)界優(yōu)化算法開發(fā)者創(chuàng)造應(yīng)用最終反哺模型迭代閉源的邏輯專有技術(shù)換取商業(yè)利潤(rùn)核心策略用技術(shù)壟斷建立護(hù)城河通過 API 調(diào)用、企業(yè)級(jí)定制方案、云平臺(tái)集成直接變現(xiàn)盈利模式API 訂閱服務(wù)、企業(yè)級(jí)解決方案、技術(shù)授權(quán)和專利變現(xiàn)、云平臺(tái)增值服務(wù)優(yōu)勢(shì)直接盈利能力強(qiáng)、技術(shù)溢價(jià)高、服務(wù)質(zhì)量穩(wěn)定、保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)——在短期激烈競(jìng)爭(zhēng)中能確實(shí)拿到利潤(rùn)5.4 混合模式已經(jīng)是主流隨著競(jìng)爭(zhēng)加劇開源引流、閉源變現(xiàn)成了很多企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)打法廠商開源的那一半閉源的那一半谷歌Gemma吸引開發(fā)者生態(tài)Gemini服務(wù)高利潤(rùn)企業(yè)客戶MetaLlama 系列建生態(tài)自研模型用于商業(yè)服務(wù)阿里巴巴通義千問中國(guó)最大的開源模型家族閉源企業(yè)級(jí)服務(wù)百度2025 年 6 月開源文心 4.5 系列閉源 API 服務(wù)這種模式既能靠開源快速立生態(tài)又能靠閉源保住商業(yè)回報(bào)目前看是主流解法。最后總結(jié)什么是大模型目前沒有統(tǒng)一定義經(jīng)驗(yàn)線是參數(shù)量 10 億以上、頂尖已到萬億級(jí)真正的價(jià)值不在于大而在于規(guī)模上去之后能力出現(xiàn)躍遷。為什么是現(xiàn)在數(shù)據(jù)自監(jiān)督范式解放語料規(guī)模、算力GPU/TPU 三種并行成熟、架構(gòu)Transformer 的可擴(kuò)展性三條同時(shí)到位缺一條都起不來。怎么看參數(shù)表B說模型多大T token說喂了多少FLOPs說燒了多少算力。三者不要混為一談。怎么選模型類型日常文本用 LLM要處理圖片/視頻/音頻的理解用多模態(tài)理解模型要產(chǎn)出圖像視頻用多模態(tài)生成模型做檢索則離不開嵌入 重排序。開源還是閉源真正該關(guān)心的是開放到哪一層權(quán)重/推理代碼/訓(xùn)練代碼/數(shù)據(jù)以及自己的調(diào)用量和數(shù)據(jù)合規(guī)要求。對(duì)于準(zhǔn)備做工程落地的開發(fā)者我個(gè)人更建議先記住這一句模型 ≠ 產(chǎn)品權(quán)重開放 ≠ 自由商用檢索和生成是兩類模型在協(xié)作。第二篇會(huì)接著講這些能力到底是怎么訓(xùn)練出來的——預(yù)訓(xùn)練、SFT、RLHF 三階段各解決了什么問題。參考資料 致謝[1] 尚硅谷大模型技術(shù)之大模型概述 V1.0.3-課件[2] Transformer 論文 Attention Is All You Need-arXiv[3] OpenAI Tokenizer-官方工具[4] Qwen 官網(wǎng)[5] DeepSeek 官網(wǎng)[6] NVIDIA 官網(wǎng)[7] Stability AI 官網(wǎng)[8] Hugging Face Cross-Encoder Reranker-模型庫[9] Llama 官網(wǎng)[10] Anthropic 官網(wǎng)