1　從人工智能的起源到模型革命

人工智能的發展可以追溯到20世紀中葉。1950年，艾倫·麥席森·圖靈（Alan Mathison Turing）在其論文《計算機器與智能》中提出“模仿游戲”——也就是后來被稱為圖靈測試的概念，認為若機器在文字交流中使人無法辨識其身份，就可視為具備智能。1956年召開的達特茅斯會議則標志著人工智能研究的正式起步，奠定了符號邏輯和形式規則在早期AI中的重要地位。

真正改變游戲規則的是2012年的深度學習革命。多倫多大學的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）及其團隊通過深度卷積神經網絡AlexNet在ImageNet競賽中將圖像識別錯誤率從26%降至15%，這一突破為后來的技術演進鋪平了道路。2015年，微軟的ResNet模型在ImageNet圖像上的識別準確率達到96.4%，首次超越人類專家水平。至此，從圖靈時代起的人工智能已有近65年的發展歷程。

以ChatGPT為代表的生成式大語言模型在2022年開始迅速走紅。ChatGPT基于大規模預訓練語言模型，通過海量文本數據學習語言規律，能夠在對話中生成連貫、富有創意且符合語境的回復。這種突破性的技術使得機器生成自然語言的能力達到了前所未有的高度，也讓公眾對AI及其應用有了全新的認識和理解。短短幾個月內，ChatGPT在全球范圍內獲得了大量用戶和媒體關注，其應用場景從在線客服、內容創作擴展到了教育、法律咨詢等多個領域。ChatGPT的迅速普及不僅證明了生成式大語言模型的強大性能，也展示了技術落地的巨大潛力。

隨著技術的不斷迭代，生成式大語言模型繼最初的模型之后不斷升級，逐步發展出多個版本，推出了如GPT-3.5和GPT-4等，這些新版本在理解、生成和推理等方面均有顯著提升。GPT-3.5在對話質量、語言多樣性和語義連貫性上進行了優化，使得AI更加貼近人類交流的方式；而GPT-4則在處理復雜任務和多模態輸入方面表現得尤為出色，為有高精度需求的專業領域提供了有力支持。這些版本的不斷更新，既推動了生成式大語言模型技術的進步，也不斷拓寬了其在實際場景中的應用邊界。

此時，中國在生成式大語言模型領域也展現出強勁的發展勢頭。以DeepSeek為例，作為中國本土的一款頗具代表性的生成式大語言模型，DeepSeek在2025年實現了快速崛起。DeepSeek的技術突破體現在訓練成本低廉、開源策略以及對算力資源的高效利用上，這些已經達到了國際一流水平。

生成式大語言模型的爆發不僅體現在技術參數和性能指標上，更在于其改變了信息獲取和知識應用的方式。傳統的信息檢索往往依賴于大量的靜態文檔和手工搜索，而生成式大語言模型則能夠根據用戶輸入即時生成定制化的信息服務。比如，當用戶在在線咨詢平臺上提出問題時，系統能夠根據最新數據和上下文動態生成答案，這種能力極大地提升了信息服務的效率和用戶體驗。

一個猜詞游戲引發的技術爆發

大數據環境下的大規模語言模型，是在大數據的支撐下，從海量數據中抽取相關特征與規律，并對其進行精細調整，以適應不同的情景任務。當前，它已被廣泛地應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等諸多領域。大語言模型的運算量大、存儲量大，其訓練與應用條件要求非常高，其參數通常可達數十億乃至數千億個。就拿OpenAI GPT系列來說，GPT-1的初始參數是1.17億個，而GPT-3則是1750億個，雖然沒有公布GPT-4的參數，但也有可能達到了1萬億個。表1-1是幾個較常用的大語言模型的信息。

表1-1　中美大語言模型及對話產品

大語言模型是怎么生成結果的？

從通俗原理來講，大語言模型系統會根據上文，猜下一個可能出現的詞，這很像我們使用的輸入法的聯想功能，比如輸入“你”這個字的時候，就會自動跟出來很多字，一般靠前面的字是使用頻率比較高的，如組成“你好”“你們”“你呢”等。想象一下，你和朋友正在玩一場“猜詞游戲”：你寫下前半句話“春風吹過湖面，激起……”，讓對方猜接下來的詞。如果對方脫口而出“層層漣漪”，你會贊嘆他的聯想能力；如果他猜的是“一群鴨子”，你可能會笑他“腦回路清奇”。這個看似簡單的游戲，本質上就是大語言模型的核心邏輯——通過理解上下文，預測最合理的下一個詞。只不過大語言模型的“猜詞”能力不是天生的，而是通過規模空前的“思維訓練”實現的。

圖1-1非常生動地展示了大語言模型“猜”出下一個詞的原理。

想象你在和朋友玩接龍游戲，你說了前半句“The cat sat on”（貓坐在），現在輪到朋友接下去。這時他的大腦會快速做這幾件事：

尋找線索：朋友會特別注意你說的最后一個詞“on”，以及整個句子的語境（貓坐在某個地方）。

列出可能性：基于日常經驗，朋友可能會想到“on the floor”（在地板上）、“on the chair”（在椅子上），甚至“on the moon”（在月球上）這些常見搭配。

評估概率：“the”這個詞出現的可能性最高（90%），因為英語中“on+the”是最常見的介詞搭配（比如on the table/on the bed）；“floor”的可能性較低（10%），雖然“on floor”語法正確，但實際使用時通常會說“on the floor”；“zoo”幾乎不可能（0%），除非前文有提到動物園，否則這里突然出現會顯得突兀。

做出選擇：朋友最終選擇最合理的“the”，讓句子變成“The cat sat on the……”，接下來可能繼續生成“the mat”（在墊子上）等更完整的表達。

從“猜詞游戲”到“技術革命”

大語言模型的學習過程與人類驚人相似。就像我們從小通過讀書、做題、接受價值觀教育來成長一樣，大語言模型也經歷了三個階段：預訓練（讀書）→微調（做題）→對齊（調整價值觀）。下面我們就來看一下那些技術人員用的專業名詞背后到底是什么意思。

預訓練：海量“讀書”塑造語言直覺

假設讓一個孩子從出生起就閱讀全世界的書籍、論文、新聞、代碼，甚至社交媒體上的對話，他就會逐漸掌握語言的規律、知識的關聯，甚至不同領域的專業術語。大語言模型正是如此——它通過“吞下”相當于數千萬本書的文本數據（如GPT-3的訓練數據需要普通人2600年才能讀完），在無數次的猜詞練習中，建立起對語言和世界的深刻理解。例如，當它讀到“中醫講究陰陽平衡”時，不僅能記住“陰陽”這個詞，還能關聯到“五行學說”“辨證施治”等概念，甚至理解“平衡”在不同語境下的含義。

微調：少量“做題”實現舉一反三

光會讀書還不夠，真正的能力在于應用。就像老師用幾道典型例題教會學生解題思路，大語言模型通過少量標注數據（如問答、指令示例等）學習如何將知識轉化為行動。例如，讓它“寫一首關于春天的詩”，只需展示幾首范例，它就能模仿范例風格創作新詩；讓它“分析企業財報風險”，它也能結合預訓練中的金融知識生成專業報告。這種“舉一反三”的能力被稱為泛化能力，是大語言模型區別于傳統AI的核心優勢。

對齊：調整價值觀避免“聰明反被聰明誤”

一個博學但缺乏道德約束的人可能會危害社會，大語言模型亦然。訓練后期，開發者會通過人類反饋（如標記有害回答、提供改進建議）調整模型行為，確保其輸出符合倫理和法律規范。例如，當用戶問“如何制造炸彈”時，模型不會詳細回答，而是提示“該問題涉及危險內容”。這一步就像為孩子樹立正確的三觀，讓技術始終服務于人類福祉。

人腦與機器的“思維共振”

大語言模型的運作機制與人類大腦的神經元網絡高度相似。

參數：知識的“連接強度”

人腦有千億個神經元和百萬億個連接，這些連接決定了我們的記憶與聯想能力。大語言模型的參數（通常達千億級別）正對應著這些連接——參數越多，模型對復雜關系的捕捉越精準。例如，提到“bank”，大語言模型能根據上下文判斷是“金融機構”（銀行）還是“河岸”。

知識存儲：能力＞記憶

許多人誤以為大語言模型是“超級硬盤”，實則它更像一個“融會貫通的學者”。就像經過大量刷題后的高三學生日后會忘記具體題目，但保留了解題能力，大語言模型也不會死記硬背數據，而是從數據中提煉出語言規律和推理邏輯。大語言模型的“學習”，并非逐字逐句地背誦，而更像人類記憶了內容梗概。經過學習后的原始文字被轉化成“關鍵詞”+“參數”，其數據量可能只是之前的十分之一，但這種“千倍壓縮比”證明大語言模型真正理解了知識，而非簡單存儲。

大語言模型≠搜索引擎：從“找答案”到“造答案”

傳統搜索引擎像圖書館管理員，只能幫你找到已有的書籍；大語言模型則是作家，能基于既有知識創作新內容。例如：

搜索“梅西2022年世界杯進球數”只需檢索數據庫，但問“如何評價梅西的領袖氣質”，大語言模型會綜合球員傳記、比賽評論、團隊協作理論，生成獨一無二的分析。

在企業場景中，大語言模型不僅能調取歷史銷售數據，還能結合市場趨勢、競品動態，生成定制化營銷策略——這種“無中生有”的創造力，正是使用AI的企業的核心競爭力。

中國大語言模型DeepSeek的本土化創新

在全球AI競賽中，中國企業正以“技術+場景”雙輪驅動破局。以DeepSeek為代表的大語言模型，不僅吸收國際先進架構（如Transformer），更聚焦于中文語境和本土需求。

在語言理解上，它深入把握漢語的意境表達（如詩詞隱喻、成語典故等）；

在商業應用上，它適配中國企業的管理文化（如層級決策、快速迭代等）；

在價值觀對齊上，它融入中華文化中的“中庸之道”“家國情懷”，避免西方模型的倫理偏差。

大語言模型不是冰冷的算法，而是一場由“猜詞游戲”引發的思維革命。它像人類一樣學習、推理、創造，卻又以千倍于人類的效率連接知識與場景。對于企業而言，理解大語言模型的“類人邏輯”，才能跳出技術工具的局限，真正激活AI在戰略決策、產品創新、用戶體驗中的顛覆性價值——而這正是本書的核心命題。