笔记梳理-不同大模型的异同原因

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笔记梳理-不同大模型的异同缘由

架构同源，奠定模型之基；
数据喂养，塑造AI之魂；
战略殊途，决定最终分野。

我们生活在一个被AI“魔法”环绕的时代。无论是能写诗作画的GPT-4，还是能消化百万字报告的Gemini，这些大型语言模型（LLM）展现出的能力常常让我们感到惊叹。但这并非魔法，而是一座由精妙思想和庞大工程共同构建的宏伟建筑。

那么，这座建筑的蓝图究竟是怎样的？为什么不同的模型会展现出迥异的“性格”？这篇文章将带你从最基础的一块砖石开始，一步步搭建起对现代AI核心原理的完整认知。

第一章：革命的基石——会“划重点”的Transformer

在Transformer架构诞生前，AI模型有一个致命弱点：像金鱼一样“健忘”。处理长句子时，它们常常读到后面就忘了前面，无法理解词语间的远距离依赖关系。

自注意力机制（Self-Attention）的出现，彻底改变了这一切。

它让模型在阅读时，每看到一个词，都能瞬间“环顾四周”，评估句子中所有其他词与它自己的相关性。这个评估过程，就是通过一种被称为QKV（Query, Key, Value）的机制实现的：

Query (查询): 代表当前词为了更好地理解自己而发出的“提问”。（例如，代词“它”在问：“我究竟指代的是什么？”）
Key (键): 代表句子中其他词对外展示的“身份标签”。（例如，名词“机器人”会标榜：“我是一个具体事物。”）
Value (值): 代表词语本身真正蕴含的丰富含义。

AI会用一个词的Q，去和所有词的K进行匹配打分，分数越高，关联性越强。然后，它会根据这个分数，按比例“吸收”所有词的V。就这样，“它”这个词在吸收了“机器人”的大部分含义后，就不再是一个模糊的代词，而是一个指向明确的、信息饱满的向量。

这个能让模型在内部“划重点”的自注意力机制，就是整座AI大厦最关键的那块奠基石。

第二章：引擎的构造——深入Transformer“流水线”

自注意力只是核心部件，一个完整的Transformer层（Block）是一条由四个工位组成的精密流水线，每个词的向量都要依次流过：

工位一：多头自注意力 (Multi-Head Attention) 模型并非只有一个“注意力”在工作，而是像一个“专家会诊小组”。它会同时派出多个“注意力头”，每个头都带着自己独特的QKV参数矩阵，从不同角度（如语法、语义、位置关系）去审视句子。最后，一个“首席合伙人”（输出矩阵）会将所有专家的意见汇总，形成一份全面的“会议纪要”。
工位二：残差连接与归一化 (Add & Norm) 这是保证深度学习得以实现的天才设计。在注意力机制给出一个“补充意见”后，系统会把它加上（Add）原始的输入信息。这确保了无论网络有多深，最根本的信息都不会丢失。随后的归一化（Norm）则像一个“稳压器”，保证数据在各层之间稳定传递。
工位三：前馈神经网络 (Feed-Forward Network, FFN) 如果说注意力是“开会交流”，那么FFN就是每个词向量的“独立思考室”。在吸收了上下文信息后，每个向量都会进入这个由两个巨大矩阵组成的房间，进行一次深度的、非线性的自我加工。有趣的是，FFN是模型中参数量最大的部分。
工位四：再次“Add & Norm” 与工位二类似，系统会将FFN“深度思考”后的结果与进入FFN之前的信息再次相加并稳定化，形成这一层的最终输出。

整个Transformer模型，就是将几十个这样一模一样的“流水线”垂直堆叠起来。低层负责理解基础语法，中层构建逻辑关系，高层把握抽象情感，逐层递进，最终形成对文本的深刻理解。

第三章：架构的艺术——模型之间的“硬件”差异

所有顶级模型都基于Transformer，但它们在“硬件”设计上各有千秋，这决定了它们的性能和未来。

专家混合模型 (Mixture of Experts, MoE): 这是近年来最重大的架构创新。传统模型中，每一层的那个巨大的FFN（“全科教授”）在每次计算时都会被激活。而MoE则是在每一层都设置了一个由多个（如8个）FFN专家组成的“教授天团”，和一个“门控网络”（Router）。当数据流经此地，Router会智能地判断：“这个问题，该交给第3号（编程专家）和第7号（逻辑专家）去处理。” 于是，只有这两个专家被激活，其余专家则“休憩”。 MoE的魔力在于：它让模型的总参数量（知识上限）可以极其巨大，但处理每个任务时的实际计算成本（激活参数量）却很低。 这种“大而快”的特性，是实现超长上下文理解的关键赋能技术之一。
其他关键创新： 各大模型还在诸如注意力优化（GQA）以提升推理速度、位置编码（RoPE）以更好地理解语序等方面进行着不懈的创新。更有像DeepSeek这样的新锐，甚至尝试将MoE思想也应用于注意力模块本身（MLA），不断探索着架构的边界。

第四章：灵魂的塑造——训练的“软件”工程

如果说架构是骨架，那么训练就是注入灵魂的过程。这一般分为三个阶段：

预训练 (Pre-training): 这是一个自监督的过程。模型会阅读海量的互联网数据，练习“预测下一个词”。但它并非一次只预测一个，而是利用一个名为“因果掩码”（Causal Mask）的巧妙“眼罩”，在一次并行计算中，同时解决数千个不同长度的预测任务（如“已知‘我’，预测‘爱’”；“已知‘我爱’，预测‘中国’”），并通过批量处理（Batch Processing）的方式，基于成百上千个这样的序列的平均误差，进行一次参数更新。这极大地提升了训练效率。
指令微调 (Instruction Fine-Tuning): 这是一个有监督的过程。研究人员会制作一个高质量的“指令-回答”数据集，来教会模型如何遵循人类的指令进行有用的对话。模型的“专业特长”（如编程、写作）正是在这个阶段，通过特定的数据“喂养”而形成的。
对齐 (Alignment): 这是最精妙的一步，一般使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）或宪法AI（Constitutional AI）。通过让模型理解人类的偏好或遵循一套原则，来让它的价值观与人类对齐，学会变得“有用、诚实、无害”。

这一切的背后，是由深度学习框架中的自动微分引擎来驱动的。它在模型计算（正向传播）时，于内存中动态构建一张“计算图”；当需要调整参数时，它会通过反向传播算法，沿着这张图算出每个参数对最终误差的“责任”，然后由优化器对数十亿个参数进行微调。

第五章：涌现、成本与未来展望

能力的涌现： 当模型规模（总参数量）跨越某个临界点（一般是千亿级别）后，一些之前没有的能力（如多步推理）会突然“解锁”，这正是“量变引起质变”的体现。巨大的参数量提供了近乎无限的“神经回路”组合可能性，而训练过程则是在这个空间中，找到了将多种低级能力串联起来解决高级问题的有效路径。
惊人的成本： 训练一个顶级模型，需要由数万块顶级GPU组成的、耗电量堪比一个小镇的超级计算机，由全球最顶尖的团队耗时数月才能完成，成本高达数千万甚至上亿美元。这并非“耗点电而已”，而是一场堪比“登月计划”的豪赌。
殊途同归？ 那么，未来AI模型会变得越来越像吗？答案是动态的。一方面，对最优架构的追求和公共数据的枯竭，会让模型的基础能力趋于“趋同”。但另一方面，各大公司独有的私有数据“护城河”（如Google的搜索数据、字节的抖音数据）、不同的对齐哲学与品牌定位（如Claude的“安全”），以及针对垂直领域的深度优化（如阿里的“商业”），又将使它们在专业能力和“性格”上，保持长久的“差异性”。