大模型基本概念

大模型定义

既然是入门，第一步当然要先明确什么是“大模型”。

DeepSeek 对“大模型”的定义如下：大模型（Large Models）是指拥有大量参数的机器学习模型，通常应用于处理复杂任务，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别等。这类模型通过在大规模数据集上的训练，能够捕捉数据中的复杂模式和关系，因此在各类任务中表现优异。

本质上，大模型仍然是机器学习模型，只是它们在训练完成后具备了更强的任务处理能力。为了实现这样的能力，大模型相比传统机器学习模型，需要更丰富的训练数据、更庞大的参数量和更强大的计算资源，相应的训练成本也更高。

以 DeepSeek V3 为例：

• 训练 Token 数（可理解为训练数据量）达到 14.8 万亿（14.8T），
• 模型参数量为 6710 亿（671B），
• 总训练时长为278.8 万（2.788M）GPU 小时，
• 总训练成本高达 557.6 万美元。

相比之下，我们日常使用的机器学习模型，训练数据量通常只有亿级，参数量在万级，总训练时长也多为分钟级。大模型在规模和资源消耗方面，远远超出了传统机器学习模型的范畴。

AI大模型技术全景视图：

AI大模型通用技术架构图

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RAG知识库业务架构图

AI农业大模型技术架构图

AI导购大模型技术架构图

AI大模型物联网AloT架构图

AI大模型合规风控管理架构图

AI大模型合规管理架构图

AI大模型Agent平台架构图

AI大模型+CRM架构图

AI导购大模型架构图

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

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