大模型初探：小白程序员必备的收藏指南，轻松入门AI新世界！

本文介绍了LLM大语言模型的基本概念解释了其作为概率模型的运作原理和局限性。文章详细阐述了Token的概念及其在大模型中的应用包括Token的切分方式和计费关系。此外还介绍了RAG技术架构模式如何通过检索增强生成来解决问题以及向量数据库在RAG中的关键作用。最后对比了LLMRAG向量数据库与使用私有数据训练模型的区别强调了大模型应用中提示词的重要性。LLM说到LLM大语言模型相信很多人都不陌生了本质依靠海量文本数据训练而成的概率模型能力能理解和生成文本、代码还能进行推理、对话等特点参数固定训练完成后相关“记忆”就固定在参数里了知识有时间限制只掌握训练截止日期之前的数据存在知识时间节点可以把LLM看作一个“通用大脑”但它不一定了解最新信息也不知道你的私有数据。现在的AI大模型本质上还是在做概率预测。你给它一段提示词它后台的逻辑其实就是根据之前学习过的海量文字内容判断接在这段话后面概率最大的下一个字词是什么。也正因为这样大模型每次给出的回答可能不一样也没办法保证给出的答案百分百准确。Token大模型其实并不直接认识java、Rust这些编程语言也不懂“编程”这个词本身。在模型内部所有文字都会先被转成一串数字来处理。字或者词并不等于token。一个token既不是单个字符也不是一个完整的单词。它的切分方式很灵活 像the、apple这类常见单词一般就是1个token。 像microservices这种少见的长复合词可能会被拆成好几个token比如micro加services。中文的情况比较特殊常用汉字一般是1个token生僻字则可能会占用2到3个token。在做大模型应用开发时一定要留意token的使用量因为这直接关系到计费。另外还有上下文窗口的限制每个模型都有最大token上限比如8k、32k、128k。如果你的提示词加上模型返回的内容超出了这个限制模型要么会忘记前面的内容要么直接报错。日常开发里可以按这个大致比例估算 英文文本1000个token大概对应750个单词。中文文本1000个token大约在500到600个汉字之间而且随着模型词表的优化现在处理中文的效率也在不断提高。代码也会消耗token空格、缩进和特殊符号都会算进去像Python这类缩进比较多的语言token消耗通常比纯文本更快。我们也可以用相关库来计算token示例代码如下RAGRAG的全称是Retrieval-Augmented Generation也就是检索增强生成它并不是像LLM那样的大模型而是一种技术架构模式。举个很直观的例子你去问ChatGPT你们公司内部的规章制度它的训练数据里基本不可能包含你们公司的私有信息。所以它要么随便编一套看起来很像那么回事的内容要么直接跟你说不知道。这时候RAG就能派上用场了它会在你真正调用大模型之前先去企业内部的资料库根据你的问题把相关的资料内容查出来再把这些内容和问题拼在一起形成完整的提问发给大模型让大模型基于查到的真实资料来回答。这么做主要能解决三个问题解决幻觉问题大模型遇到不懂的问题很容易一本正经地瞎编答案。解决知识过时问题大模型的知识储备只停留在它完成训练的那个时间点之后的新信息它都不知道。保障私有数据安全你不可能为了让AI理解业务代码就把几百万行私有代码交给模型厂商去重新训练成本太高还不安全。另外在使用RAG的时候还得做好数据清洗这一步。就拿我们repo wiki这个场景来说要把第三方库、编译生成的target目录这类没用的内容过滤掉。不然检索的时候会把这些无关信息也带进去影响最终回答的准确性。向量数据库前面我们说到RAG模式里面有个特别关键的组成部分就是向量数据库。在RAG里去查找相关的上下文内容其实就是在向量数据库里进行查询具体的步骤是这样的先把文档按段落拆分成一个个小块用Embedding模型把每一个文档块转换成向量再把这些向量保存到向量数据库中当用户提出问题时同样把问题也转换成向量通过向量之间的相似度找出最相关的那些文档块最后把这些匹配到的文档块和问题一起交给大模型让它生成最终答案简单来讲就是把图片、视频、文字这类非结构化数据通过Embedding模型转换成一串数字数组也就是向量比如[0.12, -0.59, 0.88, …]。在查询的时候也会把要查询的内容转成向量然后返回向量空间里距离相近的数据。QA这时候你大概率会冒出这些疑问LLM RAG 向量数据库是不是就等于用大模型去训练自己的私有数据两者效果差不多吗如果不一样差别又在哪先说说 LLM RAG 向量数据库本质上是不改动模型本身的参数先从外部检索相关资料把查到的内容交给模型让它结合参考信息再给出回答。你的私有数据都存在外部的向量数据库里只是作为参考素材放进提示词里而已。再看用私有数据做训练不管是微调还是预训练本质是用你的数据去更新模型参数让模型把这些知识和规律直接“记”在自身里。你的数据相当于被融进模型权重里后续使用时不用再单独去查这份数据。简单来说用RAG外挂私有向量数据的方式成本更低也更灵活。如果是特别垂直细分的场景再考虑用私有数据去训练模型。总结做完这些项目整体会有一个感受大模型应用里大部分代码其实都是围绕提示词在做普通应用核心是代码逻辑而不同大模型应用的差别主要就体现在提示词上代码部分反而大多都很相似。区别主要在于用了什么开发框架共同点都是调用大模型API把传统应用一来一回的请求响应模式换成流式响应毕竟大模型本身返回结果会慢一些。开发这类应用时需要搞懂系统提示词、用户提示词还有少样本示例引导。写好提示词是让RAG检索结果更准确的关键。后面我们还会继续完善 deepwiki-open 这个项目优化文本分割器用上更适合代码分割的工具比如 tree-sitter把存在本地的向量数据换成独立部署的向量数据库持续优化提示词让它更贴合我们的项目场景最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】