02 // CHAPTER ROUTE
大模型基础
AI基础 · 第二章
从 Token 到训练与部署
01LLM 本质： 词语接龙机器
大模型不是查答案
02上下文窗口： 短期记忆
上下文窗口是一次请求中模型能“看到”的最大 Token 范围。
03预训练： 博览群书
预训练用 TB 级公开文本，让模型学语言规律和世界知识。
04三阶段训练： 顺序不能颠倒
现代大模型通常先预训练，再进行 SFT 与 RLHF 对齐。
05教学团队策略： 混合部署
工业应用常用“云端 + 本地”混合方案
SECTION 01 / 阅读地图
小节一 · LLM 本质： 词语接龙机器
01LLM 本质： 词语接龙机器
大模型不是查答案，而是在给定上文后预测最合理的下一个 Token。
关键线索上下文：今天天气真“好” 85%“热” 10%
Token 是语言原子
Token 不是字也不是词，而是模型内部切分出的最小处理单位。
关键线索输入句子人工智能改变世界
上下文窗口： 短期记忆
上下文窗口是一次请求中模型能“看到”的最大 Token 数量。
关键线索旧内容模型能看到的窗口新输入窗口越大，长文档与多轮对话越稳
VISUAL RECAP
本节场景补充
READ THE SCENE
LLM 本质： 词语接龙机器
模型根据已有上下文，从候选中继续选择下一个合理片段。
读图顺序：先看对象和环境，再看它们之间的关系，最后回到本节结论。
教学场景补充 · 小节一 · LLM 本质： 词语接龙机器01 // NEXT TOKEN
LLM 本质：词语接龙机器
02 // TOKEN
Token 是语言原子
03 // MEMORY
上下文窗口：短期记忆
SECTION 02 / 阅读地图
小节二 · 国产大模型： 各有看家本领
01国产大模型： 各有看家本领
DeepSeek 突出开源与性价比，Kimi 突出超长上下文与文档能力。
关键线索开放与成本任务长度场景适配
预训练： 博览群书
预训练用 TB 级公开文本，让模型学语言规律和世界知识。
关键线索TB 级公开文本网页书籍论文
监督微调： 学会答题
SFT 给模型看标准问答，告诉它“像这样回答”。
关键线索用户：请解释人工智能。标准问答对助手：AI 是让计算机完成通常需要人类智力的任务。
RLHF： 价值观对齐
RLHF 让人类当裁判，把模型从“会答”推向“答得更好”。
关键线索多个回答A / B / C人类排序哪个更好
05 // PRETRAIN
预训练：博览群书
06 // SFT
监督微调：学会答题
07 // RLHF
RLHF：价值观对齐
SECTION 03 / 阅读地图
小节三 · 三阶段训练： 顺序不能颠倒
01三阶段训练： 顺序不能颠倒
现代大模型通常按“预训练 → SFT → RLHF”递进训练。
关键线索预训练给知识SFT给格式
云端 vs 本地： 效率与安全
日常学习用云端更方便，涉密数据和企业内网更适合本地部署。
关键线索云端部署打开网页就能用算力强，体验快数据上传云端
教学团队策略： 混合部署
工业应用常用“云端 + 本地”混合方案，在效率和安全之间取平衡。
关键线索云端 VLM日常标注自动预标注本地服务器涉密客户数据处理
VISUAL RECAP
本节场景补充
READ THE SCENE
三阶段训练： 顺序不能颠倒
先学习通用规律，再做任务微调与偏好对齐，顺序不能颠倒。
读图顺序：先看对象和环境，再看它们之间的关系，最后回到本节结论。
教学场景补充 · 小节三 · 三阶段训练： 顺序不能颠倒08 // TRAINING PIPELINE
三阶段训练：顺序不能颠倒
09 // DEPLOYMENT
云端 vs 本地：效率与安全
10 // HYBRID
教学团队策略：混合部署
RECAP // CHAPTER 02
本章总结： 模型心脏
01LLM 本质： 词语接龙机器
大模型不是查答案
02上下文窗口： 短期记忆
上下文窗口是一次请求中模型能“看到”的最大 Token 范围。
03预训练： 博览群书
预训练用 TB 级公开文本，让模型学语言规律和世界知识。
04三阶段训练： 顺序不能颠倒
现代大模型通常先预训练，再进行 SFT 与 RLHF 对齐。
05教学团队策略： 混合部署
工业应用常用“云端 + 本地”混合方案
DeepSeek
Kimi
讲义实操：注册并体验 DeepSeek / Kimi
完成一次知识问答和一次代码挑战，并如实记录模型表现。
01 · 注册与首次问答
- 访问 chat.deepseek.com 或 kimi.moonshot.cn。
- 使用手机号或邮箱完成注册并登录。
- 输入下方讲义原始问题。
“请用 200 字介绍人工智能的发展历程”
02 · 核验与代码挑战
- 回答是否准确，有没有事实错误？
- 语言是否流畅自然？生成大概用了几秒？
- 再输入下方代码任务，检查代码是否正确、注释是否清晰。
“请帮我写一个 Python 函数，判断一个数字是否是质数，并添加注释解释每一步。”
SOURCE PRACTICE 02 // Prompt 对比
讲义实操：对比两个 Prompt
在 DeepSeek 或 Kimi 中分别输入以下 Prompt，对比结果差异，并记录你的发现：
1. "推荐三本好书"
2. "你是一名大学图书馆管理员，请为大一新生推荐三本必读好书，并说明推荐理由。"
注意观察：Prompt 写得越具体，回答质量越高。这就是下一章要讲的 Prompt 工程的精髓。
SOURCE SHORT ANSWER
SOURCE SHORT ANSWER // 简答题 3题
1. 请用你自己的话解释"Token"是什么，并举例说明为什么一段中文文本的 Token 数量不等于它的汉字数量。
参考答案：
Token 是大模型处理文本的最小单位，它不是字也不是词，而是模型内部"切分"出来的有意义的小片段。一段中文文本的 Token 数量不等于汉字数量，原因有二：
- 一些常见词会被合并成一个 Token。例如"人工智能"可能被切分为"人工"+"智能"（2 个 Token），而不是 4 个 Token。
- 标点符号、空格、换行符也可能单独计为 Token。
评分要点：能说清楚 Token 不是字也不是词（2 分），能举例说明中文分词后 Token 数与字数不一致（2 分），语言表达清晰（1 分）。
2. 简述大模型训练的三个阶段（预训练、SFT、RLHF）各自的目标和所用数据类型的区别。
参考答案：
| 阶段 | 目标 | 所用数据类型 |
|---|
| 预训练 | 让模型学习语言的基本规律和世界知识 | 海量互联网文本（TB 级，质量参差不齐） |
| SFT | 让模型学会"问答格式"，按指令回答 | 高质量人工标注的问答对（万-十万条） |
| RLHF | 让模型对齐人类价值观，生成安全、有用的回答 | 人类偏好排序数据（对多个回答进行好坏排序） |
三者的关系是递进的：预训练给模型"知识"，SFT 给模型"对话格式"，RLHF 给模型"价值观"。
评分要点：三个阶段名称和顺序正确（1 分），每个阶段的目标和数据描述准确（各 1 分，共 3 分），能说明三者递进关系（1 分）。
3. 假设你是一家小公司的技术负责人，公司需要处理大量内部文档（含敏感信息），你会选择云端部署还是本地部署大模型？请说明理由。
参考答案：
我会选择本地部署。理由如下：
- 数据安全是首要考虑：内部文档包含敏感信息，上传到云端有泄露风险。本地部署确保数据不出公司内网，符合信息安全要求。
- 合规要求：很多行业（如金融、医疗、政府）有严格的数据本地化规定，本地部署是合规的前提。
- 成本可控：虽然前期需要投入 GPU 硬件（约 1-3 万元），但长期来看，大批量处理文档时本地部署比按 Token 付费的云端 API 更经济。
- 可定制性：本地部署的模型可以进行微调，更好地适配公司特定领域的文档处理需求。
补充说明：如果公司的文档处理量不大，且对实时性要求高，可以考虑"混合方案"——日常非敏感文档用云端 API 快速处理，涉密文档走本地模型。
评分要点：明确选择本地部署（1 分），至少列出 2 个合理理由（各 1 分，共 2 分），能讨论混合方案作为补充说明（1 分），逻辑清晰（1 分）。
