大模型10个核心概念，一文讲透（产品经理也能轻松看懂）
大模型到底是什么？它为什么这么火？对我们普通产品经理来说，有哪些必须掌握的底层概念？
这篇文章不讲高深公式，只讲10个最关键、最常见、最容易搞混的核心概念，并通过真实场景举例帮助你彻底搞懂。
1.大模型（Foundation Model）
大模型，是一种具备通用能力、可跨任务泛化的AI模型，通常由海量数据+超大算力+千万亿参数训练而成。
它像一个超级聪明的“全科生”，你给它不同问题，它都能回答——写文案、代码、回答问题、画图都不在话下。
举例：GPT-4可以：
- 写一封辞职信；
- 解释一道初中数学题；
- 分析法律合同；
- 模拟人类对话风格生成脚本。
2.预训练 & 微调（Pretraining & Fine-tuning）
这是一种训练路线，分两步走：
- 预训练：在公开互联网大数据上训练，学习“语言常识”，比如说话语法、逻辑推理等；
- 微调：针对具体业务做专门训练，让它更适配特定任务或行业。
举例：
- 预训练阶段：模型像读遍知乎、微博、百科、小说；
- 微调阶段：比如给它上万条“客服聊天记录”，让它学会如何处理退货问题。
3.Transformer & 自注意力机制（Self-Attention）
Transformer是大模型的核心结构，它让模型能“理解上下文中的重点”。
举例：
我们读“他把书递给了李雷，因为他要复习”，会知道“他”指的是“李雷”。这就是上下文联系。
传统AI可能读不懂“谁是他”，Transformer通过自注意力机制可以“注意”前后语义，理解更准确。
4.Token（切词单位）
Token是大模型处理文本的基本单位，不是字也不是词，而是“词片段”。
举例：
- “AI大模型”可能被切成 [“AI”, “大”, “模型”] 3个token；
- 英文中 “unbelievable” 可能被分成 [“un”, “believ”, “able”] 三个token。
为什么重要？因为输入/输出的token总量会影响价格、速度、精度。
5.参数量（Model Size）
参数是模型中的“知识点”。参数越多，模型就越聪明。
举例：
- GPT-2 有 15亿参数；
- GPT-3 有 1750亿参数；
- GPT-4 预计超万亿（未公开）。
就像脑细胞越多，理解力和表达力越强，但也更耗资源。
6.上下文窗口（Context Window）
大模型的记忆是有限的，它一次最多能“看到”多少内容，就靠上下文窗口来决定，单位也是token。
举例：
- GPT-3.5 只能读 4000 个token，大约两页Word文档；
- GPT-4 最多能读128,000 token，相当于整本书。
窗口太小就会“忘记”前面说过什么，窗口大则适合总结长报告或处理复杂对话。
7.Temperature、Top-k**、Top-p（控制生成风格）**
这是调节输出“随机性”的参数。
- Temperature：越高越发散（有创造力），越低越稳定（少犯错）；
- Top-k：从概率前k个词中挑；
- Top-p：从累计概率前p%的词中选。
举例：
- 想让模型生成一个鬼故事？调高温度（如1.0）；
- 想让它写正式报告？调低温度（如0.2）。
8.Embedding（语义向量）
Embedding 是把文字转成数字向量，以便模型理解语义上的“相似”和“相关”。
举例：
- “外卖迟到”和“配送时间慢”意思类似，它们的向量也会接近；
- 在做语义搜索、推荐系统、问答系统时，都要用到Embedding技术。
对产品经理来说，Embedding 是 AI 搜索、推荐背后的核心组件。
9.RAG（检索增强生成）
RAG 模型将“检索+生成”结合起来，解决大模型“知识截止”的问题。
举例：
- 你问GPT：“2024年4月的交规有哪些变化？”
- 它答不上来（训练数据太旧）；
- 如果你把“交规手册”接入模型，RAG就能先查手册，再回答。
对企业来说，RAG是打造“专属知识问答系统”的关键能力。
10｜幻觉（Hallucination）
幻觉是大模型“一本正经胡说八道”，会编造不存在的数据、法律条款、机构名字等。
举例：
- 它可能回答你：“根据《网络交易安全法》第52条规定……”（其实根本没有这条法律）。
这在金融、医疗、政务等高风险领域尤其需要警惕。产品设计时要引入提示、校验、或权限控制机制。
总结：产品经理该怎么用这些概念？
| 概念 | 产品经理关注点 |
|---|---|
| 大模型 | 能力边界，是否能解决业务问题 |
| 微调 | 是否有垂类数据可定制 |
| Transformer | 理解上下文精度和模型架构差异 |
| Token | 控制成本和输入限制 |
| 参数量 | 与模型成本、能力强弱相关 |
| 上下文窗口 | 决定任务复杂度边界 |
| 控制参数 | 调整输出风格、语气、人设 |
| Embedding | 用于搜索推荐、语义理解 |
| RAG | 企业知识接入、专属智能助手 |
| 幻觉 | 风控设计、必要人工校验机制 |
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