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什么是大模型 / LLM？
一句话定义
大模型（LLM，Large Language Model）是在大规模文本上训练的语言模型，通过预测下一个词学习语言规律，具备理解、生成、总结与推理能力。
它到底是什么
大模型的能力来自规模与预训练：在海量文本上学到语言结构与 world knowledge，再通过指令微调与人类反馈对齐，变成能听懂指令的助手。
它的两个固有特征需要认清：概率生成（输出是采样结果，同一问题可能不同答案）和知识截止（训练数据有截止时间，之后的 facts 不知道）。这两点决定了它必须配合检索与验证使用。
怎么运作的
预训练：在大量语料上学习下一个词的预测，形成基础模型。
微调与对齐：用指令数据与人类偏好调整，使其遵循指令、拒绝有害请求。
推理：输入文本被切成 token，模型逐个生成输出 token，直到结束。这一过程受上下文窗口限制，超出部分会被截断。
参数与成本：模型规模越大能力越强，推理成本也越高。实际选型常按任务难度分层，简单任务用小模型，复杂任务用大模型。
容易混的几个概念
- 多模态模型：同时处理文本、图像、音频的模型。
- 小模型：参数量小、成本低，适合特定任务。
- 微调：用自有数据调整模型，与提示词工程不同。
- 知识库 / RAG：用外部检索补充模型不知道的内容。
常见问题
大模型会胡说八道吗？
会。它生成的是概率上合理的文本，而不是经过核实的事实。缓解办法是检索增强（让答案有据可依）、要求引用来源、对关键结论做人工或程序校验。
微调和知识库该怎么选？
补知识用知识库（RAG），改行为与风格用微调。让模型记住经常变动的事实，用微调既昂贵又容易过期。
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