OpenAI闭源标杆
GPT 系列
从 GPT-3（2020）到 GPT-4 与后续推理模型，再到 ChatGPT 产品——把"预测下一个词"变成了现象级消费产品。
关键词 → ChatGPT · 推理模型
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第 0 课 · 给刚接触 AI 的你
大模型（LLM，Large Language Model）是一种用海量文本训练出来的神经网络，它的本职只有一件事：预测"下一个最合理的词"。听起来简单，但当规模足够大，这个动作涌现出了翻译、写作、写代码、推理——成了你天天在用的 AI。
比如你问"天空为什么是蓝色的"，它并不是在"查资料"，而是在上千亿个参数里算出最像答案的那串词。理解了这一点，你就能明白它为什么会一本正经地编（幻觉）、为什么换个问法答案不同、为什么需要外挂知识（RAG）——后面每一课都从这里出发。
六个关键词
不需要数学基础，六个词就能建立正确的直觉。点击左侧关键词，右侧看它的意思。
Google 团队发表《Attention Is All You Need》：注意力机制让大规模并行训练成为可能——今天所有大模型的共同底座。
1750 亿参数的模型证明：规模够大时，"给几个例子就会新任务"（few-shot）出现了——能力的来源是规模。
对话界面 + 对齐训练，让大模型从研究名词变成全民工具——你现在用的 AI 产品，引擎都是它。
代表玩家
模型厂商很多，路线大致三条。按本系列惯例：列举不等于背书，能力数字以各家技术报告为准。
从 GPT-3（2020）到 GPT-4 与后续推理模型，再到 ChatGPT 产品——把"预测下一个词"变成了现象级消费产品。
架构诞生地（2017 年论文出自 Google 团队），后以 Gemini 系列参战，多模态与研究积累是它的底色。
Meta 的 Llama 与 DeepSeek 等开放权重模型，让任何人都能下载、微调、私有部署——本系列的 DeepSeek 就是代表。
模型与版本迭代极快 · 选择时以最新技术报告与评测为准。
为什么重要
大模型内化的是"语言与世界的模式"，不是一条条事实的快照。所以它的知识会过时、有缺口、给不出出处——这不是 bug，是这种"压缩式记忆"的天然属性。理解了这一点，本系列后面每一页才有了共同的坐标系：RAG 是补知识，提示工程是改输入，幻觉管理是管错误。
一切能力的源头：把"猜下一个词"做到极致，语言、知识、推理就在参数里长了出来。
训练像把整个互联网"压缩"进参数——记住的是模式，不是原文；所以会过时、有缺口、无出处。
参数、数据、算力一起涨，能力不只是"变好"，还会"变出"新能力（涌现）——这就是 Scaling Law 的信仰来源。
依据与事实
Google 团队发表 Transformer 架构：注意力机制取代循环网络，"大"第一次有了可行的工程路径。
GPT-3 论文证明：不改一个参数，只把示例写进输入，模型就能学会新任务——上下文学习走入视野。
ChatGPT 上线两个月破亿用户；同年思维链论文发表——大模型的能力与用法同时被打开。
开源权重（Llama、DeepSeek）、多模态、推理模型（o1）相继出现——能力曲线全面陡增。
大模型沉到 Agent、编程工具、办公软件的地基里——你天天用的 AI 产品，引擎全是它。
三个常见误解：① "它会联网查资料"——默认不会，除非产品接了搜索工具；② "它记得训练时的原文"——记住的是压缩后的模式，不是抄写；③ "AI = 大模型"——大模型只是引擎，Agent、工具、界面都是外挂（这正是本系列后面几课的内容）。
接下来继续了解
它适合谁
建立正确的第一直觉：它会猜、会编、会过时——这些不是缺陷清单，是使用说明书。
从 Transformer 论文与 GPT-3 论文读起，理解"规模"二字在 AI 史上的分量。
知道引擎的能力边界，才能设计出合理的产品承诺与兜底体验。
看懂新闻里的"参数""微调""对齐"到底在说什么，从此不听唬。
来源与延伸阅读
01 arXiv:1706.03762 · Attention Is All You Need本页内容整理自以上公开资料，更新于 2026 年 10 月。模型迭代极快，能力数字以各家技术报告为准。
开始动手
理论讲完了——最好的理解方式是带着这个问题去用一周 AI。
· 问一个你熟悉领域的问题 · 追问它的依据 · 换个问法再问一次 · 观察：哪里稳、哪里编
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