前言
大模型（全称为大语言模型，英文名称：Large Language Model），这个2023年刷爆了互联网圈的“现象级明星”，几乎以前所未有的姿态，席卷了各行各业，世人一时为之惊叹。同时，也开辟了各大厂商投入AI研发的新赛道。
乘着这波“西风”，国内大模型开启了雨后春笋般的神奇发育，简直是“一浪翻过一浪，一峰赛过一峰”。可想而知，这是一次夺目的AI表演，也让每一个普通人有机会亲身参与这次“盛宴”。
试想，如大模型的第一枪来自吾国，会是一个什么样的前景？
1. 初识大模型
1.1 简介
谈起大模型，我们不得不提ChatGPT —— 一个神奇的机器人，一个可以和你谈天说地的好朋友。它的前身其实是一个GPT（Generative Pre-Trained，简单讲是一个深度学习模型）。基于GPT，赋予了Chat机制，那么ChatGPT就问世了。在它诞生的过程中，又一次因为Google带来的紧迫性（或者说是先机），ChatGPT捷足先登。否则，我们也很难在2023年就与ChatGPT见面了。
说这么多，ChatGPT不就是一个聊天机器人么，有什么大不了。而且在2023年以前我们已经见过类似的应用了，比如智能客服，智能助手之类的使用。如果你还不了解ChatGPT，我想这么认为也是毫无指摘的，因为表象看确实也“差不多”。实际上它使用了无监督全流程自学习的全新架构，这种架构只需踩着“历史经验”向前发展，这似乎越来越趋近于人类思维了。
这就好比人脑一样，当你遇见紧急状况后，第一反应是什么？本能的会从脑海中快速检索之前有咩有发生过，有咩有经验可以翻出来，对不？那么，大模型的“历史经验”就是人类已知的存储于各个角落的任何数据，不管是结构化，非结构化，只要你能找出来的，统统可以作为它的“口粮”，进而令其发育为类人智能。
这就是ChatGPT的绝招，在无样本或少量样本的情况下，依然可以做到“有问必答，有求必应”。这也是AIGC为何如此盛行于各行各业的原因。
你可以用它做问答小助手，也可以用它做翻译助手， 还可以用它帮你create xxx。只要你具备足够的想象力，它就能够为你提供不一样的能力。
1.2 使用体验
大模型的本质还是一个神经网络，这个网络可以帮助用户进行单字符级别的分析和预测，每预测一次，就返回一个计算结果。就像电影一样，一帧一帧的输出，最终形成一段完整的文本。而每一帧代表了一次计算过程。
当然这个过程与你提供的口令（prompt）有关系，它需要将你的口令分隔为一个或多个token，然后开启计算之旅。所以你的口令直接决定了它的行为，也决定了计算的成本。即使它让你难堪（所谓的“幻觉”），那也在所难免了。
这里博主以阿里的通义千问为例，进行演示，选择一个模型，指定一个场景，接下来就开始愉快的对话吧：
等对话结束后，我们可以看到它的每次计算结果（只呈现局部）：
[
{
"requestId": "87627073-8483-9bf8-8ec4-7e0c94b883e7",
"usage": {
"input_tokens": 13,
"output_tokens": 2
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "null",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！"
}
}
]
}
},
{
"requestId": "87627073-8483-9bf8-8ec4",
"usage": {
"input_tokens": 13,
"output_tokens": 8
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "null",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！大模型通常指的是在人工智能"
}
}
]
}
},
{
"requestId": "87627073-8483-9bf8-8ec4",
"usage": {
"input_tokens": 13,
"output_tokens": 16
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "null",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！大模型通常指的是在人工智能领域中，参数量巨大（通常是"
}
}
]
}
},
{
"requestId": "87627073-8483-9bf8-8ec4",
"usage": {
"input_tokens": 13,
"output_tokens": 24
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "null",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！大模型通常指的是在人工智能领域中，参数量巨大（通常是千万、亿级甚至更高数量级"
}
}
]
}
},
{
"requestId": "87627073-8483-9bf8-8ec4",
"usage": {
"input_tokens": 13,
"output_tokens": 32
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "null",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！大模型通常指的是在人工智能领域中，参数量巨大（通常是千万、亿级甚至更高数量级）、能够处理复杂任务的深度学习"
}
}
]
}
},
{
"requestId": "87627073-8483-9bf8-8ec4",
"usage": {
"input_tokens": 13,
"output_tokens": 255
},
"output": {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"message": {
"role": "assistant",
"content": "你好！大模型通常指的是在人工智能领域中，参数量巨大（通常是千万、亿级甚至更高数量级）、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型通过在大量数据上进行训练，能够学习到更深层次的特征表示，从而在诸如自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等任务上展现出强大的性能。\n\n大模型之所以能够取得如此显著的效果，主要得益于以下几个方面：\n1. **大规模数据集**：大模型通常需要大量的训练数据来学习各种模式和规律。\n2. **计算资源**：训练大模型需要大量的计算资源，包括高性能的GPU集群和大量的存储空间。\n3. **参数量**：大模型拥有庞大的参数量，能够捕捉到更复杂的模式和细节。\n4. **优化技术**：采用更先进的优化算法和技术，如分层训练、知识蒸馏等，来提高训练效率和模型性能。\n\n大模型的出现和应用，标志着人工智能领域的一个重要转折点，为许多实际应用提供了可能性，如生成式模型、多模态融合、对话系统等。然而，大模型也面临着模型解释性、隐私保护、资源消耗等问题，这些都需要在实际应用中持续探索和优化。"
}
}
]
}
}
]
从上面的结果来看，每次的输出，都需要经过大量的计算，最后却又输出一段完整的看似通顺的“人话”。这里不得不说数学的妙处，世间的万事万物，皆可以用数学符号去抽象。比如你说的任何一句话，都可以用数学语言进行表达。
2. 学习之旅
对大模型有了整体认知后，当然博主仅仅以问答式大模型为例。所以你可以更广泛的去了解不同领域不同技能的大模型，但是万变不离其宗，本质还是一样的。
如何开始学习大模型呢？先从最简单的地方入手，准备一个Python（推荐）/Java环境，申请一个大模型API-KEY（行业惯例），那么你就能够开启大模型之旅了。博主依然以阿里通义千问为例，助你一臂之力。
2.1 通义千问大模型
DashScope通过围绕模型为中心，致力于为AI应用开发者提供品类丰富、数量众多的模型选择，并通过API接口为其提供开箱即用、能力卓越、成本经济的模型服务。各领域模型的能力均可通过DashScope统一的API和SDK来实现被不同业务系统集成，AI应用开发和模型效果调优的效率将因此得以激发，助力开发者释放灵感、创造价值。
阿里通义千问大模型是其大模型产品DashScope中的一族，可以通过DashScope SDK或API进行模型调用。接下来，博主分解每个动作，通过Python我们获得第一次大模型的使用经验。博主选中的模型，当然是最简单的一个了：Turbo版。
2.1.1 开通DashScope模型服务灵积
通过阿里云控制台，找到该产品，可以立即免费开通。开通后，我们立即享受30天，100万token的大礼包。
2.1.2 申请一个API-KEY
接下来，可以免费申请一个API-KEY，它是请求通义千问的凭证和唯一“身份证”，所以不能泄露，后果很严重哦。
2.1.3 安装Python
教程太多了，直接安装Python最新版本，博主不再详述。最后为方便学习，安装一个PyCharm，可以让你的学习过程更愉悦。
2.1.4 安装DashScope SDK
在PyCharm中的terminal窗口，输入pip3 install dashscope后，经过大约十几分钟后，你就能够看到successful提示，代表下载并安装成功：
同时，你可以通过PyCharm中的project—>setting查看是否已安装（存在即安装成功）：
2.1.5 使用通义千问大模型
在使用大模型前，博主提醒各位，一定要提前计算一下token，这是大模型的普遍计费依据。token约大，费用越高。不过新开通的用户，阿里免费提供100万个token。
调用通义千问大模型的代码如下，model选择qwen-turbo：
import dashscope
import random
from http import HTTPStatus
# 建议dashscope SDK 的版本 >= 1.14.0
from dashscope import Generation
# API_KEY，填写上面已申请的API_KEY
dashscope.api_key = "请填写你已申请的API_KEY"
def call_with_messages():
messages = [{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '如何学习大模型？'}]
response = Generation.call(model="qwen-turbo",
messages=messages,
# 设置随机数种子seed，如果没有设置，则随机数种子默认为1234
seed=random.randint(1, 10000),
temperature=0.8,
top_p=0.8,
top_k=50,
# 将输出设置为"message"格式
result_format='message')
if response.status_code == HTTPStatus.OK:
print(response)
else:
print('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
response.request_id, response.status_code,
response.code, response.message
))
if __name__ == '__main__':
call_with_messages()
如执行正确， 可看到如下返回结果，代表我们通过sdk请求成功了：
至此，我们轻松获得一个大模型的使用经验，同时也能感受它在任何领域都具备的能力。
结语
ChatGPT的问世，一石激起千层浪，AI从此步入凡间，好像任何一个人都能玩的明白，玩的通透了。技术促进人类生产力的发展，那么AI又是其中最耀眼的一颗星，学习它很有趣！
