注：文末有视频版
大家好，我是阿隆。
这节课带大家了解一下在AI世界里我们经常听到的一个词——大模型。
要想更好地驾驭AI工具，理解AI的能力边界，我们就必须理解好这个核心概念。
接下来我会用最通俗易懂的语言，配合生活中的例子，带你轻松理解它。
什么是大模型？
大模型的全称是大语言模型（LLM） 。
怎么理解呢？我们可以把这个名字拆成两部分来看：「大」和「语言」。
1）怎么理解「大」
我们把这个过程，理解为将一个孩子从幼儿园培养到博士毕业：
- 数据量大（知识广度）
大模型吃掉了几乎整个互联网的公开数据，包括文学、科学、代码等，所以它的认知才这么全面。
就像一个孩子想升博士，那他得读海量的书、论文，经历几十年的学习。
- 参数量大（脑容量）
参数就像模型大脑里的神经元，参数越多，模型就越聪明，能处理的事情也就越复杂。
类比这个孩子博士毕业时，大脑里其实已经形成了无数复杂的神经连接，能解决高难度问题了。
- 计算资源大（教育成本）
训练一个模型需要成千上万块昂贵的GPU运行好几个月，光是电费就是天文数字。
就像在整个教育过程中，家长要砸巨额资金给这孩子交学费、买日常生活用品、实验设备什么的。
2）怎么理解「语言」
这是大模型最厉害的地方：
它听得懂人话，也能说人话。
以前的AI也很牛，比如打败围棋冠军的AlphaGO，但它只会下棋，不会说人话。
而现在的语言模型，本质上是一个顶级程序员、作家和翻译官的合体。
它是AI产品背后的大脑
平时咱们用一些AI产品，比如DeepSeek、豆包的时候，你可能会觉得它们无所不能——
能写文章、写代码、画画、P图、语音聊天、生成视频……
其实，这些AI产品背后，就是一群具有特定能力的大模型。
豆包的界面
以豆包为例，它背后的大模型有：
- 豆包图片生成模型（Doubao-Seedream系列）
- 豆包视频生成模型（Doubao-Seedance系列）
所以，你要记住一句话：
我们平时对话的界面，它只是个壳子，真正干活的是背后这些被汗水（数据）喂出来的模型。
火山引擎控制台-模型广场
最后的话
就像开车不需要懂发动机原理一样，我们使用大模型也不必纠结底层代码。
弄清楚它能做什么、不能做什么（能力边界），远比弄懂它是怎么做到的更重要。
我是阿隆。2026 年目标——教会1000人用AI编程。工具让生活更美好，拒绝空谈，只教落地。
