注：文末有视频版

大家好，我是阿隆。

这节课我们继续来理解大模型。

很多人可能会好奇：

大模型那个像人一样的聪明脑袋，它到底是怎么练出来的？

其实大模型的成长过程，跟咱们人类的学习经历，基本上是一模一样的。

下面我会用三个生活化的比喻，带你彻底看透这个顶级聪明大脑的成长之路。

3 类学习方式

1）无监督学习：像婴儿听百家话

大模型在最初阶段，会阅读海量的互联网数据，相当于人类读了数十年的内容。

它通过反复观察词语的搭配，比如看到下雨，就会联想到打伞，看到太阳，就会联想到从东边升起，从西边降落。

它就自己从大量资料数据里，悟出了语言的逻辑和规律。

那么它会有什么局限呢？

这个时候模型会像个话痨，虽然能写故事，但还不能精准回答你的问题。

此时的大模型，就像一个刚出生的婴儿，整天沉浸在和家里人的对话环境里，虽然没有人教他语法，但他听多了，自然就会咿呀学语了。

这是无监督学习。

2）有监督学习：像指着绘本认图案

有监督学习，是工程师给模型喂入大量「带标签」的数据。

比如给它看1万张猫的照片，并告诉它这就是猫。

通过这种手把手的教学，模型学会了把输入（问题）和输出（答案）准确地对应出来。

就像等孩子长大点之后，我们会指着绘本告诉他这是一只白猫，那是黑猫，它们都是猫。

3）强化学习：像辅导孩子做题目

现在的强化学习（RL）已经成了 AI 推理的灵魂。像 DeepSeek 的深度思考模型，它不再是死记硬背，而是学会了深度思考。

模型在回答时会不断的尝试，根据打分机制来调整行为。

现在的技术（如 GRPO）让模型能通过「自我反思」和「试错」来进化，哪怕没人教它深层原理，它也能为了拿高分，而自发地学会复杂的逻辑推理。

就像孩子做错了题，你会纠正他；做对了题，你会奖励他一个大鸡腿。

慢慢地，孩子就知道怎么做才能得高分。

这是强化学习。

最后的话

大模型的聪明不是魔法，而是海量数据和人类智慧共同孕育出来的成果。

理解了无监督、有监督和强化学习这三个阶段，我们就能明白，它像一块吸收知识的海绵，一个反复练习的学生，更像一个精益求精的运动员。

这种持续进化的学习方式，正是大模型在2026年依然能不断突破能力天花板的核心原理。

而这仅仅是一个开始，未来的 AI 会在这条「进化之路」上走得更远，带给我们更多意想不到的惊喜。

下一节课，我们会开始介绍大模型是如何工作的。

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。