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大语言模型（llm）：ai“读懂”语言的核心（第2页）

- 语义理解：“苹果”既可以指水果，也可以指手机品牌，需要根据上下文判断。

这个阶段，工程师不会给模型“出题”，而是让它做一种叫“掩码预测”的练习：比如把句子“今天______去公园”中的“我”遮住（用“[MASK]”代替），让模型根据上下文猜被遮住的词是什么。一开始模型可能会猜“小狗”“汽车”，但随着训练次数增多，它会慢慢发现“人”相关的词（我、他、她）才是更合理的答案。通过反复做这种“猜词”“补全句子”“续写段落”的练习，模型逐渐摸清语言的规律，就像我们通过大量阅读，慢慢形成“语感”一样。

预训练完成后，模型就具备了基本的语言能力：能看懂大部分文本，能写通顺的句子，甚至能回答一些常识性问题。但这时候的模型更像一个“通才”，对具体领域的专业内容还不熟悉——比如让它写一份医学报告，它可能会用错专业术语；让它写代码，它可能会出现语法错误。

2. 微调：学“专业技能”，成为“专才”

微调阶段，就是针对具体任务“专项训练”，让模型从“通才”变成“专才”。比如我们想让模型做“智能客服”，就会用大量的客服对话数据（比如用户问“怎么退款”，客服回答“您可以在订单页面点击‘申请退款’按钮”）来训练它；想让模型做“代码生成”，就用大量的正确代码（比如Python、Java代码）来训练它。

微调的过程就像“师傅带徒弟”：工程师会给模型“出题”，并告诉它“标准答案”。比如输入“用户说‘快递还没到，怎么办’”，同时给出正确回答“您可以在APP内查看快递单号，复制后到快递公司官网查询物流进度，若超过3天未更新，可联系客服反馈”，让模型学习“用户问题”和“客服回答”之间的对应关系。通过反复练习，模型逐渐掌握该领域的专业知识和表达方式，最终能精准应对特定任务。

举个实际例子：华为的“盘古大模型”在预训练后，会针对“气象预测”进行微调——用过去几十年的气象数据（温度、湿度、气压、风速等）和对应的天气预报结果来训练，最终让模型能根据实时气象数据，准确预测未来7天的天气；而针对“工业质检”微调时，又会用大量的产品图片（合格产品、有瑕疵的产品）和质检报告来训练，让模型能通过图片判断产品是否合格。

二、大语言模型的应用：从“办公帮手”到“生活助手”，渗透每个场景

经过预训练和微调后，大语言模型就从“实验室里的技术”变成了“能落地的工具”，咱们生活、工作中的很多场景，都有它的身影。

（一）办公场景：把人从“重复劳动”中解放出来

对上班族来说，大语言模型最实用的功能，就是帮你处理那些“耗时但不费脑”的工作，让你把精力放在更有创造性的事情上。

1. 自动生成文案：从“卡壳半天”到“一键出稿”

写报告、写邮件、写方案时，很多人都会遇到“开头难”的问题——盯着空白文档半小时，一句话也写不出来。这时候大语言模型就能帮上忙：你只要输入“核心信息”，它就能快速生成初稿。

比如你是市场专员，需要写一份“4月产品销售报告”，只要输入“4月A产品销量1000件，同比增长20%，主要增长来自华东地区；B产品销量800件，同比下降5%，因为竞品降价；下一步计划在华北地区加大推广”，模型就能生成：

“# 4月产品销售报告

一、整体销售情况

4月公司两款核心产品总销量达1800件，较去年同期增长8.8%，整体保持增长态势，但产品间表现分化明显。

二、分产品销售分析

1. A产品：本月销量1000件，同比增长20%，其中华东地区贡献60%的销量增长，主要得益于该地区线下促销活动的开展，以及经销商渠道的拓展。

2. B产品：本月销量800件，同比下降5%，核心原因是竞品C于3月底推出降价活动，分流了部分价格敏感型客户，导致B产品在华南、西南地区的销量下滑明显。