大模型 LLM
也叫：大语言模型、语言模型
AI 的"大脑"：读过海量文字，每次都在猜下一个最可能出现的词。豆包、DeepSeek、ChatGPT 能聊天、能写东西，背后靠的都是它。
“大家天天说"大模型"，它到底是个什么东西？”
豆包、DeepSeek、元宝，是不同的大模型吗？
不完全是。大模型是"发动机"，App 是"整车"。有的 App 里可以切换不同的模型，同一个模型也可能出现在不同的 App 里，但联网查的信息源、配套的功能是 App 自己的。所以同一个模型，换个 App 用起来也会不一样。
它真的"懂"我在说什么吗？
它没有人的理解和情绪，是在算"接下来最像答案的文字"是什么。它读过的文字实在太多，算出来的回答常常跟懂了一样好用；也正因为这样，它会把没把握的事说得很像真的（见幻觉）。
像一位读遍了整座图书馆、但从没出过门的"接话高手"：你起个头，它总能顺着说得头头是道；可书里没写过的事、它毕业以后才发生的事，它就只能凭感觉往下接了。
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它只做一件事：猜下一个词
你问一句话，它不是去数据库里查标准答案，而是一个词一个词往外"接"：每接一个，都从可能的词里按概率抽一个。点一下试试：
它接的其实不是"词"，是一块块的Token：可能是半个字，也可能是两三个字。而且它不总是挑概率最高的那个，会带一点随机。所以同一个问题问两遍，答案可能不一样：写文案时这是好事，有新意；查事实时就是坏事。重要的回答，让它多出几版，你来挑。
它是怎么学会的
可以想成 AI 上了三年学：
- 读书 · 预训练
读遍网上的海量文字，学会"接话"。
- 做题 · 指令微调
练大量"问题 + 好答案"，学会"答题"。
- 老师打分 · 人类反馈
人给它的回答打分，学会"说人话、有分寸"。
模型是发动机，App 是整车
| 对比项 | 大模型（发动机） | App（整车） |
|---|---|---|
| 决定什么 | 有多聪明：理解、推理、写东西的本事 | 好不好用：能不能联网、读文件、语音、做图 |
| 举例 | 比如 GPT、DeepSeek、Qwen | 比如 ChatGPT、豆包、元宝 |
| 你能选的 | 有的 App 里可以切换用哪个模型 | 换个 App，功能和联网的信息源都跟着变 |
同一个发动机，装在不同的车里，开起来也不一样：同一个模型放在不同的 App 里，联网查到的东西、能用的功能都可能不同。比较"哪个 AI 好用"时，先分清比的是模型还是 App。
这样跟 AI 说
这个问题对我很重要。请就同一个问题给我 3 个不同的版本，每个版本开头用一句话说明它和另外两个有什么不同，我来挑。我的问题是：（写在这里）最后告诉我：3 个版本里哪一处你最没把握，我该自己再核一下。
复制以后，把标出来的括号换成你自己的内容再发。
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下面哪件事，光靠大模型自己就能做好，不用联网、也不用接别的软件？
接下来学什么
- 1入门必懂 · 下一个（第 2 / 20 个）TokenAI 读写文字的最小单位，也是计费的单位。
- 2上下文AI 这一轮能"看到"的全部内容：你说过的话、它的回答、你给的文件。
- 3幻觉AI 一本正经地编：出处、数字、人名都可能是它凭空写出来的。
入门必懂第 1 / 20 个
哪些词链接了我：Token、上下文、提示词、幻觉、深度思考、联网搜索、知识截止日期、多模态……共 13 个