2026-10-04 23:12:55
作者：
科技
昨天是9月23号，在南京老门东边上的社区咖啡馆，我挤在一堆晒秋拍照的游客中间，碰到个学新媒体的小姑娘，凑过来问我，“老师，你天天写科技，能不能告诉我，大模型算法到底是什么？我用工具写稿，总觉得它好像什么都知道，可又有时候瞎扯，这到底是为啥？”
我搅了杯冰美式，泡沫溅到手腕上，突然觉得这个问题挺有意思。大多数人对大模型的认知，要么是营销号吹出来的神，要么是网上段子说的蠢，没几个真的讲清楚，算法到底在里面干了啥。
你用上的大模型，只是冰山露出来的十之一二
很多人的第一个误区：大模型是把整个互联网存下来，用的时候拼一拼就出来给你了。
真不是。
我举个例子，你现在让大模型写一段南京盐水鸭的介绍，它不是从存好的一百篇盐水鸭介绍里摘句子拼，它是从之前学过的几千万上亿段文本里，摸出来了“南京”“盐水鸭”“皮白”“肉嫩”“桂花香”这些词之间的关联，然后一个字一个字给你凑出来一段通顺的话。
说白了，大模型算法干的活，不是“存储”，是“找规律”。
大模型Transformer注意力机制结构示意图
这个规律有多细？小到中文里“的地得”的用法，大到写方案的逻辑框架，甚至你说话的语气，它都能从训练数据里摸出来规律。所以你让它用南京大妈的语气说盐水鸭，和用大学教授的语气说，出来的话完全不一样，这不是它存了两种语气的文本，是它摸透了不同身份的人说话的用词规律。
你让它写打油诗，它就摸打油诗的规律，你让它写申论，它就摸申论的规律，本质上都是一回事。
被说烂了的“黑箱”，其实没那么玄乎
很多科普一讲大模型，就说这是黑箱，谁也不知道它里面怎么运作的。说实话，这话说对了一半，也错了一半。
算法的每一步，都是写死的，对吧？从分词，到编码，到注意力计算，到输出每个字的概率，每一步都有明确的计算过程，只是参数太多了，几千亿个参数，没人能把每一个参数的作用挨个捋出来，所以才成了普通人嘴里的“黑箱”。
就像你吃一碗盐水鸭，你不用知道每一粒盐腌在哪个位置，你只要知道咸淡合适好吃就行了，没必要纠结那么细。
大模型生成文本逐词预测过程流程图
大模型输出一句话的过程，其实就是“猜下一个字”。你给它一个开头“南京秋天”，它算了一遍，所有字里面，“飘”出现的概率最高，所以输出“飘”，然后再用“南京秋天飘”算下一个字，概率最高的是“着”，输出“着”，再算，概率最高的是“桂”，再输出“桂”……就这么一个字一个字猜，猜出一整段话。
是不是比你想的简单？很多人一听大模型算法就觉得深不可测，其实核心逻辑就是这么朴素，你我小学时候做的完形填空，不也是猜下一个空填什么词吗？本质上逻辑差不多，只不过大模型做了几亿次完形填空，猜得比你准多了。
现在市面上的坑，大多不是算法的锅，是人的锅
现在市面上的坑，大多不是算法的锅，是人的锅
我跑了大半年南京本地的科技沙龙，见过太多扯大旗的。张口就是我们的大模型算法多厉害，闭口就是要颠覆所有行业，你细问，原来就是拿个开源大模型，改了改输出界面，连微调都没自己好好做过。说白了，就是骗傻子呢。
骗投资人钱也就算了，还骗中小企业，说花几十万就能给你搭个专属行业大模型，结果用起来连本行业常用的术语都搞错，真挺无语的。
还有一个常见误区，就是参数越大，大模型就越厉害。这话真的对吗？不见得。参数大确实能装下更多规律，但要是训练数据一团糟，重复错漏一大片，再大的参数也出不了好结果。我见过参数小了一两倍的模型，因为训练数据都是整理干净的行业专属数据，用起来比那些大参数的通用模型顺手太多了。
不过话说回来，这两年大模型算法的进步，我这个天天看科技的人都觉得惊讶。我刚入行写科技的时候，那时候的自然语言处理，能把一句话分词分对就不错了，谁能想到十几年后，大模型能帮人写代码，做设计，甚至能陪你聊一下午的南京明史？惊喜是真的。
但吹得太神就没必要了。现在的大模型算法，还是会一本正经的胡说八道，把不存在的事说的有鼻子有眼，这个核心问题，到现在也没完全解决。为什么？因为它就是猜下一个字，它不在乎说的对不对，只在乎说出来的话符不符合它学到的规律。所以你问它南京长江大桥哪年通车，它要是学到的规律里错误信息多，它就敢给你瞎编一个年份，脸不红心不跳。
聊完出来，天已经擦黑了，老门东的灯笼都亮了，风一吹，桂花香落满肩膀。小姑娘买了一块桂花糕，咬了一口，说原来大模型算法这么简单，我原来以为多玄乎呢。
我笑了笑。其实哪有那么多神乎其神的科技，本质上都是人喂给它数据，人写出来的算法，它干的事，就是总结人已经攒下来的经验，帮你省点力气而已。
再好的大模型算法，也算不出来今晚风里桂花到底有多甜，也算不出来你咬第一口桂花糕的时候，那种暖乎乎的惊喜啊。
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文章名称：咖啡馆里聊大模型算法：它到底不是你想的那样
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