文章详细解析了大模型的体系结构，从神经网络基础概念出发，介绍了神经网络与NLP、CV等技术的结合，以及Transformer、RNN等不同架构的应用。文章还探讨了多模态模型、不同任务类型，以及如何通过Agent技术、Function call、MCP协议和RAG技术使大模型与外部环境交互，实现从技术到应用的完整闭环。
“神经网络技术从理论到应用是一个庞大的体系，我们需要知道的是这个体系是怎么构成的，每一层都有哪些内容”
关于大模型我想很多人都会有这样或那样的问题，最基础的就是不知道大模型是什么，技术场景和业务场景分不清楚；也不知道大模型有哪些能力，然后利用大模型能做些什么。
因此，今天我们就来梳理一下大模型体系，从技术到应用之间的关系，以及各个环节所涉及到的技术。
大模型体系——从技术到应用
大家之所以搞不明白大模型，最根本的原因就是对大模型没有一个完整的认知；所以我们今天从多个维度来了解一下大模型的构成和应用。
神经网络大模型
首先大模型是指拥有巨大参数量的神经网络模型，简单来说大模型就是指神经网络；而神经网络是机器学习中的深度学习，通过模仿人类的大脑构造来实现人工智能的一种方式；本质上是一种仿生学。而不论是机器学习，还是深度学习都是实现人工智能的一种方式。
其关系如下图所示：
了解了神经网络与人工智能的基本关系，那么我们下面就来详细了解一下神经网络模型，也就是大模型。
说一句大家可能觉得是废话的话——神经网络只是神经网络，它只是一门技术。
关于神经网络的基础组成可以看之前的文章，[从一个简单的神经网络模型开始]；简单来说由神经元组成的模型就是神经网络，不论这个模型是简单还是复杂，是就一个参数还是有一亿个参数。
神经网络就是神经网络，它不是任何其它的东西，好好理解这句话。
神经网络与其它技术的结合
神经网络作为一门技术，那它的作用就是用来解决问题；而作为我们人类交流和理解的主要方式，语言，音视频就成了神经网络技术主要的切入场景。
自然语言处理——NLP，计算机视觉——CV，音频处理——Audio；所以把神经网络与NLP任务相结合就有了自然语言处理的大模型，比如常见的chatGPT，DeepSeek等；而把神经网络技术与CV结合的有图片和视频模型，比如Sora等。
而为了解决这些任务中的难题，就诞生了多种不同的神经网络架构，比如Transformer——自注意机制架构，RNN——循环神经网络架构，CNN——卷积神经网络架构等。
Transformer和RNN架构常用来解决NLP任务，CNN常用来解决CV任务；当然，现在由于技术的发展，不同的神经网络架构也能解决其它领域的问题，因此出现了很多混合架构的模型。
比如说，能够同时处理文章，语音，视频等任务的模型，被称作多模态。所以，多模态和单模态是从数据处理的类型进行区分的。
如下图所示：
上面只是举了几个简单的，也是比较经典的神经网络模型；当然，现在由于具体的任务类型，又产生了很多新的网络模型，比如LSTM，Gan网络等；其实本质上都是为了解决特定问题或某一领域问题设计的架构。
所以，现在理解上面那句废话，神经网络只是神经网络了吗？
神经网络只是一种技术，它就是一种由神经元构成的结构体，它和具体的任务没有关系；而是把神经网络技术与具体的任务结合再一块之后，才形成了各种各样的神经网络架构和模型。
当有了这些架构之后，神经网络就有了手段或者说工具，就可以在具体领域中解决实际问题了；但由于每个领域中存在各种各样的问题，因此就根据不同的问题产生了不同的任务类型；比如说NLP中有情感分类任务，翻译任务，文本生成，对话任务等。而CV中同样存在图片分类，图像识别等任务。
而这些不同的任务类型，就是利用神经网络技术与具体的场景相结合而设计的不同的神经网络架构用来解决的问题。
当然，神经网络只是一种技术手段，这些任务类型也不是因为神经网络才出现的；而是这些场景中存在这些任务，然后使用神经网络作为工具来解决这些问题。
而且，在某些任务中，神经网络的表现可能还没有其它机器学习模型效果好，成本低。
所以说，神经网络并不是万能的，需要具体问题具体分析。
在这几种任务场景中，最困难也可以说最复杂的应该就是NLP任务了；原因在于自然语言处理中，涉及到复杂的语义关系和逻辑关系；因此在NLP任务中，还出现了两种典型的类型，生成模型和推理模型。
比如说大名鼎鼎的DeepSeek的V2/3模型就是典型的生成模型，而R1模型就是典型的推理模型；当然，并不是说生成模型就不具备推理的能力；而是说推理模型在逻辑推理方面经过强化，比如说通过Cot思维链的方式来提升模型的推理能力。
当然，目前来看模型的推理能力就像涌现能力一样，它就是一个黑箱，目前还不知道为什么大模型会具备推理能力。或许就像人类一样，当你了解基础的知识体系之后，自然就能够进行更高层次的思维。
当然，神经网络与不同任务还有很多结合场景，比如以NLP为基础的代码生成模型Claude和一些用来进行数据分析的模型，这个就需要用户和开发人员不断的进行挖掘。
以上都是关于神经网络模型，也就是大模型本身能力的介绍；简单来说，只要你模型做得好，它就能拥有以上的能力。
但有一个问题就是，怎么把大模型应用到我们的工作和生活中，以此来提升工作和生活的效率。而这就需要大模型拥有一种工具来与外界交互。
虽然说我们可以通过API或聊天窗口或其它方式来使用大模型，但大模型并不具备使用外部工具的能力；简单来说就是，大模型能力再强，都无法去使用我们制造的工具来解决问题。仅仅只能通过聊天等形式，利用大模型本身的能力，来给我们提一些建议，生成一些文字或图片。
所以，我们就需要一种方式让大模型使用外部工具，而这就是Agent技术，一种使得大模型能够自主和外部环境进行交互的技术，也就是我们常说的智能体。
而大模型是怎么实现Agent功能的呢？
这里就用到了Function call和现在很火的MCP协议，一种让大模型能够通过统一的方式去使用外部工具的中间层协议。
还有一种技术叫做RAG技术，原因就在于补充大模型天生的缺陷，数据更新不及时，就类似于给大模型配了一个资料室；让它能够从外部资料库中获取需要的数据。
学习一门技术，要从基础理论到具体实践都要熟悉才能真正做到技术闭环；否则你永远无法了解技术的本质。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**
