2025年的今天，我相信还是有很多人对大模型是什么，能做什么完全搞不明白。每天看着各种大模型的新闻和资讯，你心里是不是只会觉得大模型好牛逼，都可以自己完成xxx事情了。又或是大模型好傻逼，连xxx都干不了。

接下来的几篇文章，我希望用一种通俗易懂的形式，即便你是一个小学生，也能让你了解大模型，用好大模型。

关于大模型，你需要记住的第一点，也是最重要的一点，它就是一个“见多识广的普通人”。

什么是“见多识广”？

就像你从小通过看书、听老师讲课、和同学聊天，把新知识一点点学会记在脑子里，大模型所做的也是同样的事。

大模型不会真的去上学，而是在电脑中“学习（大模型的学习叫做训练）”。它会把网络上能找到的信息、书本通通读一遍，把这些内容都存进一个“脑袋（大模型的脑袋叫做参数或权重）”里。现在，有些大模型不仅会读文字，还能“看”图片、甚至“看”视频，这让它有了更多的学习渠道。

你是不是用过“豆包”“元宝”“通义千问”或者今年特别火的“DeepSeek”？这些名字背后，其实都是大模型。和它们聊聊天，你会发现它们就像一本活的百科全书，大模型所知道的东西，多得你一辈子都学不完。

大模型虽然“见多识广”，却也只是一个“普通人”。

如果你问一个小学生“CPU的指令集有哪些？”，他肯定会一脸懵，给不出答案，因为他本没有学过这个知识。大模型也一样，如果你问它一个它没学过的问题，比如“我几岁了？”，它也会回答“不知道”，或者编一些错误答案（这种错误答案叫做大模型的幻觉）。这说明，大模型只能回答在训练时学过的内容。

当你想让大模型回答一些它没学过的问题时，需要把相关的背景信息一起告诉它。想象这些信息像是在对话中立刻给它补充的“笔记”，也被称为大模型的“上下文”。这个上下文可以让大模型看到它没有学习过的信息，从而更好的回答相关的问题。

需要注意的是，每个模型一次能看的“笔记”数量是有限的，你可以想象成你一次性丢给它太多的内容，它也读不完。假如一个大模型的上下文长度是5000个字，那么（你的问题+额外的笔记信息+它的回答）就不能超过5000个字。一旦超过，它可能就会“死机”。好消息时，目前大多数的大模型上下文长度都已经非常大，或者你使用的程序也会帮你处理超长的上下文，所以你在平时使用时并不需要特别担心它会死机。

此外，大模型和普通人相比，还有一个重要的区别。

你和好朋友聊天时，会记住彼此说过的话；过几天再聊，马上就能接上以前的对话。可是大模型的“脑袋”一旦训练完成，就固定不动了，不会自己更新。它并不会像人一样，不断记住新鲜事。

或许你会反驳我说，你和豆包、元宝聊天时，它们明明记得之前聊过的内容？这是因为你跟它们聊天时，背后还有其他程序在帮忙。这些程序会偷偷把你们的聊天记录保存下来，每次你向它们提出新问题，这些程序就会把你的问题和之前的聊天记录，一并发送给大模型，这样大模型就“知道”你们之前聊到了哪儿。

我在 Scratch 3 学习手册【AI篇】——01 毛线AI 机器人 案例中使用的就是没有程序帮忙记录聊天记录的大模型，这时它无法记住你们每次的对话内容。所以在 Scratch 3 学习手册【AI篇】——02 毛线AI 连续对话机器人 案例中，我们自己实现了一个保存和发送聊天记录给大模型的程序，让它记住我们聊过的对话。

请记住，大模型并没有多神秘，它就是一个“见多识广的普通人”。它学过海量的知识，但也不能直接回答它没学过的问题。需要靠你在它的上下文中提供背景信息，才能让它在对话中发挥最大的“聪明”。

敲黑板划重点：

1. 1. 大模型和人一样，都是通过文字（或图片、视频等）进行学习。
2. 2. 大模型学习（训练）完成后，大脑（参数或权重）就不会发生改变，也就是不会再学习新的知识。
3. 3. 大模型没有记忆力，记不住和你聊天的内容。
4. 4. 想要大模型回答它所不知道的问题（或是接着之前的对话聊天）时，需要把问题和相关背景信息（或是之前的聊天记录）一起告诉它，并且信息的长度有限制。

 

 

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