楔子

  有这么一个说法，每多一个数学公式，读者就减少一半。深度学习想来也无法免俗，毕竟技术文章不免艰涩，而要完全绕过公式讲好深度学习与大模型，以臣妾微薄的实力实在是做不到啊。

  因此，本文先歪歪楼，讲讲深度学习与大模型的历史与八卦，一方面是让大家稍微了解下技术发展的脉络，另一方面也是尝试挽救一下读者的欢心，毕竟历史八卦，人人都爱。

应用大模型

  AIGC 是基于大模型的，而大模型的基础是深度学习。上一篇文章对深度学习进行了初步介绍，首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型，接着又介绍了神经网络是如何通过数据与反向传播来学习与调整参数的，最后给出了神经网络的分层结构。

  大模型的直观应用当然首先体现在包括ChatGPT、文心一言、讯飞星火等问答型产品的使用上，另一方面也体现在编程上，在此先给出大模型的编程应用。以下使用的模型、库与样例均来自于Hugging Face。

背景

  从去年底以来，AIGC 炙手可热，多个业界大佬都认为 AIGC 会给整个产业带来一场革命，甚至所有的软件都会用 AI 重写。从历史上来看，人机交互方式的变革往往会将操作系统带入下一个世代，著名的例子如从命令行界面的 DOS 到键鼠图形界面的 Windows，以及带来触控界面的 iPhone，领创者都成为了世界顶级企业，带动了整个生态的发展。

  从技术上来看，AIGC 是基于大模型的，而大模型的基础是深度学习，因此，为了在产品上结合 AIGC，首先从技术上首先需要对深度学习进行有深度的学习。

  对深度学习与大模型的探索将由一系列文章组成，本文是系列里的第一篇，主要关注的是深度学习的技术入门探索。