LLM学习的「阶梯地图」（二）

01、序言

当 Transformer 架构像一把钥匙打开深度学习的新大门，大语言模型（LLM）已从实验室走向产业落地。但对多数人而言，从基础概念到架构选型的学习之路，常像在参数森林里迷路 —— 哪些是必须掌握的核心原理？不同模型架构的取舍背后藏着怎样的逻辑？

本LLM系列文章选自腾讯云架构师技术同盟成员羚羊工业互联网股份有限公司 高级系统架构师 宋国磊。宋老师为开发者搭建了一条由浅入深的学习路径。

《LLM系列（四）神奇的数字27》讲述：国内外主流 LLMs（如 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等）在被要求生成 1-50 之间的 “随机” 数字时，普遍倾向于选择 27。这一现象并非技术缺陷，而是模型在人类生成的文本数据上训练时，继承了人类的认知偏差 —— 人类在生成随机数时存在系统性偏好，27 因处于 “黄金地带”（既不明显如 1、10 等，也不无趣如 20、30 等），被认为更具 “随机感”的原理。

《LLM系列（五）模型训练篇》 一文拆解了 Transformer 架构优化、LoRA 等高效微调方法、ZeRO 分布式训练策略等核心技术，也点出了训练中绕不开的难题：内存瓶颈、数据质量隐患、动辄千万美元的成本，更揭秘了模型规模达临界点后突发新能力的 “涌现现象” 与参数、数据、计算量联动的 “缩放定律”。从 DeepSeek-R1 的推理导向训练到混合专家模型（MoE）的创新，这些前沿探索不仅是技术突破，更在叩问智能的本质 —— 毕竟，让机器学会人类千年积累的知识，本就是场奇妙的探索。

02、LLM 系列(四)：神奇的魔法数 27

推荐语：

当你让大模型在 1-50 之间选一个 “随机数”，十有八九会遇到 27—— 这个看似巧合的现象，藏着 AI 与人类认知的深层关联。

这篇文章扒透了 “魔法数 27” 的来龙去脉：从心理学上人类对 “随机感” 的独特偏好，到模型如何从训练数据中复制这种偏差；从 Transformer 架构对模式的放大，到跨模型的一致性验证。它不只是解释一个数字的谜题，更揭示了 AI 行为背后的 “人类镜像”—— 我们的认知习惯如何悄悄塑造着模型的选择，而这种偏差又会给随机抽样、A/B 测试等场景带来哪些隐形影响。

无论是想理解 AI 偏差的技术原理，还是关注模型公平性与伦理，这篇文章都能让你从一个有趣的切入点，看透大模型与人类认知的微妙联系。

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03、LLM 系列（五）：模型训练篇

推荐语：这篇文章把 LLM 训练的核心逻辑讲得明明白白：从海量数据里 “学基础” 到针对性 “练专长” 的全流程，高效调优的技巧、多设备分工的门道，连训练时绕不开的高成本、技术卡点都有实在解析。不管你是想搞懂模型 “变聪明” 的原理，还是在项目里卡壳急需落地思路，这里的干货都能帮你理清头绪，让复杂的训练逻辑变得可触可及。

（点击图片阅读原文）

04、结语

从数学原理到工程实践，从基础概念到架构抉择，这两篇文章像两级台阶，帮你在 LLM 的世界里踩稳每一步。无论你是想入门的技术新人，还是需深化认知的从业者，顺着这个脉络读下去，就能从「知其然」走到「知其所以然」，真正看懂大模型如何重塑智能的边界。

*两篇文章均选自腾讯云架构师技术同盟交流圈

05、腾讯云架构师技术同盟交流圈介绍

架构师技术同盟交流圈是由腾讯云与海内外架构师们共建，为渴望深耕架构领域的开发者、技术专家和行业精英打造的成长型社区。交流圈聚焦于沉淀和交流一线落地实践与技术创新哲思，陪伴每一位成员在架构之路上行稳致远。这里不只是知识社区，也是你的技术成长同频圈。

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06、 卓越架构师共学计划介绍

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