人工智能（AI）对于我们这一代人来说，毫不夸张地说是一个巨大转折点。人们的生活和社会都将因此彻底地改变。因此，我们有必要深入了解AI的本质。只有这样，我们才能真正做到“知其然”与“知其所以然”，合理预期其可能性并更好地掌控它。

01| AI 的起源与演变

I这一概念涵盖范围广泛，早在1920年便有相关的初步理论。当时，AI的核心目标是赋予机器类似人类的能力，但由于技术限制，未能实现实质性突破。到了1970年代，随着数据量的急剧增长，AI开始进入实际应用阶段，利用贝叶斯、决策树、线性回归等基于传统数学理论的方法，开始对数据进行有效分析。这一阶段被称为“机器学习”，标志着AI首次展现出超越人类直觉的潜力——能够处理多维度、多变量和海量数据。

进入1990年代，神经网络的出现推动了AI的进一步突破。该技术的奠基者John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，结合物理学与生物学的概念，提出了神经网络的基本理念：通过自我学习而非固定算法来实现运算，这一突破性思想为他们赢得了诺贝尔奖。该理念极大扩展了计算机的运算能力，使得AI从单一任务转向更复杂的学习模式，也催生了深度学习的发展。

随后的神经网络逐渐发展出更加复杂的层次结构，像AlphaGo和IBM DeepBlue等项目便是多层神经网络的产物。这项技术，今天我们称之为“深度学习”。

02| Transformer

2017年，谷歌发布了论文《Attention is All You Need》，提出了Transformer神经网络架构。最初，这一架构旨在解决语言翻译问题，但很快被OpenAI引入大语言模型中，从而催生了真正意义上的大语言模型（LLM）。这种神经网络架构模拟了人类的思维模式，通过从大量数据中选取关键要素，展现出了惊人的能力。

尽管Transformer架构令人印象深刻，其核心概念依然属于传统神经网络的范畴。简单来说，它是一种高级的“特征提取与压缩”技术，通过对复杂数据的压缩和映射，LLM能够准确理解输入信息并生成对应的输出。

03| 特性与工作原理

大语言模型（LLM）因其巨大的参数规模具备卓越的特征提取和压缩能力，可将复杂数据映射到高维隐藏空间中，捕捉数据间的深层关系并生成合理输出。其核心技术是注意力机制（Attention）与KQV矩阵（Key、Query、Value）。通过计算输入数据中不同部分的相关性，KQV机制动态调整数据处理的优先级，实现全局语义理解。点积运算用于确定各部分的语义关联，并通过加权增强关键特征。这种机制使模型不仅能处理局部信息，还能捕捉长距离依赖关系，提升对复杂上下文的理解能力。大语言模型因此展现了出色的适应性和泛化能力，可用于文本生成、图像生成等多任务场景，表现出令人惊叹的智能潜力。通过规模法则（Scaling Law），模型的能力会随着参数与训练数据的增长而不断提升，具备进一步发展的空间。

04| 期待精彩续篇

此次我们讲解了AI的起源与演变，以及大语言模型的特性与工作原理。下一篇文章将深入探讨大语言模型的应用与优化，并分享如何使用KNIME实现大语言模型的RAG微调。期待您的持续关注！

05| 关于精铭数据公司

精铭数据公司是国内KNIME软件代理公司，具有多位国内外专家，致力于数据分析的实用化和相关咨询培训。公司对于数据营销、渠道管理、工业自动化、物联网等行业有实际业务提供专业的服务。

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