从cnn到transformer全解大模型
从 CNN → RNN → Transformer → BERT → GPT 把“大模型的发展逻辑”完整讲清楚。
你会看到这不是五个独立技术，而是一条能力进化路线。
# 一、最早阶段：CNN（卷积神经网络）
# 代表论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
作者：Alex Krizhevsky 等
# 1️⃣ CNN 是干什么的？
CNN 主要用于：
图像识别
例如：
- 识别猫狗
- 人脸识别
- 医学影像分析
# 2️⃣ 核心思想
CNN 的关键是：
卷积（Convolution）
简单理解：
- 用一个“小窗口”在图像上滑动
- 提取局部特征
- 一层层组合成更高级特征
比如：
- 第一层识别边缘
- 第二层识别形状
- 第三层识别物体
# 3️⃣ 为什么 CNN 不适合做语言？
语言有一个问题：
它是“序列”，不是二维图像。
句子：
我 喜 欢 你
顺序改变就变了意义。
CNN 不擅长处理长距离依赖关系。
# 二、序列时代：RNN（循环神经网络）
# 1️⃣ RNN 解决什么问题？
RNN 解决：
语言是时间序列
它可以“记住前面的话”。
比如：
“我今天没带伞，因为____”
RNN 会记住“没带伞”。
# 2️⃣ RNN 的核心机制
每一步：
当前输入 + 上一步的记忆 → 当前状态
它像一个“会传递记忆的网络”。
# 3️⃣ 但 RNN 有两个严重问题
# ❌ 1. 记忆会衰减（梯度消失）
句子太长就记不住。
# ❌ 2. 不能并行计算
必须一个词一个词算。
训练非常慢。
后来出现改进：
- LSTM
- GRU
但仍然无法解决“长距离依赖 + 训练慢”问题。
# 三、革命：Transformer
# 代表论文：Attention Is All You Need
作者来自：Google
这篇论文改变了一切。
# 1️⃣ Transformer 解决了什么？
两个核心突破：
# ✅ 不再使用 RNN
# ✅ 使用 Attention 机制
# 2️⃣ 什么是 Attention？
一句话：
每个词都可以“看”句子里的所有词。
例如：
“我今天没带伞，因为天气很好”
“没带伞”会关注“天气很好”。
这就是：
远距离依赖建模
# 3️⃣ Transformer 的优势
| 特性 | RNN | Transformer |
|---|---|---|
| 长距离依赖 | 差 | 强 |
| 并行计算 | 不行 | 可以 |
| 训练速度 | 慢 | 快 |
| 扩展性 | 弱 | 极强 |
Transformer 成为大模型基础。
# 四、BERT：双向理解模型
# 代表论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
# 1️⃣ BERT 是什么？
BERT 是：
基于 Transformer 的“理解型模型”
它是：
Encoder-only 模型
# 2️⃣ 什么叫双向？
GPT 只能从左往右读：
我 今天 很 …
BERT 是双向：
同时看左边和右边
比如：
“苹果很好吃”
BERT 会根据上下文判断“苹果”是水果还是公司。
# 3️⃣ BERT 擅长什么？
- 文本分类
- 情感分析
- 搜索排序
- 问答系统
但：
❌ 不擅长生成文章
# 五、GPT：生成模型的崛起
# GPT 代表系列：
- GPT-3
- GPT-4 来自：OpenAI
# 1️⃣ GPT 是什么？
GPT 是：
基于 Transformer Decoder 的生成模型
它是：
自回归模型（Auto-regressive）
意思是：
一个词一个词往后预测
# 2️⃣ GPT 和 BERT 的区别
| 对比 | BERT | GPT |
|---|---|---|
| 结构 | Encoder | Decoder |
| 是否双向 | 是 | 否 |
| 擅长 | 理解 | 生成 |
| 典型任务 | 分类 | 写作 |
# 3️⃣ 为什么 GPT 可以成为“大模型”？
三个原因：
# 1️⃣ 可扩展性极强
参数可以从：
- 1亿
- 到 1750亿
- 再到万亿级
# 2️⃣ 预训练 + 微调
先学通用语言 再做人类对齐
# 3️⃣ Scaling Law
模型越大 → 性能越强
# 六、从 CNN 到 GPT 的进化逻辑
这是一条“能力进化链”：
CNN → 图像理解
RNN → 序列建模
Transformer → 全局注意力
BERT → 强理解
GPT → 强生成
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本质变化是：
从“特定任务模型” 到“通用语言模型”
# 七、现在的大模型本质是什么？
现代大模型 =
Transformer架构
+ 海量数据预训练
+ 超大参数规模
+ 人类反馈对齐
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它不是简单的“聊天机器人”。
它是：
语言空间中的通用推理引擎。
# 八、用一句话总结每个阶段
CNN：
学会看图
RNN：
学会记忆序列
Transformer：
学会全局理解
BERT：
学会深度理解文本
GPT：
学会生成世界