怎么學習使用大模型？論大模型和汽車的關系 原創
“ 大模型的使用就類似于汽車駕駛，只有有經驗的老司機才能真正開好車?！?/strong>
隨著人工智能技術的發展，大模型的應用范圍越來越廣，因此學習和使用大模型成了一個必不可少的技能。但很多人面對的問題是，不知道應該怎么學習大模型，因此我們今天就來討論一下大模型的學習方式。
怎么學習大模型
或許你可能并不懂人工智能，你也可能不懂大模型技術，但是你懂汽車駕駛嗎？也就是開車。
工具思想
如果說你不知道應該怎么學大模型，甚至覺得它很高大上，不相信自己能學會它；那么你會開車嗎？ 如果你能學會開車，那么你就可以學會怎么使用大模型。
如果你對人工智能或者說大模型技術具有一定的心理障礙，覺得自己不是這個專業的人肯定也學不會這樣高大上的技術；這時我們就要擺正心態，那么你要記住一句話：
沒見過那個司機需要懂發動機制造或者汽車制造技術。
大模型和汽車雖然有技術上的差別，但并沒有本質上的差別；首先，它們同樣都是技術的產物，而技術對我們人類來說就是一種工具。
人與動物最大的差別就是會使用和制造工具；雖然需要有一部分去制造工具，但更多的人只需要會使用工具即可。
而大模型和汽車就是別人制造出來的工具，而我們只需要學會使用它們即可。
工具的功能
要想學會和使用一個工具，我們首先需要知道這個工具都有哪些功能，也就是產品功能說明書。
當然，我們不論是在學車或者買車的時候，大部分人應該都沒有看過汽車的完整說明書；對大模型也是一樣，我想我們很多人應該也沒真正去不同模型的官網上詳細看過其說明。
汽車有哪些功能？
我們都知道汽車具有載人，拉貨的功能；它的主要作用是作為交通工具來使用；而使用汽車的前提是要學會駕駛技術。
而大模型有哪些功能?
大模型的功能有內容生成功能，自然語言理解和生成功能，邏輯推理功能，多模態處理和工具使用的能力；當然這些能力都是大模型的原子能力，而其它的都是在此之上構建的具體任務場景。
而就像使用汽車要學會駕駛技術一樣，使用大模型要學會的是提示詞技術(Prompt Engineering)；提示詞是人與大模型交互的唯一通道，不論是RAG，Function call還是現在爆火的MCP協議，都是通過提示詞和大模型進行交互的。
可以說要想學會使用大模型，學會寫提示詞是其中必不可少的一環；這就像想使用汽車，就必須學會開車技能一樣。
RAG技術利用的是大模型的自然語言理解和生成的能力；而Function call和MCP的作用是讓大模型具備了使用外部工具(API)的能力。
對我們來說，模型開發企業就是大模型這個工具的制造者，類似于汽車行業的汽車制造商；它們造的車性能越強，越好開，價格越便宜，我們使用起來才越方便。
類似于小轎車，SUV和貨車，它們都屬于汽車；但它們所具備和擅長的功能卻并不相同；小轎車適合拉人，而客車適合拉貨。
同樣的，有的大模型擅長內容生成(DeepSeek的V2,V3模型)，而有的大模型擅長邏輯推理(DeepSeeek的R1模型)；它們擅長的領域不一樣，我們使用起來的效果當然也不一樣。
就像小轎車和貨車都可以拉人拉貨，但具體能拉的人和貨卻不一樣。
所以，我們在學習和使用一個大模型時；就像我們選擇買的車一樣，我們首先要明白我們是想拉人還是想拉貨，是想要更強的推理能力還是更強的生成能力。
然后怎么寫提示詞才能讓大模型發揮出更強的能力和性能，這就類似于怎么開車才能動力更足，拉的貨最多。
所以要想學好怎么使用大模型，沒有別的辦法，那就是多用，多研究，多思考；只有你開車開得夠多，你才能知道什么樣的路應該怎么走，怎么開更省油。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
