TellerU 官方课 · 核心原理 · 零基础
大语言模型是怎么“说话”的？
token、预训练、对齐、上下文窗口，拆开 ChatGPT 的黑盒
你将从零基础出发，掌握大语言模型的基本原理，包括文本如何切成 token、预测下一个词、Transformer 与注意力的直觉、预训练与微调/对齐、上下文窗口及其限制，产出个人 AI 使用指南。
- 📚 3 个单元 · 9 节课
- ⏱ 约 4 小时
- 🧑🏫 AI 老师白板讲解 + 随堂练习
适合谁学
零基础学习者，第一次系统了解 AI，无需数学或编程背景。
课程目录
第 1 单元：单元一：语言模型的基础——从文字到预测
学习目标：本单元用生活化类比讲解语言模型的核心概念：文本如何被切成 token、模型如何预测下一个词，以及上下文窗口的作用。这些是理解大语言模型“说话”原理的基石，为课程项目产出“概念图解”部分。
拆解文字：为什么 AI 要把句子切成小块？
本讲用“乐高积木”类比，解释 token 是文本处理的基本单位，并展示一句话如何被切成 token，以及 token 与字符、词的区别。
- 拆解文字：为什么 AI 要把句子切成小块？（综合）（约 27 分钟）
预测游戏：AI 如何猜下一个词？
本讲用“完形填空”和“接龙”类比，解释语言模型如何根据上文预测下一个词，并引入概率和温度的概念。
- 预测游戏：AI 如何猜下一个词？（综合）（约 26 分钟）
记忆有限：上下文窗口是什么？
本讲用“短期记忆”类比，解释上下文窗口是模型能同时处理的 token 数量限制，并讨论这对对话的影响。
- 上下文窗口：为什么 AI 会忘记刚才说的话？（约 27 分钟）
第 2 单元：单元二：Transformer 与注意力——AI 的“大脑”如何工作
学习目标：本单元用生活化类比讲解 Transformer 和注意力机制的核心思想，让你理解 AI 如何同时考虑句子中所有词的关系。这是理解大语言模型能力的关键，为课程项目产出“注意力图解”部分。
注意力机制：AI 如何抓住重点？
本讲用“聚光灯”和“划重点”类比，解释注意力机制让模型在处理每个词时，能关注句子中其他相关的词，从而理解上下文。
- 自注意力：为什么 AI 能看懂“苹果”是指水果还是公司？（约 30 分钟）
- 多头注意力：AI 如何同时关注多个重点？（约 27 分钟）
Transformer 架构：组装 AI 的“流水线”
本讲用“工厂流水线”类比，介绍 Transformer 的基本组件（编码器、解码器、前馈网络等），并说明它们如何协同工作。
- Transformer 流水线：从输入到输出要经过哪些步骤？（约 28 分钟）
第 3 单元：单元三：训练与对齐——AI 如何学会“好好说话”
学习目标：本单元用生活化类比讲解大语言模型的训练过程：预训练、微调与对齐，让你理解 AI 如何从海量文本中学习，并变得有用且安全。这是理解 AI 行为的关键，为课程项目产出“训练阶段图解”和“使用建议”部分。
预训练：AI 的“通识教育”
本讲用“读万卷书”类比，解释预训练是模型在海量文本上学习语言规律的过程，并讨论其规模与成本。
- 预训练：为什么 AI 能上知天文下知地理？（约 26 分钟）
微调与对齐：AI 的“职业培训”
本讲用“岗前培训”和“礼仪课”类比，解释微调让模型适应特定任务，对齐让模型符合人类价值观，并讨论其重要性。
- 微调：如何让通用 AI 变成专业助手？（约 27 分钟）
- 对齐：为什么 AI 会拒绝回答某些问题？（约 28 分钟）
在 TellerU 怎么学这门课
- AI 老师在白板上边讲边画，一节课讲透 3 个知识点；
- 讲到的结论都标注出处，点一下就能核对原文；
- 每节有随堂快测和练习，系统按你的掌握度安排复习；
- 听不懂随时提问，老师按你的进度换个讲法再讲一遍。