你有没有遇到过这样的情况？这篇文章带你一步步搞清楚：我们将使用**公开数据集（Iris 和 Diabetes）**进行实战演示，并结合真实业务场景，让你不仅能“看懂”，还能“动手做”。在任何建模之前，最重要的一件事是：你想预测的到底是什么？我们来看两个常见公开数据集的例子：所以你可以问自己一句话：如果是类别标签 → 分类任务如果是连续数值 → 回归任务虽然都叫“机器学习模型”，但它们处理的任务完全

使用目的推荐技术原因处理结构化数据机器学习简单、高效、可解释数据量小机器学习不容易过拟合实时性要求高机器学习模型轻、推理快图像、语音、文本任务深度学习自动提取高维特征数据丰富、任务复杂深度学习更强的表达能力和泛化能力需要可解释性机器学习易于分析和解释深度学习很强大，但它不是唯一的解法。选择哪种技术，取决于你的数据、任务目标和资源条件。就像锤子和螺丝刀，各有各的用处。别想着“我有个锤子，天下都是钉子

大模型是一个更广义的概念，包含了各种类型的大规模神经网络模型，而大语言模型只是其中一种。但无论是哪种大模型，它们都拥有强大的计算能力和学习能力，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。所以，与其纠结于概念的区别，不如动手实践，看看大模型能为你解决哪些实际问题。大模型就像一把瑞士军刀，功能强大，用途广泛；而大语言模型只是其中的一把小刀，虽然锋利，但只是众多功能之一。

大模型的普及，让 AI 技术变得更普惠、更容易获得。但这并不意味着我们可以放弃对底层知识的学习。相反，正因为工具有力，我们才更需要理解它们的工作方式、适用边界以及潜在问题。学会用 AI 工具，让你能参与竞争；学会 AI 本身，才能赢得竞争。无论你是应届生、转行者还是资深程序员，在这个 AI 快速发展的时代，系统地学习人工智能，依然是提升职场竞争力、实现职业跃迁的重要途径。别让“调接口”成为你的终点

想象一下你是刚学做饭的新手，而你身边有一位米其林三星大厨。他做一道菜，你看着、记着、照着做，慢慢你也学会了怎么做出口感接近的菜。知识蒸馏就是这么个过程。“老师模型”：通常是一个效果很好但很重的大模型（如 BERT、GPT）“学生模型”：通常是一个轻量但表现一般的小模型（如 TinyBERT、DistilBERT）我们让小模型去“模仿”大模型的输出，从而学到它的“思维方式”，而不是仅仅去记住训练数据

预训练（Pre-training）是指在大规模通用语料上训练模型的过程，通常需要巨大的计算资源和时间。微调（Fine-tuning）则是在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据对模型进行进一步训练，使其适应具体任务。打个比方，预训练就像是给模型“上学”，让它掌握基本的语言理解和表达能力；而微调则是“专项培训”，让模型学会解决某个具体问题。大模型微调是连接理论与实践的重要桥梁。大模型微调的基本概念与

你可以把一个机器学习模型想象成一个经验丰富的裁判员。它在训练过程中不断调整自己的“判罚标准”，最终形成一套能做出准确判断的规则——这套规则就是模型参数。举个例子： 如果你训练一个模型来判断一封邮件是不是垃圾邮件，它会学到一些规则，比如：“出现‘中奖’这个词，可能是垃圾邮件”“发件人不在联系人列表里，可能性更高”这些“规则”的具体数值（比如某个词的权重有多大）就是模型的参数。使用目标推荐参数规模原因