这两年，只要一聊 AI，“模型训练”这四个字就绕不开。

你可能经常听到这些说法：

• “我们要重新训练一下模型”

• “这个效果不行，得加点数据再训练”

• “算力主要是给模型训练用的”

但如果你真去问一句：

AI 模型训练，到底在训练什么？

很多人其实也只能模模糊糊地回答。

这篇文章，我们不讲公式、不讲算法，就用最接地气的话，把 “AI 模型训练” 这件事彻底讲明白。

01

先给结论：一句话就能说明白

AI 模型训练，就是用大量“有标准答案的例子”，不断纠正机器的判断，让它从“瞎猜”变成“越来越靠谱”。

不是赋予意识，不是教机器思考，而是——减少犯错的概率。

AI大模型训练流程

02

AI 模型一开始，其实什么都不会

很多人对 AI 有一个误解，以为模型一装好，就天然“很聪明”。

实际上恰恰相反。

一个刚创建好的 AI 模型：

• 参数是随机的

• 内部是一堆毫无意义的数字

• 输出结果基本靠运气

你给它一张图片，它一定会给你一个结果，但这个结果，很可能完全不对。