本篇作为大模型入门系列之二，聚焦于大模型的关键技术与常见架构，深入剖析自监督学习等技术及 Transformer 架构等模式，助力读者进一步理解大模型的内在原理与构建方式。

本文为大模型入门系列的第一篇，详细介绍了大模型的定义、特点、发展历程及应用领域，为初学者构建大模型的基础认知框架，助力其开启大模型学习之路。

深度且通俗易懂地剖析大模型命名中 “B” 的多重含义，包括参数量、特定架构技术及训练数据类型等方面，助力读者全面理解大模型特性。

本文通过“老师教学生”的类比，通俗讲解模型蒸馏技术如何将大型AI模型的知识迁移到轻量模型中，深入解析软标签与硬标签的区别、温度参数的作用，以及该技术在移动端、工业系统等场景的应用。

从技术定义到商业价值，深度解析大模型名称中"K"的核心含义，通过法律审查、小说创作等场景揭示不同K值对任务效果的关键影响，提供含成本公式、实测数据、选型决策树的完整指南，助您突破AI长文本处理瓶颈。