怎么学习使用大模型？论大模型和汽车的关系

随着人工智能技术的发展，大模型的应用范围越来越广，因此学习和使用大模型成了一个必不可少的技能。但很多人面对的问题是，不知道应该怎么学习大模型，因此我们今天就来讨论一下大模型的学习方式。

或许你可能并不懂人工智能，你也可能不懂大模型技术，但是你懂汽车驾驶吗？也就是开车。

工具思想

如果说你不知道应该怎么学大模型，甚至觉得它很高大上，不相信自己能学会它；那么你会开车吗？ 如果你能学会开车，那么你就可以学会怎么使用大模型。

如果你对人工智能或者说大模型技术具有一定的心理障碍，觉得自己不是这个专业的人肯定也学不会这样高大上的技术；这时我们就要摆正心态，那么你要记住一句话：

没见过那个司机需要懂发动机制造或者汽车制造技术。

大模型和汽车虽然有技术上的差别，但并没有本质上的差别；首先，它们同样都是技术的产物，而技术对我们人类来说就是一种工具。

人与动物最大的差别就是会使用和制造工具；虽然需要有一部分去制造工具，但更多的人只需要会使用工具即可。

而大模型和汽车就是别人制造出来的工具，而我们只需要学会使用它们即可。

工具的功能

要想学会和使用一个工具，我们首先需要知道这个工具都有哪些功能，也就是产品功能说明书。

当然，我们不论是在学车或者买车的时候，大部分人应该都没有看过汽车的完整说明书；对大模型也是一样，我想我们很多人应该也没真正去不同模型的官网上详细看过其说明。

汽车有哪些功能？

我们都知道汽车具有载人，拉货的功能；它的主要作用是作为交通工具来使用；而使用汽车的前提是要学会驾驶技术。

而大模型有哪些功能?

大模型的功能有内容生成功能，自然语言理解和生成功能，逻辑推理功能，多模态处理和工具使用的能力；当然这些能力都是大模型的原子能力，而其它的都是在此之上构建的具体任务场景。

而就像使用汽车要学会驾驶技术一样，使用大模型要学会的是提示词技术(Prompt Engineering)；提示词是人与大模型交互的唯一通道，不论是RAG，Function call还是现在爆火的MCP协议，都是通过提示词和大模型进行交互的。

可以说要想学会使用大模型，学会写提示词是其中必不可少的一环；这就像想使用汽车，就必须学会开车技能一样。

RAG技术利用的是大模型的自然语言理解和生成的能力；而Function call和MCP的作用是让大模型具备了使用外部工具(API)的能力。

对我们来说，模型开发企业就是大模型这个工具的制造者，类似于汽车行业的汽车制造商；它们造的车性能越强，越好开，价格越便宜，我们使用起来才越方便。

类似于小轿车，SUV和货车，它们都属于汽车；但它们所具备和擅长的功能却并不相同；小轿车适合拉人，而客车适合拉货。

同样的，有的大模型擅长内容生成(DeepSeek的V2,V3模型)，而有的大模型擅长逻辑推理(DeepSeeek的R1模型)；它们擅长的领域不一样，我们使用起来的效果当然也不一样。

就像小轿车和货车都可以拉人拉货，但具体能拉的人和货却不一样。

所以，我们在学习和使用一个大模型时；就像我们选择买的车一样，我们首先要明白我们是想拉人还是想拉货，是想要更强的推理能力还是更强的生成能力。

然后怎么写提示词才能让大模型发挥出更强的能力和性能，这就类似于怎么开车才能动力更足，拉的货最多。

所以要想学好怎么使用大模型，没有别的办法，那就是多用，多研究，多思考；只有你开车开得够多，你才能知道什么样的路应该怎么走，怎么开更省油。