大家都知道，大模型能处理人类的需求，但作为大模型“大脑”的神经网络，其背后的运行原理是什么？
下文给出大家都能理解的通俗易懂的讲解和例子，希望能帮助到您理解（大家都可以理解，不会有复杂的专业名词术语）。
简单的例子：神经网络如何识别手写数字？
假设有一个班级（神经网络），如何让学生们识别出一张手写数字呢？
数据准备：像“整理作业本”
首先需要一本“练习册”；
这本“练习册”里有成千上万张，现实中人类的“手写数字”的图片；
每张图都是28×28像素的“小格子”，就像把字写在田字格里。
扫描仪（输入层）
图片里，每格的颜色深浅，对应0-255之间的灰度值：颜色越黑，越接近255；
例如：0是白色，128是灰、210是深灰、255是黑色。
把28×28像素格子的图片，展开成784个格子数字（28乘以28），每个格子一个值，像把纸上的字扫描进电脑。
找特征的“学生”（卷积层）
每个“学生”拿着放大镜（卷积核），专门观察局部特征。
例如：
- 一个“学生”找到了“竖线”；
- 另一个“学生”找到了“圆圈”等等；
每个“学生”把自己发现“特征”，考虑传递给下一层的神经网络。
注：每个卷积核大小可设置，例如每次扫描3乘3个格子；
简化报告的学习委员（池化层）
学生们发现了多个局部特征：
- 右边有斜线（可能是‘7’）
- 中间有环形（可能是‘0’或‘6’）
- 底部有未闭合的圆（可能是‘9’）
但这些特征可能重复也可能互相矛盾。需要进一步筛选关键信息；
保留关键的特征（比如中间的环形、底部的尖角等），忽略次要细节。”
例如：学习委员对每个“局部特征”，用“取局部最大值”（最大池化）或“取平均值”（平均池化），提取最显著的特征，减少冗余信息。
综合判断的"班长"（全连接层）
“班长”把所有的报告汇总，分析哪些特征组合起来像某个数字。例如：
同时上面是“一条线”和“下面是一条斜线”→可能是数字7；
只有“一个竖线”→可能是数字1。
出结果（输出层）
最后给出识别出数字的概率，比如“97%是9，3%是其他”。
训练（老师纠错和调整）
如果最终结果错了（比如实际是‘0’），老师指出错误（调整参数权重层级等），并让学生们重新分析：
‘为什么忽略了中间环形的闭合？’
‘下次调整你们的‘放大镜’（卷积核参数）、更关注环形的闭合性等等’
通过不断纠正，模型逐渐学会更准确地识别数字。”
小结
手写数字识别通过分析图片中，每个格子像素的亮度（0-255）和局部特征（卷积核）完成的。
神经网络：学生们协作，分工合作并不断学习改进。
数据集：是“训练材料”，帮助模型训练及积累经验。
注意：为便于理解，上述是用简单通俗的方式说明基本的神经网络结构，主要以3维的方式讲解和类比；
并刻意忽略了一些细节（例如模型真实的训练细节，拟合度、神经元激活函数等等），避免陷入名词、代码堆砌；
先知晓全貌，再专注细节。
举一反三：人脸识别
举个人脸识别的例子：
和手写识别类似，也是经过提取特征、池化、全连接层等(这里统称为隐藏层)，识别出这张脸是“谁”的概率。
第一层神经元：发现人脸的"边边角角"；
第二层神经元：把边角拼成，"眉毛"、"眼睛"、“嘴唇”等图案；
第三层神经元：识别出人脸的特征；
每一层都在处理更复杂的信息，就像人脑从简单到复杂理解事物。
上面说法只是为了便于理解，所以只用三层进行说明（真实的神经网络通常拥有很多层）；
疑问
大家可能好奇，本文只是列举了识别图像在神经元中的处理方式，并没有列举处理文字在大模型神经网络的示例，为什么？
因为，本文只是带大家首先领略神经网络基础结构的全貌；
但文字处理，在上述神经网络中发挥真正好的效果，还需结合大名鼎鼎的“Transformer”，将在下一篇文章中和大家探讨。
无论出现什么方案及名词，更多的是为了神经网络处理的更快更好，大模型神经网络的本质和思路不会发生根本的变化；
我们应该从认识基础的神经网络思想出发，一步步深入浅出。
个人观点
SoftmaxRNNCNN前/反向传播残差网络激活函数、拟合度、梯度下降- 等等
这些专业术语，之所以还未出现文章中，是因为文章目标，首先是用通易懂的语言，让大家能看得懂；
每条评论都会看，根据各位朋友的评论和疑问，会带着评论里的问题，在后续的文章中陆续做出讲解；
深入浅出、通俗易懂的和大家探讨人工智能大模型是如何一步步迭代、进化为现在的样子；
有一些专业的朋友评论中会带上专业名词和术语；
但个人的目的不是为了“拽”名词，不会堆砌晦涩的名词术语，将普通人拒之门外。
其实，很多事物都是从最简单的原理出发，一步步发展而来的；
个人观点：技术从来都不应该高高在上的，而应该让普通人也能看的懂，知其然，知其所以然；
写在最后
之前发布的文章，有不少朋友都比较感兴趣；
基于相关领域研发及知识积累，通过大白话形式，做到不堆砌晦涩难懂的技术名词和术语，通俗易懂的分享这些技术的原理以及个人心得理解；
计划出一个系列，在这个”人工智能时代“，让您对整个人工智能基础原理做到心中有数，面对这些场景也不用犯怵：
一，回答孩子的提问：‘AI为什么能听懂人说话’，别只会说“它很聪明”！
二，避开一些商家吹嘘所谓‘人工智能’，判断那些‘智能学习机’是不是“智商税”；
三，被老板催着用AI？做到心中有逻辑；
四，DeepSeek为什么能异军突起，背后的原理是什么？
等等...