大语言模型（LLM）从诞生到广泛应用，经历了从海量数据预训练到高效微调，再到多场景部署的复杂历程。本文以“成长日记”为喻，深入剖析大模型的训练流程（预训练、指令微调、强化学习）、优化技术（如MoE架构、量化和分布式训练）以及实际应用（代码生成、数学推理、对话系统）。通过大量Python代码示例、数学公式和中文注释，展示如何从零构建、训练和部署一个简化版大模型。文章还探讨了大模型在性能与成本之间的平衡，以及其在2025年的技术趋势与挑战。适合对AI模型开发和应用感兴趣的从业者和研究人员。