这个过程可以清晰地分为三个核心阶段：① 输入处理 -> ② 模型计算 -> ③ 输出生成。

整个流程的核心在于，文本（人类语言）必须被转换为数字（模型语言）才能被处理，最终再转换回文本。

第一阶段：输入处理（从文本到模型能懂的数字）

这一步的目标是将人类输入的原始文本，转化为模型能够理解的数值表示。它就像是一个翻译官，把一句话翻译成计算机能处理的“密码”。

1. 分词 (Tokenization)
   • 任务：将输入的句子或段落拆分成模型词汇表中存在的更小的单元（Tokens）。这些单元可能是词、子词或符号。

• 例子：输入：“你好！” -> 分词后：[“你”, “好”, “！”]。

• 输出：一个Token列表。每个Token都会被映射到词汇表中的一个整数ID。例如：[101, 202, 999]。

2. 嵌入 (Embedding)
   • 任务：将每个Token的整数ID转换成一个高维的、稠密的浮点数向量（称为“嵌入向量”或“词向量”）。

• 为什么：计算机无法直接理解数字ID的含义。这些向量被设计为：语义相近的词，其向量在空间中的距离也更近。模型通过这种方式“理解”词语的意义。

• 输出：一个向量矩阵。例如，ID 101 (“你”) 可能被转换为向量 [0.12, 0.84, -0.23, …, 0.45] (维度可能是4096维)。

3. 位置编码 (Positional Encoding)
   • 问题：Transformer的自注意力机制本身没有顺序概念。打乱单词顺序，它计算出的结果是一样的。但语言顺序至关重要。

• 解决方案：为每个词在序列中的位置生成一个独一无二的向量，然后加到其词嵌入向量上。

• 效果：让模型明确知道每个词的位置和顺序信息。

至此，输入的文本已经变成了一个既包含语义信息，又包含位置信息的数值矩阵，可以被送入模型的核心部分进行计算。

第二阶段：模型计算（Transformer的核心推理）

这是大模型的“大脑”，负责进行复杂的数学运算和推理。其核心是Transformer的解码器结构（如GPT系列）或编码器-解码器结构（如T5）。

1. 层层处理 (Nx Transformer Blocks)
   • 模型由数十个甚至上百个相同的Transformer层堆叠而成。

• 每一层都主要包含两个子层：

◦   自注意力机制 (Self-Attention)：让序列中的每一个词都能与序列中的所有其他词（包括自己）进行交互和加权汇总。这使得模型能够真正地理解上下文。例如，在处理句子中的“它”这个词时，模型会自动将注意力集中到其指代的前文“苹果”上。

◦   前馈神经网络 (Feed-Forward Network)：对自注意力的输出进行进一步的非线性变换和加工，增强模型的表达能力。

• 残差连接 (Add) 和 层归一化 (Norm)：环绕在每个子层周围，确保深层网络能够稳定训练，防止梯度消失。

2. 生成隐藏状态 (Hidden States)
   • 经过所有层的处理后，最后一个Transformer层为每个输入Token输出一个最终的隐藏状态向量。

• 这个向量是模型对“在这个上下文中，这个位置应该是什么”的终极理解。

第三阶段：输出生成（从数字回到文本）

模型计算出的隐藏状态依然是数字向量，我们需要将其变回人类可以读懂的文本。这个过程是逐步且自回归的。

1. 投影到词汇表 (Projection to Vocabulary)
   • 将最后一个Token对应的隐藏状态向量（代表模型对“下一个词”的思考结果）通过一个线性层（Linear Layer） 映射到一个非常大的向量，其维度与词汇表大小相同。这个向量称为 logits。

2. 转换为概率分布 (Softmax)
   • 将 logits 输入 Softmax 函数，将其转换为一个概率分布。这个分布中的每个值代表词汇表中每个词作为“下一个词”出现的概率。

• 例如，P(“Hello”) = 0.8, P(“Hi”) = 0.15, P(“Howdy”) = 0.05 …

3. 采样 (Sampling)
   • 模型不会总是简单地选择概率最高的词（贪婪搜索），那样会生成枯燥且可预测的文本。

• 而是会根据一种采样策略从概率分布中选取下一个词。常用策略包括：

◦   温度采样 (Temperature)：调整分布的平滑程度。温度越高，选择越随机、越有创意；温度越低，选择越确定、越保守。

◦   核采样 (Top-p Sampling)：从概率累积达到p的最小候选集合中随机选择。

• 这一步为AI生成文本带来了随机性和创造性。

4. 解码与循环 (Decoding & Loop)
   • 将采样得到的词（的ID）追加到输入序列的末尾。

• 整个流程（从分词到采样）重复进行，模型基于之前生成的所有词来预测下一个词，直到生成一个标志结束的特殊Token（如 ）或达到最大长度限制。

5. 最终分词解码 (Final Tokenization Decode)
   • 将生成的所有Token IDs序列，送回最开始使用的同一个分词器。

• 分词器执行反向操作（解码），将这些IDs转换回字符串并拼接起来，形成最终的、人类可读的输出文本。

总结

整个流程是一个精妙的 “文本 -> 数字 -> 计算 -> 数字 -> 文本” 的循环。

1. 输入处理：将文本符号转化为数值向量。
2. 模型计算：在向量空间中进行复杂的数学变换和推理，理解上下文并预测下一个词的概率分布。
3. 输出生成：根据概率分布抽样，将选中的数字ID循环反馈给模型，最终全部转换回文本符号。

这个过程完美地结合了符号主义（分词）和连接主义（向量计算与神经网络），使得大模型能够理解和生成人类语言。