本文通过"文字接龙"比喻，解释大模型本质是超大规模概率预测系统。它利用词向量将文字转为数学表示，通过注意力机制捕捉词语关联，多层堆叠实现复杂语义理解。大模型出现"幻觉"源于其非逻辑推理的特性，产品经理应理解其能力边界，将不确定性设计进产品，重新定义AI产品质量标准，而非简单将其视为"黑盒"使用。

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上周，团队的一个产品经理跑来问我：“老大，我们的AI产品总是出现’幻觉’，用户投诉说生成的内容一本正经地胡说八道。这到底是怎么回事？”

我问他：“你知道大模型是怎么工作的吗？”

他愣了一下：“不就是…训练了很多数据，然后就能回答问题了吗？”

我笑了：“你这个理解，就像说’飞机就是有翅膀能飞的铁皮’一样——没错，但解决不了任何问题。”

这不是个例。

过去一年，我见过太多产品经理在做AI产品时，把大模型当成"黑盒"来用。出了问题不知道怎么调优，写PRD时不知道技术边界在哪，跟算法团队沟通时完全不在一个频道。

今天，我想用最简单的方式，把大模型的工作原理讲清楚。

不是给你上课，而是想让你真正理解这个东西是怎么运转的，这样你才能更好地设计AI产品、评估技术方案、解决实际问题。

一、先忘掉那些吓人的术语

在讲原理之前，我想先说一件事。

去年我参加一个AI技术分享会，台上的算法专家噼里啪啦讲了一堆：Transformer架构、注意力机制、多头自注意力、位置编码、残差连接…

台下的产品经理听得云里雾里。

散会后，一个做了10年产品的老PM私下跟我说：“老实说，我一个词都没听懂。我是不是不适合做AI产品？”

我告诉他：“不是你的问题，是讲的人的问题。”

任何复杂的技术，如果不能用人话解释清楚，要么是讲的人没真懂，要么是讲的人不想让你懂。

所以今天，我不会用那些术语来吓唬你。

我会用你能理解的语言，从第一性原理出发，把大模型这个东西拆解清楚。

二、一个类比：大模型就像一个超级"接龙高手"

要理解大模型，先从一个简单的游戏开始——文字接龙。

小时候我们都玩过这个游戏：

• • 我说：“今天天气”
• • 你接：“真不错”
• • 我再说：“今天天气真不错，适合”
• • 你接：“去公园”

你是怎么知道接"真不错"而不是接"汽车轮胎"的？

因为你见过类似的句子。你的大脑里存储了大量"今天天气"后面通常接什么的经验。

大模型做的事情，本质上就是这个——超大规模的文字接龙游戏。

但它比你厉害的地方在于：

1. 1. 见过的句子多得多：它读过几乎整个互联网的文本，而你只读过几千本书
2. 2. 记忆力强得多：它能记住数十亿个"前面说了什么，后面通常接什么"的模式
3. 3. 反应快得多：它可以在毫秒级别内，从数十亿个可能性中找出最合适的下一个词

所以当你问它：“如何提升产品的用户留存率？”

它会这样思考（当然，是用数学的方式）：

• “如何” 后面通常接动词
• “提升” 后面通常接指标类名词
• “用户留存率” 是产品领域的专业术语
• 在我见过的几百万篇产品文章中，回答这类问题通常会从"分析流失原因"或"优化核心路径"开始

然后，它一个词一个词地"接"出来，形成了一个看起来很专业的回答。

关键来了：它真的"懂"吗？

不一定。

它只是在做"统计学意义上的最优接龙"。

这就是为什么它有时候会"一本正经地胡说八道"——因为它见过类似的句子结构，但不理解背后的逻辑。

三、深入一层：大模型的三个核心组件

好，现在你理解了"接龙"这个基本逻辑。

接下来，我们深入一层，看看大模型是怎么做到"超级接龙"的。

组件1：词向量（把文字变成数学）

第一个问题：计算机不认识"苹果"、"香蕉"这些字，它只认识数字。

怎么办？

把每个词都转化成一串数字（向量）。

比如：

• • “苹果” → [0.2, 0.8, 0.3, 0.1, …]
• • “香蕉” → [0.3, 0.7, 0.4, 0.2, …]
• • “汽车” → [0.9, 0.1, 0.6, 0.8, …]

你会发现，"苹果"和"香蕉"的数字比较接近（因为都是水果），而"汽车"的数字差异很大。

这就是词向量的神奇之处：它把语义相近的词，在数学空间里也放得很近。

这样，模型就可以用数学方法来"理解"词与词之间的关系。

组件2：注意力机制（知道该关注什么）

第二个问题：在理解一句话时，不是所有词都同等重要。

比如这句话：“苹果公司发布了新款iPhone”

如果你想理解"发布了什么"，你会重点关注"iPhone"这个词，而不是"苹果公司"。

注意力机制，就是让模型学会"该关注哪些词"。

具体怎么做呢？我用一个故事类比：

假设你在一个嘈杂的派对上，想听清楚某个朋友在说什么。

你会怎么做？

• • 你会把注意力集中在他的声音上（提高权重）
• • 同时过滤掉周围的噪音（降低权重）
• • 如果他说到一个关键词，你会更认真地听接下来的内容（动态调整注意力）

注意力机制做的就是这个事：动态地调整每个词的重要性权重。

在理解"iPhone"这个词时：

• • “发布了” 权重0.8（高）
• • “新款” 权重0.6（中）
• • “苹果公司” 权重0.3（低）
• • “的” 权重0.1（很低）

这样，模型就能抓住句子的核心含义。

组件3：层层堆叠（从简单到复杂）

第三个问题：理解语言是一个从简单到复杂的过程。

比如理解这句话：“他放弃了稳定的工作，去追逐梦想”

• • 第1层：识别词语（他、放弃、稳定、工作、追逐、梦想）
• • 第2层：理解短语（“放弃工作”、“追逐梦想”）
• • 第3层：理解句法关系（"他"是主语，"放弃"和"追逐"是并列的动作）
• • 第4层：理解语义（这是一个关于人生选择的故事）
• • 第5层：理解情感（带有冒险、勇敢的情感色彩）

大模型就是这样一层一层地理解的。

GPT-4有96层，每一层都在前一层的基础上，提取更高级的特征。

就像盖楼一样：

• • 第1层：打地基（识别词语）
• • 第2-10层：建主体结构（理解语法）
• • 第11-50层：装修细节（理解语义）
• • 第51-96层：软装和艺术品（理解深层含义、情感、隐喻）

层数越多，理解越深。

这就是为什么GPT-4比GPT-3.5"聪明"——它不是因为"见过更多数据"，而是因为"想得更深"。

四、把三个组件串起来：完整的工作流程

好，现在我们把三个组件串起来，看看当你问大模型一个问题时，它内部到底发生了什么。

场景：你问它"如何提升产品的用户留存率？"

步骤1：分词 + 词向量转换

模型先把你的问题切成词：

• • “如何” “提升” “产品” “的” “用户” “留存率” “？”

然后把每个词转成向量（一串数字）：

• • “如何” → [0.3, 0.7, …]
• • “提升” → [0.5, 0.2, …]
• • …

步骤2：多层注意力机制处理

模型开始96层的"深度思考"：

• • 第1-10层：识别这是一个"如何做某事"的疑问句
• • 第11-30层：识别关键词是"提升"、“用户留存率”，这是产品领域的问题
• • 第31-60层：回忆它见过的所有关于"用户留存"的内容，提取出常见的解决方案模式
• • 第61-96层：组织语言，决定用什么样的结构来回答（先分析原因？还是直接给建议？）

步骤3：生成答案（一个词一个词地接龙）

模型开始生成答案：

• • 第1个词：分析所有可能的开头词，"提升"概率60%、"要"概率20%、“可以"概率15%…，选择"提升”
• • 第2个词：在"提升"后面，"用户"概率45%、“产品"概率30%…，选择"用户”
• • 第3个词：在"提升用户"后面，“留存"概率80%…，选择"留存”
• • …

就这样，一个词一个词地生成，直到形成完整的答案。

步骤4：概率采样（增加多样性）

有个细节：模型不会每次都选概率最高的词，否则每次回答都一模一样。

它会用一种叫"温度采样"的方法：

• • 温度=0：永远选概率最高的词（答案死板、重复）
• • 温度=1：按概率随机选（答案多样、有创意）
• • 温度>1：更随机（答案可能混乱、不靠谱）

这就是为什么你多次问同一个问题，会得到不同的答案。

五、三个关键问题的答案

理解了工作原理，很多困扰产品经理的问题就有答案了。

问题1：为什么会出现"幻觉"？

因为它不是在"思考"，而是在"接龙"。

如果训练数据中有错误信息，或者某个接龙模式被错误地强化了，它就会一本正经地胡说八道。

比如：

• • 它见过很多"某某公司成立于某某年"的句子
• • 但它从来没见过"我不知道"这种答案
• • 所以当你问它一个它不知道的公司成立时间时，它会编造一个看起来很合理的年份

解决方案：

• • 用检索增强（RAG）：先去数据库查真实信息，再生成答案
• • 用思维链（CoT）：让它一步步推理，而不是直接接龙
• • 设置置信度阈值：如果概率太低，就老实说"我不确定"

问题2：为什么回答质量不稳定？

因为"温度"参数和上下文的影响。

同一个问题，在不同上下文中，模型的注意力焦点不同，生成的答案也不同。

比如：

• • 如果你刚问完"如何做增长"，再问"怎么提升留存"，它会倾向于从增长角度回答
• • 如果你刚问完"如何优化体验"，再问"怎么提升留存"，它会倾向于从体验角度回答

解决方案：

• • 设计好prompt，明确上下文边界
• • 用system prompt锁定角色和专业领域
• • 对关键场景做few-shot示例引导

问题3：为什么有些问题回答得特别好，有些特别差？

因为训练数据的分布不均。

• • 如果某个领域的文本在训练数据中占比高（比如编程、常识问答），它就回答得好
• • 如果某个领域的文本在训练数据中占比低（比如小众行业、最新资讯），它就回答得差

这就是为什么：

• • 让它写Python代码，效果很好（因为GitHub上有海量代码）
• • 让它分析你们公司的业务，效果很差（因为它没见过你们公司的数据）

解决方案：

• • 用fine-tuning：在你的专业领域数据上进行微调
• • 用RAG：把你的知识库喂给它
• • 设计好prompt：用few-shot示例来引导

六、给产品经理的三个实战建议

最后，基于这些原理，我给做AI产品的同行们三个建议：

建议1：不要把大模型当成"万能钥匙"

很多产品经理有个误区：觉得接入了大模型，什么问题都能解决。

错。

大模型擅长的是"模式识别"和"概率推理"，不擅长"精确计算"和"逻辑推理"。

比如：

• • ✅ 擅长：文案生成、摘要提取、情感分析、对话交互
• • ❌ 不擅长：数学计算、数据库查询、确定性逻辑判断

所以在设计AI产品时，要搞清楚：

• • 哪些环节用大模型（发挥它的语义理解能力）
• • 哪些环节用传统方法（发挥它的精确性）

建议2：把"不确定性"设计进产品

大模型的答案是有概率分布的，这意味着结果天然带有不确定性。

很多产品经理想回避这个问题，试图让AI"每次都给对"。

这不现实。

更好的做法是：把不确定性变成产品特性。

比如：

• • 用"为你推荐"而不是"正确答案"的表述
• • 提供多个候选答案，让用户选择
• • 加上"AI生成内容，仅供参考"的提示
• • 设计用户反馈机制，让AI不断学习

建议3：重新定义"产品质量"

在传统软件产品，质量=稳定性。

但在AI产品，质量=准确率 + 可解释性 + 可控性。

这意味着你的验收标准要变：

• • 不是"这个功能能不能用"，而是"这个功能的准确率是多少"
• • 不是"为什么会出错"，而是"在什么场景下容易出错"
• • 不是"怎么修bug"，而是"怎么优化训练数据和prompt"

这需要产品经理具备：

• • 数据思维（会看准确率、召回率、F1等指标）
• • 概率思维（理解"没有100%正确"这件事）
• • 实验思维（通过A/B测试不断迭代优化）

写在最后

回到文章开头那个场景。

我跟那个产品经理讲完这些原理后，他恍然大悟：“原来如此。怪不得我们的AI客服总是在某些场景下答非所问——因为训练数据里这些场景太少了。”

一周后，他调整了产品方案：

• • 不再期望AI"回答所有问题"
• • 而是让AI先判断"这个问题我有没有把握回答好"
• • 没把握的，直接转人工
• • 有把握的，给出答案+置信度

上线后，用户满意度从68%提升到83%。

这就是理解原理的价值。

你不需要成为算法专家，不需要懂数学公式，但你需要理解：

• • 大模型能做什么、不能做什么
• • 为什么会出现某些问题
• • 怎样设计产品来规避风险、发挥优势

这才是产品经理该有的"AI能力"。

而不是把它当成黑盒，祈祷它别出错。

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