一、大语言模型到底是什么？

现在我们提到的“大模型”，通常指的是 LLM（Large Language Model） ——大语言模型。像 ChatGPT、DeepSeek这类产品，本质上都属于这一类模型。

你可以把它理解成一个读过海量书籍的超级语言学霸。它会聊天、会写文章、会翻译、会写代码、会做总结，甚至还能帮你改简历、写营销文案。但它本质上不是“思考”，而是在做一件事：

根据你说的话，预测下一句话最有可能是什么。

和早期那些专门解决单一任务的模型相比（例如OCR、搜索排序模型、广告推荐模型等），大语言模型的核心差别就在一个字——“大”。

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二、大模型为什么“大”？

1️⃣ 参数规模大（相当于脑细胞多）

模型中的“参数”可以理解为模型内部的“知识存储单元”或“规则调节器”。参数数量越多，模型能够表达的模式和关系就越复杂。

比如我们经常看到模型名称中带有：

• 7B
• 72B

这里的 B 是 Billion（十亿），72B 就意味着有 720亿个参数。

可以类比为：

• 训练数据 = 学习材料
• 参数 = 大脑中总结出的规律

打个比方：

一个人看了100本书和看了10万本书，脑子里形成的知识结构肯定不一样。

参数多，就像脑回路更复杂，表达能力更强。

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2️⃣ 训练数据规模大（读过的内容多）

大模型的另一个“体量”体现在训练数据上。

大模型在训练的时候，会“读取”

• 网页文本
• 书籍
• 新闻文章
• 代码仓库
• 多语言语料
• 对话数据

数据规模可以达到 TB 甚至 PB 级别。

模型在训练时并不是在“理解”内容，而是在学习词与词之间的统计关系、上下文规律、推理模式和表达结构。

就像一个小朋友看了1万张猫的图片，他不是把每只猫记住，而是总结出：

• 猫有两只耳朵
• 有胡须
• 有尾巴

这些总结出来的规律，就变成了模型的“能力”。

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3️⃣ 对算力要求高（训练它很贵）

训练一个大语言模型，往往需要：

• 成千上万块高性能GPU
• 数周甚至数月训练时间
• 大规模分布式计算集群

这也是近年来GPU需求暴涨、算力成为战略资源的重要原因。

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三、大语言模型的核心原理：预测下一个词

虽然大模型看起来“智能”，但它最核心的任务其实非常简单：

给定一段文本，预测下一个最有可能出现的词。

举个例子：

输入：

“人工智能正在…”

模型会想：

• 改变（概率最高）
• 发展
• 影响
• 颠覆

然后选一个出来。

生成文本的过程其实就是：

1. 根据当前上下文预测下一个词
2. 把这个词加入上下文
3. 再预测下一个
4. 循环往复

直到生成完整内容。

四、Transformer：大模型的核心架构

现代大语言模型几乎全部建立在 Transformer 架构之上。

在它出现之前，主流是RNN循环神经网络

RNN 的问题：

• 必须按顺序处理文本（一个字一个字读）
• 无法高效并行（速度慢）
• 长文本容易遗忘前文信息（长期依赖问题）（容易忘记前面说了什么）

而 Transformer 的核心思想是：

同时处理所有词，并计算它们之间的关系。

这使得：

• 可以并行计算
• 更好处理长距离依赖
• 训练效率显著提升

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五、Self-Attention：自注意力机制

Transformer 的关键创新是 自注意力机制（Self-Attention）。

它的核心思想是：

在理解一个词时，动态计算句子中其他词对它的重要程度。

例如句子：

“小明买了新手机，他很开心。”

当模型看到“他”时，会判断：

• 是指小明
• 还是指手机？

它会给“手机”、“小明”等词打分。

分数高的，说明关联强。

这样就能知道“他”指的是“小明”。

而且这个过程不是做一次，而是做很多次（多头注意力），每一组关注不同类型的关系。

六、Transformer整体结构概览

Transformer可以理解为多层堆叠的结构，每一层都在做两件核心事情：

1. 计算词与词之间的关系（多头注意力）
2. 对每个词进行更深层的特征变换（前馈神经网络）

输入进来的是文字，输出出来的是“下一个词的概率”。层数越多，理解越深。

整体流程包括：

• 输入嵌入（Embedding）
• 位置编码（Positional Encoding）
• 多层编码器（核心：多头自注意力层）
• 多层解码器（也包括多头自注意力层）
• 输出预测

位置编码的作用是：

让模型知道词的顺序，否则“猫追老鼠”和“老鼠追猫”将无法区分。

七、为什么Transformer成为大模型基石？

它的优势在于：

• ✅ 可并行训练
• ✅ 能处理长文本
• ✅ 表达能力强
• ✅ 易于扩展规模

因此：

• GPT 系列
• BERT
• T5
• 绝大多数现代语言模型

都基于 Transformer 或其变体构建。a