大语言模型到底是怎么工作的？

大语言模型作为复杂的深度学习系统运行，主要使用 Transformer 架构，在海量文本数据集上训练，以理解和生成类人语言。它们通过根据前面 token 的上下文预测序列中下一个最可能的 token（词或子词）来工作。

关键原理包括对大规模数据的依赖以及 Transformer 的自注意力机制，该机制允许模型权衡输入上下文中不同词语的重要性。必要条件包括大量计算资源、神经网络层的精心设计以及优化技术。模型通过下一个 token 预测等目标进行学习，逐步完善其内部表示。其适用范围延伸至理解复杂语言结构，尽管在没有进一步控制的情况下，其响应是概率性的而非本质上基于事实的。

从功能上讲，大语言模型通过预训练，然后在特定任务上微调来实现，支持聊天机器人和翻译工具等应用。其价值在于自动化复杂的语言处理，在内容生成和信息检索方面提升生产力，以及在各行业提供多功能的 AI 助手。常见实现涉及扩大模型参数规模，并使用强化学习等技术来改进输出。