大型語言模型(LLM)的核心原理基于深度學習框架下的統計規律捕捉與上下文建模能力，其技術體系可分解為以下幾個關鍵層面：

一、基礎架構：Transformer與注意力機制

自注意力機制：使模型在處理某個詞元時能動態關注輸入序列中的所有其他詞元，計算相關性權重，從而精準捕捉長距離依賴關系。

多頭注意力：通過多個頭部并行關注不同特征空間的信息，提升模型對復雜語義關系的捕捉能力。

位置編碼：解決注意力機制缺乏順序信息的問題，通過添加特定數值到詞匯嵌入中，確保模型理解文本順序。

前饋神經網絡：在注意力機制后進行非線性變換，提取更深層次的語言特征。

二、訓練流程：從通用學習到任務適配

1、預訓練

目標：通過無監督學習從海量文本中學習通用語言規律。

任務類型：包括語言建模、掩碼語言建模、下一句預測等。

數據規模：涵蓋互聯網文本、書籍、代碼等多源數據，規模可達TB級。

2、微調

指令微調：引入有監督數據，教會模型理解人類指令。

對齊微調：通過人類反饋強化學習或直接偏好優化，讓模型輸出更符合人類價值觀。

三、生成邏輯：Token預測與迭代

Token化與嵌入：文本被分解為最小語義單元(Token)，并通過嵌入層映射為高維向量表示。

概率預測：基于上下文計算下一個Token的概率分布，通過溫度參數控制生成多樣性。

解碼策略

貪婪解碼：選擇概率最高的Token，速度快但多樣性低。

采樣：按概率分布隨機選擇，增加多樣性但可能降低連貫性。

束搜索：維護多個候選序列，平衡質量與多樣性。

迭代生成：逐步擴展序列，直至生成完整文本。

四、關鍵技術支撐

高效訓練技術：采用混合精度訓練(FP16/FP8)、分布式訓練等技術加速訓練過程。

模型壓縮：通過剪枝、量化等技術減小模型體積，降低部署成本。

知識蒸餾：將大模型知識遷移至小模型，提升推理效率。

模態融合：將文本與其他模態(如圖像、音頻)結合，實現跨模態理解與生成。

總的來說，LLM的本質是通過海量數據訓練出的“統計語言機器”，其核心在于利用Transformer架構的注意力機制捕捉語言規律，并通過預訓練-微調范式實現從通用到專業的能力遷移。未來發展方向包括垂直領域專業化、多模態融合及可解釋性增強等。