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1、大模型核心架构：Transformer的四大核心模块
要真正读懂大模型的工作逻辑，首先得吃透其核心架构。正如上一篇内容所提及，当前主流大模型（无论是GPT系列、LLaMA系列还是国产大模型）均以Transformer架构为基础，该架构可清晰拆解为四大核心模块，层层递进实现从输入到输出的全流程处理：
- 输入层（Input）：核心作用是完成“格式转换”，将文本、图像等原始输入数据，转化为计算机可识别运算的数值向量。由于计算机仅能对数字进行逻辑运算，这一步是打通“人类信息”与“机器处理”的基础桥梁，相当于给机器装上“识别信息的眼睛”。
- 编码器（Encoders）：依托Transformer的核心——自注意力机制，精准捕捉输入内容中各词元（Token）的隐藏关联（比如“天气”与“下雨”“雨伞”的语义关联），并将这些关联信息以向量形式固化，最终生成对输入内容的深层语义表征，让机器真正“理解”信息内涵。
- 解码器（Decoders）：采用循环迭代的预测逻辑，核心任务是推算下一个词元的出现概率。每一轮预测的结果都会作为新的输入反馈至模型，参与下一轮运算，通过不断迭代生成连贯、符合语义逻辑的输出序列。
- 输出层（Output）：将解码器生成的向量结果反向转换为人类可理解的形式（文本、图像描述、代码片段等），最终以矩阵形式输出结果，完成“机器运算”到“人类可读”的闭环。
2、大模型的底层原理
基础数学概念：向量与矩阵
在深入讲解大模型原理前，有两个核心数学概念需要先明确：
向量
向量是由一组数字组成的有序序列，类似数组（但仅包含数字），例如[2, 5, 1, 3]。
它的核心作用是通过“特征值”描述一个事物的属性。比如描述一只猫，我们可以用“体型（中等=2）、毛发长度（短=5）、叫声（喵喵=1）、物种（猫科=3）”来表征，对应的向量就是[2, 5, 1, 3]。
同理，文本中的每个词元（如“苹果”“跑步”）也能通过向量表示——每个数字对应一个语言特征（如语义、词性、情感倾向等）。矩阵
矩阵是由多个同维度向量组成的二维数组，本质上是“向量的集合”。例如，3个三维向量[1,2,3]、[4,5,6]、[7,8,9]可以组成一个3×3的矩阵。向量可以看作是“只有一行（或一列）的特殊矩阵”。
大模型的工作原理
结合Transformer架构的特点，大模型的工作流程可分为两个核心阶段：
（1）模型训练阶段
将海量标注数据输入Transformer系统，通过复杂的运算不断调整系统中的参数，最终生成一个包含海量参数的矩阵W——这就是“模型”本身。一个模型是否能被称为“大模型”，主要取决于其参数量（矩阵W的维度）和训练数据量：参数量越大、数据量越丰富，矩阵W的维度就越高，模型的“知识储备”和处理能力也越强。
（2）模型应用与进化阶段
当用户输入信息时，系统会先将信息转化为向量X；随后，向量X与模型矩阵W进行运算，得到输出向量Y；最后，Y被反向转换为人类可理解的内容（如文本回答）。值得注意的是，在实际应用中，模型会通过用户交互不断“进化”——本质上是矩阵W中的部分参数根据新数据进行微调，让模型更贴合具体场景的需求。
笔者梳理的大模型训练与应用原理示意图如下：
文本如何转化为向量？
上述原理中，“文本转向量”是关键步骤，具体过程可分为四步：
- 词元化（Tokenization）：将输入文本拆分为最小语义单位（即词元Token），例如“我爱吃苹果”可拆分为“我”“爱”“吃”“苹果”四个Token。
- Token向量表示：为每个Token分配一个初始向量，这个向量包含该Token的基础语义信息（如通过预训练得到的词嵌入向量）。
- 位置向量生成：由于文本中词的顺序会影响语义（如“我打他”和“他打我”），需要为每个Token添加位置向量，以记录其在文本中的位置信息。
- 融合向量：将Token本身的向量与位置向量相加，得到包含语义和位置信息的“表征向量”。最终，一段文本会被转化为一个由多个表征向量组成的矩阵；而在模型推理时，会逐一对每个Token的向量进行运算。
文本向量化的示意图如下：
3、核心总结
- 输入大模型的所有数据，第一步都要完成词向量化转换——这是计算机通过数字运算实现“推理”的前提。
- 大模型的本质是一个超高维度的参数矩阵，其能力强弱与矩阵的维度（参数量）密切相关。
- 模型训练和微调的核心，都是通过数据迭代调整矩阵中的参数值，让模型更精准地捕捉数据中的规律。
- 大模型回答问题的过程，本质是“输入向量→与模型矩阵运算→生成最优输出向量→转换为人类可理解内容”的完整流程。
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