第一篇：大型语言模型的定义、基本架构与工作原理

发布日期：2025 年 11 月 26 日 | 作者：博主分享

大型语言模型（LLM）是一种深度学习模型，它们预先在海量文本数据上进行训练，参数数量通常高达数十亿甚至数万亿。这些模型基于Transformer神经网络结构，使其能够掌握复杂的语言模式，并生成与人类文本难以区分的连贯内容。

LLM 的核心定义

LLM 是生成式人工智能（Generative AI）领域的重要分支。它们通过学习大量数据，获得了对语法、语义、事实和上下文的深刻理解。这使得一个单一模型能够适应和执行多种多样的自然语言任务，而不需要为每项任务重新训练模型。

基本架构：Transformer

所有现代 LLM 都依赖于 Transformer 架构，其核心是**自注意力机制（Self-Attention）**。该机制允许模型在处理文本序列时，权衡不同词语的重要性，从而理解句子中词语之间的依赖关系。Transformer 结构通常包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder），但许多著名的 LLM，例如 GPT 系列，主要侧重于解码器部分，使其更擅长于文本生成任务。

工作原理：预训练与微调

LLM 的训练过程分为两个主要阶段：**预训练（Pre-training）**和**微调（Fine-tuning）**。在预训练阶段，模型通过预测文本中的下一个词或填补缺失的词语，从数十亿的网页、书籍和文章中学习通用知识。随后的微调阶段，模型通过少量高质量、有标签的数据或人类反馈（如 RLHF），被调整以更好地遵循指令、减少“幻觉”和提高安全性。