LLM，即large-language-model，大语言模型。

我们可以观察LLM大模型比如豆包在回复的时候，是不是一个一个字，行业里称之为流式输出的方式给你呈现内容的。为什么会这样呢？这是因为，大模型确实是在一个字一个字地去推理生成内容的。

就好像我们看输入法的输入联想逻辑，输入联想，其实就是根据你输入的单个字，来推测你要输入的下个字是什么。比如我打了一个“输”字，那么我要打的下字就很有可能是“入”，当然这里就会有人问了，我要打的下个字也很有可能是“球”啊。

没错，最开始的研究人员确实也识别到了这个问题。那么解法是什么呢？其实很简单，我们把上下文加入到输入里，不就能帮助模型理解下个字该是什么了吗。

比如我们输入的是“我想在这个单元格中输”，那这下一个字大概率就是“入”。而我们如果输入的是“这场足球比赛中，输”，那下一个字大概率就是“球”。

那么看到这里，善于思考的同学可能会发现这里存在

第一，我们知道大模型的学习数据规模往往是海量的，每次的计算如果都带入全量的数据，算力上肯定是吃不消的。

第二，仅去算字的概率，似乎也有问题。因为我们用于训练的文章数据等，往往是出于各种场景各种背景写就的。仅去算下个字出现的概率，容易会被各种不相干的信息干扰。

是的，研究人员同样也遇到了这两个问题，而这时，两个概念的出现解决了这一难题。一个是词向量机制，一个是transformer模型中的attention自注意力机制。

1）词向量机制

词向量机制怎么理解呢？可以理解为把我们三维生活中的词，行业里称之为词元，或者token，去进行一次拍平，降维到向量空间，也被称为潜空间，或者latentspace中去。比如一个词“杨柳”，在latentspace中，它不仅带有“植物”这一生物学的向量表示，也带有着“送别”的向量表示，也带有着“人名”的向量表示。这些向量表示，行业里称为feature，中文翻译是“特征”，但说实话我觉得翻译为“意象”，更能表达其含义。

为什么说是意象呢，因为这个“杨柳”究竟在当前语境中表达什么含义，取决于其上下文而决定。这不正像是我们诗歌作品中的“意象”嘛

所以词向量就是，大模型通过海量的文档学习，把三维世界中的“词元”，转化为了latentspace中的“意象”的过程。比如“杨柳”，在latentspace中的表达可能就是[01,56,42]这样的表达。

这样转换之后，其实就解决了第一个问题，即我们把学习资料转化为了latentspace中的词向量，而在这个潜空间中运算的效率可以大大的增加，且词向量的表达方式可以表示出机器学习中，词汇之前的语义关系。

2）attention层

而第二个问题，被transformer模型中的自注意力机制解决。自注意力机制可以理解为，在机器训练中，我们加入了若干的attention层，每一个层都会对输入的信息进行学习和理解记忆。

打个比方，“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话，在transformer中，会由attention层对这句话加入更多的信息来补充。比如补充“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等等。这些补充信息，会作为输入给到下一个attention层进行补充。当然有些信息可能是不重要的，也会被忽视掉。最终层与层之间，哪些信息需要补充，哪些信息需要保留，哪些信息传递，均由模型自主学习完成。而最终学习的结果就是，模型可以把海量的数据以关系网的形式“消化”掉，并保留其重要的相关性。

这些表述可能还不够直观，再打个比方，这些层就好像人在去阅读文章的时候的一个连贯性注意力的过程。就好像我们在去阅读理解一篇文章的时候，脑子里会对输入的内容进行消化然后吸收记忆，而记忆下来的不是点状的知识，而是网状的经验。

3）再形象些的比喻

llm的原理基本就是这样了，总结起来就是大模型以词向量和transformer的模型学习了海量的知识，把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储，并在接受输入时，通过向量空间中的一系列匹配进行输出。

这个过程其实大家想一想，是不是就像是人脑在阅读学习的个过程？比如我们在记忆一些资料时，其实记忆的也不可能是逐字逐句去记忆的，也是按照相关性，重要程度，再结合历史经验信息进行记忆的。记忆下来的东西，也不是一个个的文字，而更像是一种感觉，一种“意象”。

再比如我们去看红色，会觉得这个代表温暖，代表强烈，这也是因为我们在去记忆这个信息时，同时受到来自生理、社会伦理等的关联记忆，所以一个简单的“红色”在我们的脑海中记忆时，也不仅是一个简单的词语，而是带有了很多的“feature”信息。

当然我这里仅是为了帮助大家理解，简化抽象了很多概念。LLM这块如有感兴趣想进阶的同学，可以再看这篇文章进阶学习下。

https://www.understandingai.org/p/large-language-models-explained-with