目前，不管你是干什么的，你要是还没使用过甚至不知道语言大模型（Large Language Model，简称LLM），别人一定会对你“另眼相看”。不过大多数人只会感觉大模型很聪明，但不能够对这种现象的原因说出个一二三。其实大模型底层原理并不复杂，任何人都能够理解它，本篇文章尽量用外行也能懂的文字阐述大模型的底层原理，以后你也可以上桌讨论了。

我们用三个小游戏学习大模型基本原理:

（一）完形填空

用你的直觉，在括号中填上你觉得合适的字/词

1.三国演()

2.唱，跳，()

3.今天天气()

4.中华人民()

（二）划重点

逐字划出对决定完形填空答案重要的内容

1.打南边来了个喇嘛，手里提拉着五斤鳎目。打北边来了个哑巴，腰里别着个喇叭。 南边提拉着()

2.太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说，早早早，你为什么()

3.从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚，和尚说，在数轴上任取一点，它是有理数的概()

（三）语义地图

把下面词汇写到一张纸上，使得意思或者感觉更近的词汇距离更短，更远的词汇反之。

逗比，音乐，数学，扬声器，电脑，复平面，疑问句，假设，娱乐，5，硫酸铜，万有引力

完成上述三个游戏，恭喜你现在已经是一个LLM了！

完形填空小游戏，叫做“predict the next token”（预测下一个字/词）。

划重点小游戏，叫注意力机制

语义地图小游戏，叫词向量嵌入。

我们先来总结一下上面三个游戏的技术要领：

1.完形填空中，我们永远都在填最后一个字/词。并且我们是依赖直觉填空的，不进行任何思考和逻辑推理。本质上，我们是在自己的巨大的字词库中，找到概率最大的候选字词。

2.划重点中，我们给已有的文本内容赋予了“注意力”权重，依它们权重的大小来寻找候选字词的概率。注意力 = 给不同东西 “打分”，比如你读一句话：我今天在学校吃了一个很好吃的苹果。你做阅读理解时，会自动关注：吃了、好吃、苹果。不太关注：我、今天、在学校。

注意力就是：给关键词打高分，不重要的打低分。让模型学会 “哪里重要看哪里”，而不是全都一样看。

3.语义地图中，我们给每个短词赋予一个坐标（即向量），让关系更近的词语挨得更近。

数学、复平面、万有引力、假设、疑问句：偏理性、理科、思考，放一起

硫酸铜：理科实验，靠近数学但单独一点

电脑：工具，一边连理科，一边连娱乐

扬声器、音乐、娱乐、逗比：偏好玩、声音、休闲，放一起

好了！

我们现在来完整地梳理LLM的基本工作原理。当你问完问题，LLM开始回答时，它会利用‘注意力机制’——像一个聚光灯——同时照亮你的问题和它已经写出的回答。每写下一个新词，这束光就会移动，重新计算哪些词对‘接下来写什么’最重要，这样不断取最高的概率的词，直到一个特定的终止符为止。

而LLM的训练过程，就包含用海量数据学习上述几个关键计算过程：

词向量嵌入：学习每个字词对应的向量位置

注意力函数：学习根据所有当前文本的状态+词向量赋予注意力权重

预测函数：学习根据注意力权重+当前文本的词向量状态预测下一个字词的概率

所以LLM本质上是个统计模型，给出的是一个基于训练数据“概率最高”的答案。

那么 LLM 是怎么工作的？

第一步：给词语画一张“关系地图”。我们要训练一个模型，使其能够根据单词在类似环境中出现的频率，理解单词间的关系。可以这么说：“一个单词的特征，取决于它周围的单词。” 我们需要将大量人类撰写的数据输入给它（这里的 “大量”，基本涵盖了整个互联网的范围），然后模型会适时地调整单词之间的位置关系。

这就是所谓的向量空间（vector-space），系统并不真正理解任何一个单词的含义。它仅仅能够理解每个单词在向量空间中与其他单词的相互关系。

想象一下，我们让一个外星人（不懂人类语言的计算机）学习英语。我们不告诉它“苹果”是什么，也不告诉它“吃”是什么意思。我们只是把全互联网的文字像洪水一样倒给它。这个外星人非常擅长做统计。它发现：“苹果”这个词旁边总是出现“红”、“脆”、“削皮”、“吃”；而“吃”这个词旁边总是出现“嘴”、“食物”、“咀嚼”、“苹果”。于是，这个外星人在它的脑海里建了一个巨大的、无限维度的星座图（也就是向量空间）。它把“苹果”和“红”这两个星星放得很近，把“苹果”和“汽车”放得很远。在这个宇宙里，词语没有“灵魂”，只有“邻居”。一个词的含义，就是它所有邻居的总和。

第二步：词语接龙。

有了这张星座图，这个外星人开始玩一个游戏——超级词语接龙。它读过的所有文章，其实都是接龙的范例。它发现了一些规律：如果一句话里出现了“粉丝”、“五月天”、“抢”，那么这段话的“星星坐标”就会聚集在一个叫“演唱会”的星区。在这个星区里，下一个最可能出现的高频词是“票”。所以，LLM 本质上是一个“赌神”。它不看懂你的问题，它只是根据当前这几个词的“星座位置”，去计算：在它读过的那万亿篇文章里，此刻哪个词最该冒出来。

对于 LLM，它们实际上做的就是 “下一个单词预测”，比如说，你向一个 LLM 提出这样的指令：“Tell me you love me.” 它会通过所有已掌握的模式寻找来回答一个问题：这串单词之后，最可能跟随的单词是什么？换个方式表达就是：基于这个句子中单词在向量空间的坐标，我在其他句子中观察到的模式告诉我，下一个单词应该在哪里寻找？LLM 找到的答案是 “I”。确定了这一点后，它会将 “I” 附加到你的原始指令之后，并将整个句子重新输入系统。那么，接下来最可能出现的单词是什么？“Tell me you love me. I” 之后呢？显然是 “love”！将其附加上，再将整个句子投入系统。接下来可能的是：“Tell me you love me. I love”……

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