本文以极简、入门、初级三个层级，深入浅出地解析了大模型（如Deepseek）的底层工作原理。从用户输入对话到模型如何通过Transformer架构进行概率计算，再到将文本转化为Token、向量化并利用多头自注意力机制进行复杂计算，最后输出概率最高的答案。文章以“文字接龙”游戏为比喻，生动解释了大模型如何通过海量数据训练和数学函数模拟人类语言规律，并强调了位置编码的重要性。整体而言，大模型的核心是根据输入计算并输出概率最高的结果。

今天跟大家聊一下大模型的底层原理，文章会分三个层级介绍语言大模型，从小白的极简角度，到入门，到初级逐渐深入。

极简级

上面是deepseek的对话界面，我们现在肯定都经常使用，当我们输入一段话给的deepseek之后，它是如何回答我们的呢？

这个就是它的底层原理，我们输入一个一段对话，大模型会思考如何回答我们，最终给我们输出一个答案。

它的思考框架就是transformer，可以简单理解为一个概率，你输入的内容，比如“我是谁”，它本质上会有好些答案“比如“你是张三”，“你是李四”，“你是老6”，它会计算哪个跟你输入的内容更匹配，然后会把这个答案给你。

入门级

当我们向大模型输入“我是谁”之后，会先把这几个字转化成为token，这个token可以接单理解为字典中的字及字代表的含义，至于怎么输入的内容要怎么拆，计算机科学家有一个共识，就是相当于出了一本字典。

每个拆分的token，再转化成一个数学向量，计算机讲究的是万物可计算，把文字内容转为为数学向量之后，向量与向量之间就可以进行计算了。

这个计算过程要用到神经网络，然后再加上多头自注意力机制——可以简单理解为一个团队同时做事。

• ‌成员1‌：快速浏览全文，抓取主旨（如“这篇文章讲AI”）；
• ‌成员2‌：细读关键段落，理解细节（如“AI如何改变医疗”）；
• ‌成员3‌：标记关键词关系（如“AI”与“算法”的关联）。

• 每个“头”独立工作，最终汇总所有视角，形成全面理解‌，得出一个答案

每一层神经网络就走一次，然后这样就有多个答案，最终再计算每个答案的概率，选择概率最高的输出给用户。

输出给用户的答案不是一下子给全部内容，而是一个字一个字的输出。如果有些大模型输出的比较慢，就可以很清晰的看到它是一个字一个字的蹦出来

初级

我们从这张图中可以进一步看出，计算机科学家编辑的字典有50257个token，我们输入的内容对比字典进行拆分，然后对应相应的token，每个token有对应的编码。

然后我们将token进行向量化，也就是将每个token对应一个向量，目前是一个向量有12288个维度。也就是我们可以从12288个维度来解读这个token，从12288个方面来解读，维度越多，我们对一个事物的解读就越准确。

比如，我们面前站了1个人，我们只从性别看，就只有男女（LGBT别来）。如果我们再加一个年龄，我们就不光说是男是女，还可以说多大，然后我们再加学历，再加国家等。我们加的维度越多，我们对这个人的认知就越多，我们对这个人就越了解，我们心里就能逐步把这个人的画像描述的越清楚。

通过将token进行向量化，我们能够能够进行token之间的计算了。但是我们的原始文本内容是有顺序的，所以我们也要把token的位置表示出来，所以我们要加一个位置编码进去。

这样我们不仅仅能够知道token的信息，还能知道它在整个内容中的位置，我们知道位置，才知道进行计算的先后顺序。

接下来我们就要进行token向量化之后的计算，整个计算过程如下：

然后我们将所有计算出来的可能的答案赋予一个权重，进一步计算每个答案的概率，最终选择一个概率最大的字作为输出。

最终的输出如下所示，我们输出第一个字之后，这个字又会成为我们第一次输入的内容其它的新的内容一并输入给大模型。也就是每次新输出的内容都会当做下一轮除原始输入内容其它的输入内容来作为大模型的输入资料。

总结

LLM语言大模型的原理就是它根据我们的输入，经过计算，得出一个概率最大的结果。

想象你正在玩一个超级智能的“文字接龙”游戏

输入一句话‌（比如“今天天气”），模型会像预测下一个词一样，疯狂计算“好”“真”“很”等词出现的概率，最终选最可能的一个（比如“好”）‌

不断重复‌：把“好”拼回去，变成“今天天气好”，再预测下一个词（比如“啊”），直到生成完整句子‌

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