本文將帶你深入探索大語言模型的內(nèi)部世界，從輸入到輸出的每一個環(huán)節(jié)，揭示其如何將人類語言轉(zhuǎn)化為智能回答。

大語大語言模型的核心架構(gòu)是一個超級大腦，主要由三部分組件，分別是輸入、中間層和輸出層。輸入層的主要作用是把人類的語言轉(zhuǎn)化成機(jī)器能理解的數(shù)字符號。中間層的核心是 Transformer，主要的作用是對輸入的數(shù)字序列進(jìn)行深度語義分析，建立詞與詞之間的關(guān)聯(lián)。最后是輸出層，輸出層的主要作用是把中間層處理后的數(shù)字符號還原成人類能理解的內(nèi)容（文字、語音等）。舉個簡單的例子來理解一下，比如我到福周菜館點餐，我輸出:“我要魚丸和 [MASK]” ->大模型找到與 “魚丸” 向量最接近的詞（如 “拌面”，因為福州人常搭配吃）->“我要魚丸和拌面”。

一、輸入層

要讓機(jī)器能理解人類語言，首先要將人類語言（文字、語音等）轉(zhuǎn)化為計算機(jī)能處理的數(shù)學(xué)符號。輸入層相當(dāng)于是翻譯官，把中英文翻譯成機(jī)器語言。這層主要包括兩個主要步驟：

1、詞向量生成

在說明詞向量生成之前，要理解分詞（Tokenization）的概念。分詞是將句子拆分成最小語義單元（詞或子詞）。比如把我們福州的魚丸拆分成[“福州”, “魚丸”]。這里涉及到的技術(shù)有BPE（字節(jié)對編碼）、WordPiece 等。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

查看详情 >

生成完分詞后，需要將每個詞轉(zhuǎn)換為多維數(shù)字向量（類似坐標(biāo)），多維數(shù)字向量是由多個數(shù)字組成的 “坐標(biāo)點”，這個坐標(biāo)點能反映詞的語義和語法信息。比如：“貓” → [0.2, -0.5, 0.7]，不同詞的向量空間位置反映語義關(guān)聯(lián)。當(dāng)然，這些詞的多維向量是通過預(yù)訓(xùn)練模型（如 Word2Vec）生成的。

為什么是多維向量？

如果是單維向量，則用 1 個數(shù)字（如 1 維）只能表示簡單差異（比如用 0 表示 “貓”，1 表示 “狗”），但無法體現(xiàn)語義關(guān)聯(lián)（如 “貓” 和 “狗” 都屬于動物）。詞的多維數(shù)字向量是大模型的 “語言密碼”，他的本質(zhì)是將詞映射到高維空間的坐標(biāo)點，通過坐標(biāo)距離和運算，讓機(jī)器理解詞的語義、語法和邏輯關(guān)系。讓模型能像人類一樣 “理解” 語言背后的含義。

2、位置編碼

給每個詞添加位置信息（如 “福州” 是第 1 個詞，“魚丸” 是第 2 個詞）。由于Transformer 并行處理不依賴順序，所以需額外加入位置信息（如 “魚丸” 在前和在后的意義不同）。比如：第 1 個詞（福州） → [0.1, 0.9]，第 2 個詞（魚丸） → [0.3, 0.8]

示例說明

輸入文本

“福州魚丸和沙縣小吃都是福建的特色美食”

1. 詞向量生成

通過預(yù)訓(xùn)練模型（如 Word2Vec）生成每個詞的多維向量（假設(shè)示例）：

• 福州 → [0.2, -0.5, 0.7]
• 魚丸 → [0.3, -0.6, 0.8]
• 沙縣小吃 → [0.4, 0.1, -0.3]
• 福建 → [0.1, 0.9, -0.2]
• 特色美食 → [0.7, 0.3, 0.4]

2. 位置編碼

給每個詞添加位置信息（假設(shè)用正弦函數(shù)生成）：

• 第 1 個詞（福州） → [0.1, 0.9]
• 第 2 個詞（魚丸） → [0.3, 0.8]
• 第 3 個詞（沙縣小吃） → [0.5, 0.7]
• 第 4 個詞（福建） → [0.7, 0.6]
• 第 5 個詞（特色美食） → [0.9, 0.5]

最終輸入向量：

每個詞向量與位置編碼拼接，例如： 福州 → [0.2, -0.5, 0.7, 0.1, 0.9]

二、中間層

1、Transformer 架構(gòu)

Transformer的核心任務(wù)是將原始詞向量轉(zhuǎn)化為富含語義關(guān)聯(lián)的深度特征。它替代了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），讓大模型能并行處理所有詞。傳統(tǒng) RNN 需按順序處理詞（如 “我→愛→中國”），Transformer 能同時處理所有詞，并通過注意力機(jī)制捕捉遠(yuǎn)距離詞的關(guān)聯(lián)（如 “北京” 和 “首都” 相隔很遠(yuǎn)仍能關(guān)聯(lián)）。

2、注意力機(jī)制（Attention）

自注意力（Self-Attention）

自注意力是為了讓每個詞 “關(guān)注” 其他詞的重要性。比如：翻譯 “貓追老鼠” 時，“追” 需要關(guān)注 “貓”（施動者）和 “老鼠”（受動者）。自注意力計算時，會先進(jìn)行相關(guān)性打分：計算 “追” 與 “貓”“老鼠” 的關(guān)聯(lián)度（如 “追” 和 “貓” 的分?jǐn)?shù)更高）；然后再加權(quán)求和：根據(jù)分?jǐn)?shù)生成 “追” 的新向量（重點融入 “貓” 的信息）。

多頭注意力（Multi-Head Attention）

多頭注意力是為了從不同角度分析詞關(guān)系（類似用不同濾鏡看同一張照片）。比如：處理 “蘋果公司發(fā)布了新 iPhone”。多頭注意力為了捕捉更全面的語義關(guān)聯(lián)，分工如下：

• 頭 1：關(guān)注公司與產(chǎn)品（“蘋果”→“iPhone”）。
• 頭 2：關(guān)注動作與對象（“發(fā)布”→“iPhone”）。
• 頭 3：關(guān)注時間或地點（若句子有 “今天”）。

注意力計算流程

• 詞向量轉(zhuǎn)換：每個詞轉(zhuǎn)為坐標(biāo)點（如 “魚丸”→[0.2, -0.5, 0.7]）。
• 計算相關(guān)性：“魚丸” 對 “拌面” 的關(guān)注度：根據(jù)向量距離打分（福州人常搭配吃，分?jǐn)?shù)高）。
• 生成新向量：“魚丸” 的向量會重點融合 “拌面” 的信息（因為關(guān)注度高）。

多頭注意力 = 多個自注意力頭 + 結(jié)果拼接。每個頭獨立計算自注意力，然后將結(jié)果合并（類似拼圖）。示例如下

示例（以句子 “貓追老鼠” 為例）：

-自注意力頭 1：關(guān)注動作關(guān)系 → [貓：追，老鼠：被追]

-自注意力頭 2：關(guān)注實體關(guān)系 → [貓：動物，老鼠：動物]

-多頭結(jié)果：綜合兩個頭的信息，得到更全面的理解。

3、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Network）

FFN是對注意力處理后的向量進(jìn)行非線性變換（類似炒菜時的調(diào)味），因為注意力機(jī)制本質(zhì)是線性加權(quán)，無法處理復(fù)雜非線性關(guān)系，通過激活函數(shù)（如 ReLU）讓模型學(xué)習(xí)更復(fù)雜的語義模式。比如：將 “魚丸” 與 “福建” 的關(guān)聯(lián)從 “地域特產(chǎn)” 提升為 “文化符號”。

4、殘差連接與層歸一化

• 殘差連接：將原始輸入與 FFN 輸出相加，防止信息丟失。
• 層歸一化：標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值范圍，確保穩(wěn)定性。

示例說明

1. 多頭注意力（Multi-Head Attention）

通過 8 個頭（假設(shè)）從不同角度分析詞關(guān)系：

頭 1（地域關(guān)系）：

• 重點關(guān)注 “福州” 和 “福建” 的關(guān)聯(lián)，將它們的向量加權(quán)融合。
• 輸出：[0.25, -0.4, 0.65, 0.12, 0.88]（增強(qiáng)地域特征）。

頭 2（食物類別）：

• 關(guān)注 “魚丸” 和 “沙縣小吃” 的相似性，融合后突出 “小吃” 屬性。
• 輸出：[0.35, -0.5, 0.75, 0.32, 0.78]。

頭 3（常識推理）：

• 捕捉 “福建” 和 “特色美食” 的邏輯關(guān)系，確認(rèn) “福建有美食”。
• 輸出：[0.65, 0.2, -0.15, 0.68, 0.52]。

拼接多頭結(jié)果：

將 8 個頭的輸出拼接后通過線性層，得到每個詞的新向量。

2. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）

對注意力后的向量進(jìn)行非線性變換： 福州 → [0.3, -0.6, 0.7, 0.1, 0.9]（增強(qiáng) “省會” 語義）。 福建 → [0.8, 0.7, -0.1, 0.7, 0.6]（強(qiáng)化 “省份” 特征）。

3. 殘差連接與層歸一化

• 殘差連接：將原始輸入與 FFN 輸出相加，防止信息丟失。 福州 → [0.2+0.3, -0.5+(-0.6), …] → [0.5, -1.1, …]。
• 層歸一化：標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值范圍，確保穩(wěn)定性。 福州 → [0.5/√(0.52+…), …] → [0.2, -0.4, …]。

三、輸出層

1、文本分類

文本分類的主要作用是把句子貼標(biāo)簽，并判斷這個標(biāo)簽的概率。處理流程包括“中間層總結(jié)的句子密碼 → 分類篩子 → 概率計算器 → 貼標(biāo)簽“。

• 中間層總結(jié)的句子密碼：通過中間層已經(jīng)把句子變成一串?dāng)?shù)字（比如 [0.8, 0.6, -0.3]），就像給句子生成一個 “數(shù)字身份證”。
• 分類篩子：用一個數(shù)學(xué)公式（類似篩子）把這串?dāng)?shù)字變成兩個分?jǐn)?shù)。比如 [1.2, -0.5]，代表 “是美食” 的可能性更高。
• 概率計算器：把分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化為百分比。比如 [77%, 23%]，說明 77% 概率是美食描述，23% 概率不是。

比如：

• 輸入：“這道菜很好吃”
• 輸出：77% → 貼標(biāo)簽 “是美食”

2、文本生成

文本生成的主要作用是給出完整的回答。主要流程包括”中間層知識 → 故事續(xù)寫機(jī) → 逐詞創(chuàng)作 → 完整回答“

• 故事續(xù)寫機(jī)：大模型像一個會寫故事的人，先記住中間層提供的福建相關(guān)知識（比如沙縣小吃、佛跳墻）。
• 逐詞創(chuàng)作：每次只生成一個詞，根據(jù)已寫的內(nèi)容決定下一個詞。比如：開頭寫 “福建”，接著想到 “特色”，然后生成 “有”，最后補(bǔ)充 “沙縣小吃”。
• 注意力機(jī)制：寫每個詞時，會重點關(guān)注之前提到的關(guān)鍵詞。比如寫 “小吃” 時，會特別注意 “沙縣” 這個詞。

示例說明

• 輸入問題：“福建有什么特色？”
• 輸出回答：“福建的特色有沙縣小吃、佛跳墻等?！?/li>