近年来，大语言模型（LLM） 如GPT、Claude、Gemini等概念风靡科技圈，但它们究竟是什么？又如何驱动着诸如ChatGPT这类强大的AI应用呢？本文将以通俗易懂的方式，拆解LLM的内部运作机制，深入了解Token（令牌）、Transformer（变换器）架构，以及它们如何共同塑造了我们今天所见证的AI奇迹。
LLM：生成式AI的引擎
大语言模型（LLM） 是生成式AI的核心驱动力，它们被训练来理解和生成人类语言。可以将其视为一种超级智能的自动补全系统。如果说生成式AI是艺术家，那么LLM就是艺术家背后的“大脑”，赋予其创造力和表达能力。例如，ChatGPT的流畅对话、文章生成，以及代码编写能力，都离不开LLM强大的语言理解和生成能力。
Token：语言的最小单位
Token是LLM处理语言的基本单元。LLM并非直接读取整个句子，而是将其分解成更小的Token，这些Token可以是完整的词语，词语的一部分，甚至是标点符号。例如，句子“我喜欢披萨。”会被分解成[“我”, ” 喜欢”, ” 披萨”, “。”]。即使像“unbelievable”这样的词，也可能被分解成”un”, “believ”, “able”。
LLM会将你的输入视为一系列的Token，然后以极快的速度预测下一个Token。这种基于Token的预测是LLM生成文本的基础。可以想象一下，LLM就像一个玩“填字游戏”的高手，不断根据已有的Token来推断下一个最合适的Token，最终形成完整的句子和段落。这种Token化的处理方式，使得LLM能够处理各种复杂和不规则的语言结构。
Transformer：赋予LLM理解上下文的能力
2017年，一篇名为《Attention is All You Need》的论文介绍了Transformer架构，这是一项突破性的创新。Transformer模型的工作方式可以概括为：一次性读取所有Token，并使用“注意力机制”来确定哪些词语最重要。
“注意力机制”是Transformer的核心。它允许模型在处理每个Token时，关注句子中的其他Token，从而更好地理解上下文信息。
举个例子：“奖杯放不进手提箱，因为它太小了。”这里的“它”指的是什么？Transformer通过注意力机制来推断“它”很可能指的是“手提箱”。它并非简单地将“它”与最近的词语“手提箱”联系起来，而是会考虑整个句子的语义，从而做出更准确的判断。
这种注意力机制赋予了模型理解上下文的能力，而不仅仅是孤立地处理词语。Transformer架构的出现，极大地提高了LLM处理语言的效率和准确性，也为后续的各种AI应用奠定了基础。
训练LLM：喂养“野兽”
在LLM能够生成“魔法”之前，它们需要经过大量的训练。这个训练过程可以分为几个步骤：
- 数据摄取：LLM需要从互联网上获取海量数据，包括维基百科、Reddit、书籍、代码等。这些数据构成了LLM的“知识库”。
- 模式学习：LLM并非简单地记忆这些数据，而是从中学习各种语言模式，例如词语之间的关系、句子的结构、文章的逻辑等。
- 下一个Token预测游戏：LLM不断地进行“下一个Token预测游戏”，即根据给定的文本，预测下一个最可能的Token。例如，输入“太阳是…”，模型可能会预测“明亮的”。
- 权重调整：每次预测错误时，模型会调整其内部的“权重”，这些权重决定了模型对不同Token的偏好。
通过数十亿次的重复训练，LLM可以学会编写文章、翻译语言、生成诗歌，甚至修复代码中的错误。
可以把LLM的训练过程想象成训练一个人工智能的“鹦鹉”。一开始，“鹦鹉”只会模仿你说的几个简单的词语，但通过不断地重复和纠正，它最终能够理解你所说的话，并用自己的语言进行表达。
参数：LLM的“脑细胞”
我们经常听到“GPT-3有1750亿个参数！”、“GPT-4有更多的参数！”那么，参数究竟是什么？
参数是LLM内部的“旋钮”和“杠杆”，它们决定了模型对不同Token的权重和偏好。参数越多，模型就越能捕捉到语言的细微差别，也就越能生成更流畅、更准确的文本。
参数的数量可以被视为LLM的“脑细胞”数量。参数越多，LLM的“大脑”就越复杂，处理语言的能力也就越强。
然而，参数数量并非唯一的衡量标准。模型的架构、训练数据和训练方法也同样重要。一个拥有更先进架构和更优质训练数据的模型，即使参数数量较少，也可能表现得比参数数量更多的模型更好。
推理：LLM大显身手的时候
训练完成后，LLM就可以投入使用了。这个阶段被称为“推理”，即根据用户输入的提示，生成相应的输出。
例如，用户输入“鸟类为什么会飞？”，LLM可能会生成“鸟类会飞是因为它们有翅膀、轻巧的骨骼和强壮的肌肉。”
需要注意的是，LLM并非简单地从某个网站上复制这段文字，而是根据其学习到的语言模式，动态地生成这段文本。
推理过程是LLM真正发挥作用的时刻。它能够根据用户的需求，生成各种各样的文本，例如文章、代码、诗歌、翻译等。
LLM并非真正理解
需要明确的是，LLM并不像人类那样真正地“理解”语言。它们不知道鸟是什么，没有情感或目标，也没有意识。它们只是超级高效的模式机器，被训练来模仿人类语言。
LLM的本质是一个复杂的数学模型，它能够根据输入的Token，预测下一个最可能的Token。它并不知道这些Token的含义，也不知道它们之间的关系。
然而，尽管如此，LLM仍然能够生成令人惊叹的文本。这归功于它们强大的模式识别能力和海量的训练数据。
LLM工作流程：简化版
LLM的工作流程可以概括为以下几个步骤：
- 用户输入提示。
- LLM将提示分解成Token。
- Transformer架构分析Token之间的关系，并确定哪些Token最重要。
- LLM根据学习到的语言模式，预测下一个最可能的Token。
- 重复步骤4，直到生成完整的文本。
LLM的强大能力与局限性
LLM拥有强大的能力，例如：
- 翻译100多种语言
- 修复语法错误并总结文本
- 生成代码
- 编写睡前故事
- 扮演莎士比亚或钢铁侠
- 协助客户支持或内容创作
然而，LLM也存在一些局限性，例如：
- 无法像人类那样进行推理
- 无法保证事实准确性
- 没有记忆（除非启用）
- 无法感受情感
- 无法独立做出伦理决策
尽管存在这些局限性，LLM仍然是人工智能领域的一项重大突破，它们正在改变我们与计算机交互的方式。
总结
大语言模型（LLM） 是在互联网数据上训练的巨型模型，用于预测和生成类似人类的文本。它们将语言分解成Token，使用Transformer来理解上下文，并根据它们所学的一切，一次生成一个Token。通过理解Token、Transformer以及训练过程，我们能够更好地理解这些驱动AI应用背后的核心技术，并为未来的AI发展做好准备。随着技术的不断进步，我们可以期待LLM在未来发挥更大的作用。