什么是大型语言模型？2025年入门指南

是否对 LLMs（大型语言模型）感到好奇并想要了解更多？立即查看完整指南！

大型语言模型（LLMs）简介

谁没听说过 ChatGPT？即使你没有亲自使用过，也一定从朋友或熟人那里听说过。ChatGPT 以自然对话能力和执行任务的强大功能，成为人工智能领域的一项重大突破。在深入探讨之前，我们先来回答一个关键问题：

什么是 LLMs？

大型语言模型（LLMs） 是人工智能的一项重要进步，能够预测和生成类似人类的文本。之所以称为“大型”，是因为它们的体积通常达到数 GB 级别，并且包含数十亿个参数，这些参数帮助它们理解和生成语言。

LLMs 通过学习语言的结构、语法和含义，可以执行诸如回答问题、摘要内容，甚至撰写创意故事等任务。它们在大量文本数据（如书籍、网站等）上进行训练，以学习各种语言模式和上下文。这一过程需要强大的计算能力，因此 LLMs 的开发成本极高。

在本文中，我将详细介绍 LLMs 的工作原理，并指导你如何轻松入门。

LLMs 如何工作？

LLMs 主要依靠深度学习技术，特别是神经网络来处理和理解语言。我们可以将其工作原理拆解为以下几个步骤：

1. Transformer 架构

目前最流行的 LLM，如 OpenAI 的 GPT（生成式预训练变换器）系列，都采用 Transformer 架构 来处理大规模数据集。Transformer 通过并行处理数据，并利用注意力机制捕捉单词之间的依赖关系。

Transformer 的核心组成部分包括：

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

该机制允许模型在处理输入时关注与当前单词相关的内容。

示例：在句子 “The girl found her book on the table.” 中，模型能够计算出 “her” 与 “girl” 之间的关系比 “her” 和 “book” 更强，从而正确理解句子含义。

位置编码（Positional Encoding）

由于 Transformer 采用并行处理，它需要额外的信息来理解单词在句子中的顺序。

示例：在句子 “He read the book before going to bed.” 中，位置编码帮助模型识别 “before” 这个词，确保模型理解事件的时间顺序。

前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）

在注意力机制之后，数据会通过全连接层进行转换，以提取输入数据的模式。

示例：在句子 “The teacher explained the lesson clearly.” 中，神经网络可以识别 “teacher” 这个词与 “explained” 之间的关系，并理解 “lesson” 是被解释的对象。

下图对Transformer的工作原理进行了简化说明

这些组件使 Transformer 能够理解单词、短语及其上下文，从而生成高度连贯的文本。

2. LLMs 的训练过程

LLMs 的训练分为两个阶段：预训练（Pre-training） 和 微调（Fine-tuning）。

A. 预训练（Pre-training）

在此阶段，模型会在通用文本数据上进行训练，以学习语言模式和结构。

分词（Tokenization）

预训练首先将文本拆分为更小的单元（Token），这些可以是单词、子单词，甚至是单个字符。

示例：句子 “I want to swim.” 可能会被拆分为 [“I”, “want”, “to”, “swim”]。

掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）

在训练过程中，部分 Token 会被隐藏，模型需要根据上下文进行预测，以学习语言结构和含义。

示例：对于句子 “The ___ is blue.”，模型可能会预测 “sky” 作为最佳填充词，从而学会推断缺失信息。

下一个 Token 预测（Next-Token Prediction）

模型学习如何预测句子中的下一个 Token，以便生成流畅的文本。

示例：输入 “The sky is”，模型可能预测 “blue” 作为最可能的下一个单词。

在这一阶段，模型对语言有了广泛的理解，但还缺乏特定任务的知识。

B. 微调（Fine-tuning）

在预训练之后，模型虽然理解语言，但无法执行特定任务，因此需要进行微调，以提高准确性并使其符合人类的期望。

示例：

针对健身数据进行微调的模型可以提供个性化的健身计划。

针对客户支持数据训练的模型可以处理帮助中心的查询。

C. 人类反馈强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）

微调后的模型会进一步通过 RLHF 进行优化，以生成更符合人类需求的回复。

奖励建模（Reward Modeling）：训练一个奖励模型，以人类标注的方式评估 LLM 的回答质量，如有用性、诚实性等。

强化学习（Reinforcement Learning）：利用奖励模型优化 LLM，使其优先生成更符合人类偏好的回答。

3. 提示工程（Prompting）

在 LLMs 中，提示（Prompting） 指的是用户向模型输入的文本，用于引导其生成所需的输出。不同的提示方式会影响模型的回答质量。

零样本提示（Zero-Shot Prompting）

直接让模型执行任务，无需示例。

示例："Explain how photosynthesis works."

少样本提示（Few-Shot Prompting）

提供几个示例，帮助模型理解任务。

示例："Translate English to French: 'Hello' -> 'Bonjour'. 'Goodbye' -> 'Au revoir'. 'Please' -> ?"

指令提示（Instruction Prompting）

给予明确指令，让模型执行特定任务。

示例："Write a letter to a friend inviting them to your birthday party."

LLMs 的优势与应用

LLMs 具备强大的自然语言理解、逻辑推理、多任务处理能力，并可持续学习和适应。其应用领域包括：

内容创作（文章、博客、社交媒体帖子）

虚拟助手（如 Siri、Alexa）

搜索引擎（提升查询理解能力）

数据分析（帮助决策）

代码开发（编写代码、测试用例、修复 Bug）

科学研究（总结研究论文、生成假设）

LLMs 的局限性

尽管 LLMs 功能强大，但仍存在一些问题：

幻觉与错误信息（可能生成看似合理但实际错误的内容）

上下文理解局限（长文本中的上下文跟踪能力有限）

隐私问题（可能无意间泄露敏感信息）

计算成本高（训练和部署需要大量算力）

数据偏见（可能反映训练数据中的刻板印象）

总结

本文详细介绍了 LLMs 的概念、工作原理、应用以及挑战。到 2025 年，LLMs 将更加深入日常生活，并不断改进其局限性。如果你对 LLMs 感兴趣，现在正是最佳学习时机！