大型语言模型（LLM）工作原理全解析
大型语言模型的核心机制其实很直观，可以用简单的方式进行拆解：
1. 本质是一个预测游戏
- LLM的核心任务是预测下一个最可能出现的词
- 通过海量文本数据训练，模型学会了语言规律和知识
- 类比人类写作，我们也是一个词接一个词地组织语言
2. 三阶段训练过程
- 预训练：用海量文本数据学习基础语言能力
- 指令微调：学习理解和执行人类指令
- 人类反馈强化：提升输出质量，更贴近人类价值观
3. 关键技术突破
- 深度神经网络支撑复杂语言理解
- Transformer架构让模型能更好地关注重点信息
- 海量训练数据助力模型获得丰富知识
4. 实用技巧分享
- 为模型提供明确上下文可减少错误
- 给出示例帮助模型更好完成任务
- “一步一步思考”提示词有助解决复杂问题
这些机制让LLM具备了类人的交互能力，但它依然只是一个统计模型，需要谨慎对待其输出。合理利用这些特性，LLM可以成为我们强大的智能助手。
