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LLM（大语言模型）的工作原理图文讲解

news 2025/8/20 14:34:16

1. 条件概率：上下文预测的基础

2. LLM 是如何“看着上下文写出下一个词”的？

补充说明（重要）

📌 Step 1: 输入处理

📌 Step 2: 概率计算

📌 Step 3: 决策选择

🤔 一个有趣的细节：为什么 ChatGPT 有时“拼字很差”？

3. 温度 (Temperature) 的妙用

4. 小结：LLM 的核心运作机制

“条件概率” 是理解 LLM 的第一步，也是预测逻辑的底层支撑。换句话说，模型是在已知上下文的基础上预测下一个词出现的概率，这是一个“给定 A，求 B”的问题，即 P(下一个词 | 上下文)。在 LLM 中，上下文越丰富，模型对后续词语的预测就越精准。

在深入探讨 LLM之前，我们必须理解条件概率。让我们考虑一个包含 14 个人的群体：其中一些人喜欢网球（7人）其中一些人喜欢足球（8人）有些喜欢网球和足球（3人）有些全部都不喜欢（2人）。如下图所示。

那么条件概率是什么呢？这是在另一个事件发生的情况下，某事件发生的概率度量。 如果事件是 A 和 B，我们表示为 P(A|B)。这读作"给定 B 的 A 的概率"。

这里：

举例说明：如果我们正在预测今天是否会下雨（事件 A），知道天是多云的（事件 B）可能会影响我们的预测（下雨概率增大）。由于多云时下雨的可能性更大，我们会说条件概率 P(A|B)很高。这就是条件概率！

LLM 从海量文本中学习一个高维的“词序列概率分布”，其内部参数（以巨大的权重矩阵形式存在）就是训练的成果，它让模型能够评估在不同上下文中、每个词出现的概率。

那么，这个如何应用于像 GPT-4 这样的 LLMs这些模型的任务是预测序列中的下一个词。这是一个条件概率的问题：在已知之前出现过的词的情况下，哪个词最有可能成为下一个词？

为了预测下一个词，模型会根据之前的词（上下文）计算每个可能下一个词的条件概率。条件概率最高的词被选为预测结果。

LLM 学习一个高维的词序列概率分布。而这个分布的参数就是训练好的权重！训练或者说预训练是监督式的。

在前面我们提到，LLM 的任务就是“根据上下文预测下一个词”。但更准确地说，LLM 的工作原理是：
👉 模型会把输入文本转化为一系列 token，然后基于上下文重复预测下一个 token 的概率分布。

举例：

因此，LLM 实际上预测的不是一个完整的单词，而是一个个 token。

模型通过 自注意力机制（Self-Attention），结合上下文信息，计算出每个 token 作为下一个输出的条件概率；
举例：在 "I love machine" 之后，模型会评估 "learning"、"apple"、"gun" 等 token 出现的概率，通常 "learning" 的概率最高。

当你让 ChatGPT 颠倒 "lollipop" 的字母时，它可能会输出错误。
原因是：

✅ 小技巧：
如果你写成 "l - o - l - l - i - p - o - p"，分词器会把它们分解为单个字母 token，
这样 ChatGPT 就能逐字处理，从而更容易得到正确的结果。

但是有一个问题? 如果我们总是选择概率最高的词，最终会得到重复的输出，使 LLM几乎毫无用处，并扼杀它们的创造力。这就是温度(Temperature)发挥作用的地方。

然而，过高的温度值会产生乱码。

所以，LLM不是选择最佳词元（为了简化，我们可以将词元视为单词），而是对预测进行"采样"。所以即使“词元 1”得分最高，也可能不会被选择，因为我们正在进行采样。

现在，温度在 softmax 函数中引入了以下调整，进而影响了采样过程：

让我们来看一个代码示例！

在低温下，概率集中在最可能的标记周围，导致生成几乎贪婪的结果。

在高温下，概率变得更加均匀，产生高度随机和随机的输出。