大型语言模型(LLM)的核心原理基于深度学习框架下的统计规律捕捉与上下文建模能力，其技术体系可分解为以下几个关键层面：

一、基础架构：Transformer与注意力机制

自注意力机制：使模型在处理某个词元时能动态关注输入序列中的所有其他词元，计算相关性权重，从而精准捕捉长距离依赖关系。

多头注意力：通过多个头部并行关注不同特征空间的信息，提升模型对复杂语义关系的捕捉能力。

位置编码：解决注意力机制缺乏顺序信息的问题，通过添加特定数值到词汇嵌入中，确保模型理解文本顺序。

前馈神经网络：在注意力机制后进行非线性变换，提取更深层次的语言特征。

二、训练流程：从通用学习到任务适配

1、预训练

目标：通过无监督学习从海量文本中学习通用语言规律。

任务类型：包括语言建模、掩码语言建模、下一句预测等。

数据规模：涵盖互联网文本、书籍、代码等多源数据，规模可达TB级。

2、微调

指令微调：引入有监督数据，教会模型理解人类指令。

对齐微调：通过人类反馈强化学习或直接偏好优化，让模型输出更符合人类价值观。

三、生成逻辑：Token预测与迭代

Token化与嵌入：文本被分解为最小语义单元(Token)，并通过嵌入层映射为高维向量表示。

概率预测：基于上下文计算下一个Token的概率分布，通过温度参数控制生成多样性。

解码策略

贪婪解码：选择概率最高的Token，速度快但多样性低。

采样：按概率分布随机选择，增加多样性但可能降低连贯性。

束搜索：维护多个候选序列，平衡质量与多样性。

迭代生成：逐步扩展序列，直至生成完整文本。

四、关键技术支撑

高效训练技术：采用混合精度训练(FP16/FP8)、分布式训练等技术加速训练过程。

模型压缩：通过剪枝、量化等技术减小模型体积，降低部署成本。

知识蒸馏：将大模型知识迁移至小模型，提升推理效率。

模态融合：将文本与其他模态(如图像、音频)结合，实现跨模态理解与生成。

总的来说，LLM的本质是通过海量数据训练出的“统计语言机器”，其核心在于利用Transformer架构的注意力机制捕捉语言规律，并通过预训练-微调范式实现从通用到专业的能力迁移。未来发展方向包括垂直领域专业化、多模态融合及可解释性增强等。