本文承接上文打包票！前端和小白一定能明白的人工智能基础概念，强烈建议大家阅读一下，文章采用层层递进的超级白话的方式，让我们了解机器学习，神经网络和深度学习的关系和概念。
前言
实在是受够了很多文章写给小白的大模型工作原理的文章，看了还是觉得很多文章内部毫无逻辑可言，所以我觉得自己弄清楚后，写下这些留给跟我对这些文章同样一头雾水的伙伴！
从语言模型说起
首先大模型一定要有自己的语言模型，才能理解人类语言的基本逻辑关系，并且输出对应的回答也是我们能看懂的。那大模型的语言模型是什么呢?如何做到好像类似 ChatGPT、DeepSeek 这样的聊天 ai 似乎理解我们人类语言似的，真的是这样吗？
先说答案，其实不是，这个语言模型简单来说就是："预测下一个语素"（统计语言模型）。
什么意思呢，大家在使用输入法打字的时候，是不是很多时候，当你打一个字或者词的时候，输入法会帮你预测你下一个字是什么，这就是预测下一个元素，比如'鸡你太_'，如果你是小黑子，就可能出现什么字呢，你猜猜。。。
你可能会疑惑: 我去，这么暴力？这还是 ai 吗？看起来不太聪明的样子？！回答就是，你还真别小看这个模型，小小手机能收集你的语言习惯，同理是不是当你给 ai 足够的训练资料的时候，ai 能学习到大部分人的语言习惯呢？
很多人肯定还是疑惑，人类语言这么巧妙，这种粗暴的方式真的有效？我们举个例子
假设这样一句话：他放下了书，因为它太_。
在太后面可能是太重，可能是太难等等常见搭配，也就是当大模型猜测，是重或者难的时候，很可能前面表达的内容表达的是一种让人很不舒服的感觉，也是从某种角度理解了重和难在现实中的意思。
我们再来想一下，这个"太"字，在大模型见过的语料够多后，它也慢慢发现，原来"太"这个字后面经常跟形容词，这算不算某种程度上学习到了人类语言的语言规律呢？
但这里问题来了，基本的词性，比如一个词是形容词，还是名词，计算机是不是开始就要对我们输入的问题进行分词?然后理解分词的词语，然后建立一套模型，让这些词语之间建立联系，这样才能在自己输出"太"字的时候，知道后面往往跟 难 、重 或者其它意思？
在解释如何建立联系的之前，我们必须弄清楚计算机本身是如何处理文本的！
计算机如何处理文本
计算机本质上就是计算器，它只能计算，无法理解文本，例如字母a，在ascii编码中，在计算机中用97来表示，比如让计算机算 字母a 和b的大小，只不过是在计算机内部比较了97和98的大小而已。
同理，大模型也需要把文字转为数字来处理（为什么？因为计算机只能计算数字！），例如"人"在计算机中如何表示，是不是可以这样，用一个数字填充的数组：[0，175，60，20]
- 数组第一位，0代表男生，1代表女生
- 数组第二位，175代表身高
- 数组第三位，60表示体重
- 数组第四位，20表示年龄
这样就在 4 个维度描述了一个人，假设有这样一个数据，[0，170，50，20] ，在四维空间中其实跟上一个人产生了联系，也就是某些维度上是相近的。
因为现实世界特别复杂， 所以一个词的维度有非常多。我们这里只是很粗暴的用了 4 个维度，正常大模型可能认为一个词的维度能上千或者上万，这取决于大模型自己的算法如何理解这个世界。
现在解决了如何把文字转换为数字让计算机处理的问题，接下来新的问题又来了。如何给某个词设置合适的向量值。
这个专术语叫嵌入（Embedding），目的提取文本的特征，这里有特定的算法来解决，因为我也不是这方面专业人员，这里不做过多介绍，有兴趣的同学可以去搜索词袋模型,TFFIDF。
在给这些词语标注特定向量值的过程，使用的技术方法不同，最终效果也不同，比如 ChatGPT 使用了一种叫做"上下文词向量表示法"，这个方法标注的每个词的向量值不仅取决于这个单词本身，还取决于这个词在不同上下文中的意思。
例如 苹果 这个词讨论水果和电子产品（苹果手机）时的含义是完全不一样的。这就是很多文章说的自注意力机制。
那解决了基本词语在计算机中如何展示，并且映射现实语义的情况下，我们就该开始训练大模型能解决实际用户提出的问题了。
gpt 这个词就是根据上面我们说的模型原理命名的缩写 ，p 就是 pre--trained，预训练的意思，也就是要通过大量语料来给它学习，然后通过训练让其找到语言中很多词语搭配的规律。然后生成答案，这就是 gpt中字母 g 的意思，generative的意思。
也就是说，我们要开始 预训练 了。
预训练
我们刚才说了，这种统计语言模型，是靠猜下一个字是什么来生成文字给用户的。这个训练的目的，就是让大模型知道"在什么情况下，下一个字应该是什么"。
所以预训练的过程，还会不断调整 向量 的值。
什么是预训练？
想象一下，我们要培养一个文学大师：
预训练 = 让这个大师博览群书的阶段
在这个阶段，我们给模型喂食海量的文本数据 ------包括维基百科、新闻文章、小说、科技论文、论坛讨论等等。但注意：这时候我们不教它完成任何具体任务，比如回答问题或者写邮件。
我们只让它做一件事：不断地猜下一个字。
预训练的具体过程
arduino
输入："今天天气真"
目标输出："好" // 模型要猜出这个字
输入："人工智能是"
目标输出："未" // 接着猜"来"等
输入："中国的首都是"
目标输出："北" // 接着猜"京"就这样，模型在数万亿个这样的例子上进行训练，逐渐学习到：
- 语法规则："的"后面通常跟名词
- 常识知识："北京是中国的首都"
- 逻辑推理："因为下雨，所以..."后面可能是"带伞"、"取消活动"
- 文体风格：论文和社交媒体的语言风格差异
总而言之，不断地猜下一个字的过程中，逐渐掌握基本的语言规律和表达能力。
预训练之后，还会有些一些调整，这时候尤其是人为的标注，可以极大让纠正和优化大模型的向量值。
如果你看过我上一篇文章，一定要理解权重这个概念，其实chatGPT的训练过程，同样是在调节权重：
上文写到：
训练就是不断调整 w，使得模型能正确分类。
这就是 ChatGPT 的训练过程（预训练）！
ChatGPT 训练时：
- 输入大量文本
- 预测下一个词
- 如果预测错了 → 调整权重 w
- 重复 trillions 次 → 得到现在的能力
那 ChatGPT 和基础的神经网络学习哪方面区别很大呢？
我们之前说了 ChatGPT(chat是聊天的意思)中 G 和 P 我们解释了，有人会说还有个 t 呢？它代表的是 transformer 的意思。这个 tranformer 就是与普通神经网络最大的区别。
ChatGPT 为什么突然这么聪明？
我们前面一直在说：大模型预测下一个字，用的是"上下文词向量表示法"，也就是一个词在不同上下文里的含义不同。
问题来了：
模型如何知道"上下文"？
也就是说，它怎么知道一句话里哪些词应该互相影响？
这就是 transformer 出场的时刻了。
GPT 里的 T = Transformer ，它是这十年来让所有大模型突然变强的"关键武器"，可以说是整个大模型爆发的核心技术。
下面我们用最简单方式讲明白它到底在干嘛。
Transformer 解决了一个什么痛点？
在 Transformer 出现之前，模型主要靠 RNN/LSTM 来看上下文，但它有两个大毛病：
- 只能从前往后一个字一个字读，速度慢
- 距离远的词，很难建立联系
举例：
我买了一本书，它特别好看。这里：
- "它" 指的是 "书"
- "好看" 也和 "书" 对应
但在旧模型里，这种"跨很多词"的关系会被稀释掉,也就无法联系上下文来理解长句子的意思。
Transformer 说：
我一次性看整句话，不是一个字一个字扫！
并且我会计算句子里每个字对每个字的重要程度。
这能力就是传说中的 ------ 自注意力机制（Self-Attention）
什么是自注意力机制？
你可以把一整句话想象成一桌开会的人。
例如一句话：
"他放下了书，因为它太重。"
在 Transformer 的"会议"里，这些词会互相发消息：
- "它" 会问所有词："我到底指的是谁？"
- "重" 会问："我应该描述哪个名词？"
- "放下" 会问："发生这个动作的原因是什么？"
然后 Transformer 会给这些联系打分，比如：
- "它" → "书"：权重很高（说明它指书）
- "重" → "书"：权重很高（说明重描述书）
- "因为" → "放下"：权重很高（说明因果关系）
这套"你影响我，我影响你"的机制，就是自注意力。
一句话总结：
自注意力机制让模型自动找出句子里哪些词对当前词最重要
这就是 Transformer 的本事！
GPT 的 G（生成）和 P（预训练）解决了"怎么学语言"，
但 Transformer（T）解决了"怎么理解上下文"。
有了 Transformer，模型不再是"瞎猜下一个字"，
而是能基于全句、全段、全篇来猜。
这就是 ChatGPT 看起来像"能理解你"的原因。
小结
我相信文章内容虽然没有很多专业人士高大上的描述，但用于入门 ai 基础知识，算是足够白话了！感谢大家！
我的 ai 学习记录