深入解析 Transformer 模型：以 ChatGPT 为例从词嵌入到输出预测的大语言模型核心工作机制本文以通俗易懂的方式系统阐释大型语言模型（Large Language Models, LMs）的核心原理。ChatGPT、DeepSeek等主流大语言模型均基于Transformer（变换器）神经网络架构构建，其核心能力在于理解文本中词语的上下文关联并预测序列中的后续词语。这种逐词生成机制使得大语言模型能够构建连贯的回复内容——例如对输入"谢谢你"生成"不客气"的过程中，模型会依次预测"不"、“客”、"气"三个字符。本文将系统解析这一复杂神经网络的工作机制。