关注AI圈的朋友大概率都有过这种体验：刚理清“智能体”的概念，“MCP”“A2A”又冒了出来；刚上手Cursor编辑器，“Manus”“扣子空间”等新工具已刷屏朋友圈。技术迭代的速度之快，让人既兴奋又焦虑。
一方面，我们都清楚AI是未来技术的核心赛道，不想被时代甩在身后；另一方面，层出不穷的新名词、新应用让初学者望而生畏，总觉得“刚入门就落后”。但其实，拨开这些纷繁复杂的表象，你会发现一个关键规律——所有主流AI应用的核心，都离不开大语言模型（LLM）；而支撑LLM运转的底层基石，正是Transformer架构。
这篇文章专为AI小白、程序员及对大模型原理感兴趣的朋友打造。我会从自然语言处理（NLP）的发展脉络讲起，帮你建立“语义建模”的核心思维，再拆解文本到数值的转化逻辑，最终深入剖析GPT等大模型的底层原理。贴心提示：对NLP有基础的读者，可直接跳至第三部分“Transformer架构详解”阅读核心内容。
一、NLP发展历程
理解和使用语言的能力是人类不同于其他动物的一个重要区别，也是人类智能的重要特征之一。人类的发展进步依赖于一代代人对知识的探索和传承，而这个传承的载体就是语言，可以说语言的发明对人类文明的延续来说至关重要。
人工智能作为一门用计算机实现人的智能的科学，自然语言处理一直都是很核心的研究方向。这个领域最核心的问题是：什么样的符号序列可以称作“自然语言”，其中“自然”是核心，我们说的每句话都是由文字组成的，但是并不是文字的任意组合都可以叫做自然语言。比如，“浙江大学在杭州”这句话就是一个常见的语言表达，可以认为是一个自然的语言。但是改成“浙江杭州在大学”看起来就不那么自然了。
所以，自然语言处理（NLP）的研究目标是构建能够理解、解释、生成和回应人类自然语言的智能系统，涵盖从语言理解、语义分析到语言生成、对话交互等多个层面，以实现人与机器之间高效、准确和自然的语言交流。今天的大语言模型虽然已经实现了这个目标。但是中间经历了一些曲折的发展历程。
在自然语言发展的早期，主要的思路是建立一套基于规则的自然语言处理系统，把知识表示为符号，然后根据建立的规则推理来实现自然语言的处理。但是语言这么复杂，一个意思有不同的表达方式、而且各个地区还有自己的方言、也会随着时代发展出现很多新的词汇，等等。是很难建人工建立一套规则来满足对自然语言理解和生成的需求的。
基于规则的路子行不通，出现了另外一种路子—基于统计学的思想，通过分析大规模语料数据的概率分布，自动学习语言模式和规律，而非依赖人工设计的固定规则。像早期的n-gram模型通过统计词频来计算一个句子中下一个词的概率。但这种模型的存在泛化能力差、且解决不了长文本依赖、不能深层理解语义等问题。
随着机器学习的快速发展，尤其是神经网络算法的兴起，研究者开始尝试通过构建大规模训练数据集，让模型自动学习语言中的规律和结构，从而训练出一个拥有大量参数、能够捕捉语言特征的语言模型。在今天大放异彩的 Transformer 架构出现之前，循环神经网络（RNN）及其改进版本 LSTM曾是自然语言处理领域的主流方法。
RNN 天然适用于处理序列任务，它标志着 NLP 正式进入了神经网络时代。但 RNN 模型也有显著的局限性：它采用串行计算方式，必须一个时间步接一个时间步地处理，难以并行化，导致训练效率低。同时，它还存在长距离依赖问题——也就是说，当模型处理很长的文本时，前面输入的信息难以传递到后面的输出，结果就是模型生成的句子可能会“前言不搭后语”，缺乏整体连贯性，难以生成逻辑完整的长文本。正是这些限制，为 Transformer 的出现铺平了道路。
2017年，Transformer架构通过自注意力机制有效克服了RNN的串行计算和长距离依赖问题。在OpenAI（GPT系列）、谷歌（BERT、T5）等机构及开源社区的推动下，Transformer成为NLP核心技术。2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT-3.5的ChatGPT，通过指令微调和强化学习（RLHF）实现强大对话能力，掀起了一波巨大的人工智能浪潮。
RNN和基于Transformer的模型（如GPT、BERT）都基于机器学习的思想，通过从大量语料数据中学习语言规律来建模自然语言。RNN通过循环结构处理序列数据，捕捉局部上下文规律，而Transformer通过自注意力机制和自监督预训练，利用海量无标注数据高效捕捉长距离依赖和复杂语义，成为现代NLP的主流。
二、基于向量的语义表示
在前文中我们提到，大语言模型是基于深度学习的方法来构建的。而要“让机器去学”，首先得有“学习的材料”。对NLP而言，这些材料就是我们平时写的自然语言文本，比如句子、段落、文章，它们通常以字符或单词的形式存在。但问题在于：计算机无法直接理解文字，它只能处理数字。
那么我们就需要解决一个关键问题：如何把文本数据转化为机器可以学习的数值数据？更重要的是，这种数值表示还必须尽可能保留语义信息，否则机器学到的只是一堆没意义的数字。
在统计自然语言处理中，有一个非常重要的前提假设叫做分布式假设（Distributional Hypothesis）。它的核心思想是：词语的语义相似性可以通过它们的上下文分布来体现。换句话说，两个意思相近的词，往往会出现在相似的语境中。比如，“青菜”和“白菜”经常同时出现在“炒菜”“做饭”“菜谱”这类语境里。
正是基于这个假设，研究者提出了一种经典的方法：词嵌入（Word Embedding），即用向量来表示词语的语义特征。但你可能会好奇，向量这种数学概念，怎么就和“语义”扯上关系了呢？
我们可以先从一个简单的数学概念说起。比如描述一个人单一的特征（如体重）时，只需要一个数值，这叫做标量；而要同时描述体重、身高、年龄等多个特征时，就需要用一组有序数值，就可以用向量来描述。向量本质上是一种可以在高维空间中表示信息的数学结构。而“语义”作为语言中的隐含关系，可以通过词在不同上下文中出现的统计模式来学习——这些模式正好适合用向量来捕捉和表示。
词嵌入的核心思想，就是通过大规模语料库，学习每个词在不同上下文中出现的模式，训练后，我们得到一个词嵌入矩阵，其中每一行对应词表中某个词的向量表示，模型可以使用这个矩阵将词转换为其向量。例如，如果我们词表里有 50,000 个词，每个词的向量维度是 700，那这个嵌入矩阵就是一个50000 × 700的矩阵。
更重要的是，在这个“语义空间”中，语义相近的词向量会更接近。比如“足球”和“篮球”的向量距离就比“足球”和“西瓜”的距离更近。通过这种方式，机器就可以“感知”不同词语之间的语义关系，为后续的理解、生成等任务打下基础。
三、Transformer 架构详解：大语言模型的“发动机”
到这里，我们已经具备理解 Transformer 架构所需的两个基础前提：一是基于统计学习的思维方式，即通过大量语料让模型自动学习语言规律；二是将语言转化为具有语义信息的数值表示，让计算机能够对其进行处理和学习。
有了学习语言规律的方法，也有了能够表达语义的“向量语言”，那模型是怎么处理这些信息的？这就轮到 Transformer 登场了。
前文提到，Transformer 架构最早由 Google 在 2017 年提出，标题就是那句著名的：“Attention is All You Need”（一切只需注意力机制）。这套架构打破了当时序列建模必须依赖 RNN 的常规，用一种全新的方式实现了高效、并行、长距离依赖建模的能力。
当前，绝大多数大语言模型均以Transformer 框架为核心，并进一步演化出了三种经典架构，分别是 Encoder-only 架构，Decoder-only 架构以及 Encoder-Decoder 架构。当前NLP领域最流行的当属Decoder-only 架构。
无论是国外的GPT系列、Claude 系列、Gemini，国内的千问系列、DeepSeek系列等都用的是这个架构。接下来将介绍一下这个架构的核心流程及原理。
下面的视频是以GPT2为例，Decoder-only 架构运行过程的可视化展示。
Transformer 的核心任务就是：根据输入的词序列，预测下一个词出现的概率。你可以把它想象成一个“智能预测器”，每读进一个词，它就结合前面所有的词信息，计算下一个最可能出现的词是什么。这一过程是通过多个相互配合的模块来实现的，其中最关键的模块包括：
1.嵌入层
在大语言模型中，嵌入层的作用就是把人类的语言变成模型能理解的“数学形式”。首先，模型会把一句话拆成一个个最小的语言单位（叫做 token），每个 token 都会被转成一个数字 ID。然后，模型会将这些 ID 映射成带有语义的向量，也就是所谓的“词嵌入”。但单有词向量还不够，因为模型还需要知道这些词在句子中出现的顺序，所以会再加上“位置编码”，也就是告诉模型“谁先来，谁后到”。最终，每个词就被表示成一个同时包含语义和位置信息的向量，为后面的理解和生成打好基础。
这整个过程其实本身也是可以训练的，尤其是在 GPT 这样的模型中，词嵌入和位置编码都是模型学习的一部分。
2.多头注意力机制（Self-Attention）
Transformer 的核心在于“自注意力机制”。简单说，它的作用是：让模型在处理每个词时，都能动态地“关注”句子中其他相关的词。
举个例子，假如我们有一句话：“小明把苹果给了他妈妈”，模型在理解“他”是谁时，需要参考上下文中的“小明”和“妈妈”，才能推测正确。传统的模型只能看前后几个词，Transformer 则通过自注意力机制，实现了“全局视野”——每个词都可以“看”整个句子，判断哪些词对当前词有帮助，给予不同的关注度。
这个机制的实现，主要通过将每个词向量变换成三个不同的向量：Query（查询）、Key（键）、Value（值）。然后通过这些向量计算每两个词之间的“相似度”，也就是注意力权重，最后根据这个权重加权求和，得到更新后的词向量表示。整个过程是可以并行计算的，因此效率非常高。
自注意力机制是强大的，但如果只用一种方式去“关注”上下文，可能会遗漏一些细节。于是，Transformer 又引入了“多头注意力”：让模型从多个角度、多个子空间去理解句子中各词之间的关系。
比如一个头可能关注的是语法结构，另一个头关注的是情感倾向，第三个头关注的是实体关系……最终这些注意力头的结果会被拼接起来，再通过线性变换融合成一个统一的表示。
3. 前馈神经网络（Feed Forward Layer）
每个词在被注意力机制更新之后，还会通过一个前馈神经网络进一步加工。这个网络通常包含两层线性变换和一个激活函数（比如 ReLU 或 GELU），作用是增加模型的非线性表达能力，让模型能更好地拟合复杂语言规律。
这个前馈网络是对每个词位点独立应用的，也就是说，不同于注意力机制的“横向交流”，它是“竖着”单独处理每个词的。
4. 残差连接与层归一化（Residual + LayerNorm）
为了避免深层网络在训练中出现梯度消失、信息丢失等问题，Transformer 在每个子模块后都加上了“残差连接”（即保留输入和输出的加和）和“层归一化”操作。这就好像给模型的每一步处理都装了一个“保护装置”，让它更稳定、更容易训练。
5.输出层
输出层的作用是根据前面模型的计算结果，预测下一个最可能出现的词。它先用一个线性变换和 softmax 函数，把每个词出现的可能性算出来，形成一个“概率列表”。
不过我们不是每次都选最可能的那个词（不然句子太死板），所以还会加上一些“调味料”来让生成更自然：
温度（temperature）：控制随机性。温度高，生成更随机；温度低，生成更保守。
Top-k：只从最可能的前 k 个词里选，过滤掉一些不靠谱的词。
Top-p（又叫 nucleus sampling）：从前面概率加起来刚好超过 p（比如 90%）的词中选，动态决定选词范围。
这样模型就能在“合理”与“有变化”之间找到一个好平衡，生成的内容才更自然、灵活。
了解了Transformer的核心组成后，下面可以看一下各个模块是如何作用的？
1. 输入 token 序列 ↓ 2. 嵌入层（词嵌入 + 位置嵌入） ↓ 3. Transformer Block × N 层 每层包括： a. 注意力机制（Self-Attention） b. 残差连接 + 层归一化 c. MLP前馈网络 d. 再次残差连接 + 层归一化 ↓ 4. 输出层（映射回词表 + softmax 得到概率）在指令或者提示词输入后，首先会在嵌入层表示为带位置信息的向量，输入到第一个Transformer块，一个Transformer架构在嵌入层和输出层中间有多个串联的Transformer块，具体数量看模型大小，每个Transformer块之间由“残差连接+归一化层”连接。每个Transformer块由注意力机制层、残差连接和归一化层以及MLP前馈神经网络层按照顺序连接组成。多头注意力层由多层并行的自注意力层组成。
了解了这些结构后，我们就能更好地理解大语言模型是怎么“看懂”人类语言的了。下一步，就是讲一讲它是怎么学会这些能力的——也就是模型的训练过程。
四、大语言模型是怎么“学会说话”的？——训练过程全解
了解了 Transformer 架构后，很多人下一个疑问是：模型怎么学会这么多语言能力的？它到底是怎么训练出来的？
其实你可以把模型训练想象成“喂养”和“锻炼”的过程。我们把大量的语料（比如新闻、百科、小说、网页对话等等）喂给模型，模型通过一次次猜词、改错、优化，把语言规律“内化”为它的参数。这个过程和人类学习语言其实非常像，只不过人是通过耳朵和大脑，大模型是通过“算力”和“梯度”。 我们可以把大语言模型的训练过程分成几个阶段来说：
1.预训练阶段：像填空一样学语言
最核心的一步叫“预训练”（Pre-training）。这个阶段的目标是：让模型掌握基础的语言知识和表达能力。训练方式类似“做完形填空”：
比如我们有一句话：“今天天气真 ___”，我们故意把“好”这个词遮住，让模型根据前后文来猜它是什么。它一开始可能猜错，比如猜成“冷”或“差”，但我们会告诉它正确答案是“好”，然后通过一种叫做“反向传播”的算法，把这个错误反馈给模型，调整它的参数，让它下次猜得更准。
这个过程一遍又一遍进行，每一次都是对模型的一次“训练”，直到它慢慢学会理解上下文中的逻辑和语义。
像 GPT 模型用的是一种叫自回归训练的方式，也就是每次只看前面的词，去预测下一个词，逐词生成。比如输入“我今天心情”，让它预测“很好”；输入“你喜欢什么”，让它预测“颜色”等等。训练目标就是最小化预测词和正确词之间的差距。
预训练之后的模型，已经掌握了非常多的通用语言能力，比如写文章、理解问题、总结要点等等，但它还不是“贴心的助手”，因为它不知道你到底想让它怎么用这些能力。
2.指令微调：教会模型听人话
预训练出来的模型，虽然能“说话”，但不一定“听话”。比如你问它：“能不能帮我写一份请假条？”它可能回一句：“请假是一种请别人批准自己不工作的行为。”——这显然不是你想要的。
所以 OpenAI 给 GPT 加了第二个训练阶段，叫指令微调（Instruction Tuning）。这就像你告诉模型：“当我说‘帮我做XXX’，你要真的去做，而不是解释这句话。”
这个阶段的做法是：准备大量“人类说了什么，模型应该怎么答”的对话数据，比如：
输入：请写一篇关于人工智能的科普文章
输出：当然，以下是一篇关于人工智能的科普文章……
输入：帮我把这段话润色一下
输出：当然，润色后的版本如下……
通过这种方式，模型就学会了听懂“指令”，更好地配合用户意图，变得更好用、更“懂人”。
3.强化学习微调：学会什么是“更好的回答”
最后一步是非常关键也非常创新的：通过强化学习，让模型不仅听话，而且回答得更符合人类喜好。
这个阶段叫做 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback），直译是“结合人类反馈的强化学习”。
怎么实现的呢？首先，准备一批模型生成的回答，然后找一些人类标注员，对这些回答做“打分”或者排序，告诉系统哪一条更自然、哪一条更靠谱。然后训练一个“奖励模型”来模拟人类的打分逻辑，再用这个奖励模型对语言模型进行强化学习，调整它生成答案的倾向。
比如以前它会中规中矩地回答“我无法判断”，现在它会尽量有思考、有态度、有逻辑地回答问题。这就是为什么 GPT 在 ChatGPT 中看起来既聪明又有“性格”。
4.持续训练与模型迭代
以上三步完成后，一个大语言模型就训练出来了。但事情并没有结束。
AI 公司还会不断收集用户的真实使用数据，发现模型回答中存在的问题，不断进行“对齐训练”“安全微调”“能力提升”……比如 GPT-4 相比 GPT-3.5 在推理、代码生成、多轮对话上都提升明显，就是在这些细节上做了很多精细化优化。
总结一下，训练一个大语言模型，大致就是这三步：
先学语言规律（预训练）→ 再学听指令（指令微调） → 最后学会做得更好（强化学习）
它像一个语言天赋超强的孩子，靠看成千上万本书长大，再经过训练成为一个能听懂人话、写文章、答问题、生成代码的“超级助手”。
最后
总的来说，大语言模型的核心原理是：根据前面生成的内容，预测下一个最可能出现的词，本质上是一个自回归的概率模型。实现语义理解和文本生成等自然语言处理任务的关键，在于两个方面：一是基于 Transformer 架构的强大建模能力，二是对海量语料数据的训练。而 Transformer 的核心创新在于自注意力机制—— 每个词都能够关注上下文中的其他词，动态融合全局信息，从而更好地理解语境，实现精准的词预测。
此外，自注意力机制支持并行计算，极大提升了训练效率，使得现代 GPU 能够充分发挥作用。正是在这种结构优势与大规模数据训练的结合下，模型开始表现出“智能涌现”现象，具备了更强的语言理解、推理和生成能力，推动了人工智能的一次质的飞跃。
人工智能发展到今天，过程并非一帆风顺，而是经历了多次起伏。整个领域曾经历三次发展浪潮和两次“AI寒冬”，在智能探索的路上走了不少弯路。即便是如今最流行的 Transformer 架构，也是直到 2017 年被 Google 提出后，才逐渐在自然语言处理领域显现威力。最初，虽然 Transformer 在学术界引起关注，但其“扩展为超大规模模型”的潜力并未被普遍认识。OpenAI 基于这一架构进行了持续探索，从 GPT-1、GPT-2 到 GPT-3，不断扩大模型参数和训练数据量。尤其是在 GPT-3 发布之后，模型展现出的通用语言理解和生成能力，远远超出了研究人员的预期。可以说，大语言模型的崛起虽然建立在理论与工程积累的基础上，但它所带来的“智能涌现”效果，确实带有一些“始料未及”的惊喜。
智能时代已经到来，在AI的推动下，经济社会将发生翻天覆地的变化，我们没法预测10年后、5年后，甚至一年后会发生什么变化，未来充满了太多不确定性，因此我们多多少少都会对AI感到焦虑。但是焦虑不会带来改变，在变化面前我们唯一能做的就是拥抱变化，就像最近前OpenAI首席科学家llya在母校演讲说的那样“AI带来的挑战是人类有史以来最大的挑战，克服它也将带来最大的回报。在某种意义上，无论你是否喜欢，你的生活都将在很大程度上受到 AI 的影响。所以观察它，关注它，然后凝聚力量解决即将出现的问题——这将是最重要的事情。 ”
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