本文为「AI 核心概念」系列的第 1 篇。本系列将逐层拆解当今 AI 领域的关键概念，帮助你建立完整的认知框架。
什么是 LLM？
LLM，全称 Large Language Model，翻译成中文就是大语言模型，简称大模型。它是当今几乎所有 AI 产品背后的核心引擎——无论是 ChatGPT、Claude 还是 Gemini，底层驱动它们的都是大语言模型。
基本上现在所有的大模型都是基于 Transformer 架构训练出来的。Transformer 架构最早由 Google 团队在 2017 年提出，对应论文名为 “Attention Is All You Need”。很有戏剧性的是，虽然 Google 发明了火种，但真正把它点燃并引爆全世界的，却是 OpenAI。
大模型简史：从 GPT-3.5 到百花齐放
大家应该都记得 2022 年底 GPT-3.5 横空出世——它应该算是第一个真正达到可用级别的大模型，相信当时用过的人都能感受到它的强大。但这还没完，仅仅几个月之后的 2023 年 3 月，GPT-4 发布，直接把 AI 的能力天花板拉到了一个新的高度。
可以说，GPT 系列就是今天 AI 浪潮的绝对鼻祖。时至今日，GPT 家族依然非常强大，比如现在的 GPT-4.5 就是业界标杆之一。不过如今的 AI 赛道早已不再是 OpenAI 的独角戏了——像 Claude、Gemini 等优秀的后起之秀，都在各自擅长的领域与它同台竞技。
大模型的工作原理：文字接龙
大模型到底是怎么工作的呢？其实非常朴素——它本质上就是一个文字接龙游戏。
来看一个具体的例子。假设你向大模型提问：“马克的视频怎么样？”
模型接收到这句话后，经过内部的一通运算，它会预测下一个概率最高的词，比如"特别"。
关键点来了
：模型吐出"特别"这个词之后并不会停下来。它会把刚吐出来的"特别"追加到原来的输入后面。
然后拿着这个新的输入，再去预测下一个字，比如"的"。
接着再把"的"塞回去，继续预测下一个词，比如"棒"。
此时大模型发现它要说的话已经全部说完了，于是输出一个特殊的结束标识符。
整个回答到这里就算彻底结束了。
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