收藏！大模型工作原理全解析：从分词到生成的完整流程（程序员必看）

大模型是如何工作的

近几十年来，人工智能经历了从基础算法到生成式AI的深刻演变。生成式AI通过学习大量数据可以创造出全新的内容，如文本、图像、音频和视频，这极大地推动了AI技术的广泛应用。常见的应用场景包括智能问答（如DeepSeek、GPT）、创意作画（如Stable Diffusion）以及代码生成（如通义灵码）等，涵盖了各个领域，让AI触手可及。

智能问答作为大模型最经典且广泛的应用之一，是我们探索大模型工作机制的最佳范例。接下来将介绍大模型在问答场景中的工作流程，帮助你更深入地理解其背后的技术原理。
在这里插入图片描述

大模型的工作流程

大模型的问答过程可分为 5 个核心阶段，以 “Python is a powerful” 生成完整句子为例：

阶段 1：输入文本分词化（Tokenization）

• 定义：将自然语言文本分割为模型可处理的基本单元（Token）
• 过程：
• 原始文本：“Python is a powerful”
• 分词结果：[“Python”, “is”, “a”, “powerful”]（不同模型的分词规则略有差异，如 GPT 用 Byte Pair Encoding，通义千问用自定义分词器）
• Token ID 映射：每个 Token 对应唯一数字 ID（如 "Python"→54321，"is"→6789）

阶段 2：Token 向量化（Embedding）

• 作用：将离散的 Token 转换为连续的向量（数字矩阵），让计算机理解语义
• 细节：
• 每个 Token 被映射为固定维度的向量（如 GPT-3.5 为 1536 维，GPT-4 为 4096 维）
• 向量值由模型训练过程学习，语义相近的 Token 向量距离更近（如 “猫” 和 “狗” 的向量距离小于 “猫” 和 “汽车”）

阶段 3：大模型推理（Inference）

• 核心任务：基于输入向量，计算下一个 Token 的概率分布

• 过程：

• 模型通过注意力机制（Attention）捕捉 Token 间的语义关联（如 “Python” 与 “programming language” 的关联性）

• 输出所有可能 Token 的概率（如 “programming language” 概率 0.8，“tool” 概率 0.1，“script” 概率 0.05…）

阶段 4：输出 Token（Token Selection）

• 过程：根据 temperature/top_p 等参数，从候选 Token 中选择下一个 Token
• 示例：基于参数选择 “programming language” 作为下一个 Token
  

阶段 5：循环生成与结束判断

• 循环：将新生成的 Token（如 “programming language”）加入输入，重复阶段 3~4，继续生成下一个 Token（如 “used for data analysis”）
• 结束条件：
• 生成 “句子结束标记”（如<|endoftext|>）
• 输出 Token 数量达到max_tokens阈值
• 最终结果：“Python is a powerful programming language used for data analysis.”

参数说明

temperature（温度参数）

• 作用：调整候选 Token 的概率分布，控制回答的多样性
• 取值范围：0~2（默认 1.0）：
• temperature=0：确定性最高，仅选择概率最高的 Token，适合事实性问答（如 “Python 中 list 和 tuple 的区别”）
• temperature=0.7：平衡随机性与准确性，适合创意性任务（如 “写一段产品宣传文案”）
• temperature=1.5：随机性极高，适合发散性思维（如 “为科幻小说构思 3 个世界观设定”）

top_p（核采样参数）

• 作用：通过累计概率筛选候选 Token 集合，控制采样范围

• 取值范围：0~1（默认 1.0）

• 例如：top_p=0.9表示仅从概率累计达 90% 的 Token 中选择，排除低概率 Token

• 使用建议：通常不与 temperature 同时调整，二选一即可（若需精准控制确定性，用 temperature；若需控制候选范围，用 top_p）

2.2.3 top_k（通义千问专属参数）

• 作用：从概率排名前 k 的 Token 中随机选择，控制候选数量

• 取值范围：1~100（默认 40）

• top_k=1：仅选择概率最高的 Token，输出完全固定

• top_k=50：从 top50 的 Token 中选择，兼顾多样性与准确性

seed（种子参数）

• 作用：固定生成结果的 “初始条件”，提升结果可重复性
• 使用场景：需多次生成相同 / 相似内容的场景（如固定格式的报告生成）
• 注意：即使设置相同 seed，分布式计算、模型优化等因素仍可能导致结果微小差异（无法 100% 完全一致）

假设在一个对话问答场景中，用户提问为：“在大模型课程中，你可以学习什么？”。为了模拟大模型生成内容的过程，我们预设了一个候选Token集合，这些Token分别为：“RAG”、“提示词”、“模型”、“写作”、“画画”。大模型会从这5个候选Token中选择一个作为结果输出（next-token），如下所示。

用户提问：在大模型ACP课程中，你可以学习什么？ 大模型回答：RAG

在这个过程中，有两个重要参数会影响大模型的输出：temperature 和 top_p，它们用来控制大模型生成内容的随机性和多样性。 在大模型生成下一个词（next-token）之前，它会先为候选Token计算一个初始概率分布。这个分布表示每个候选Token作为next-token的概率。temperature是一个调节器，它通过改变候选Token的概率分布，影响大模型的内容生成。通过调节这个参数，你可以灵活地控制生成文本的多样性和创造性。

image.png

由上图可知，温度从低到高（0.1 -> 0.7 -> 1.2），概率分布从陡峭趋于平滑，候选Token“RAG”从出现的概率从0.8 -> 0.6 -> 0.3，虽然依然是出现概率最高的，但是已经和其它的候选Token概率接近了，最终输出也会从相对固定到逐渐多样化。

大模型的局限性与应对方案

局限性 1：输出随机性无法完全消除

问题描述

即使将 temperature 设为 0、top_p 设为 0.0001、seed 固定，仍可能出现结果不一致。

应对方案

• 工程层面：多次调用取交集（如生成 3 次回答，提取共同内容作为最终结果）
• 提示层面：在 prompt 中加入 “输出需严格遵循事实，不得添加无关内容” 等约束性描述

局限性 2：无法回答私域知识（未训练过的内容）

问题场景

如 “公司内部产品的技术参数”、“未公开的行业报告数据” 等，大模型无法直接回答。

应对方案（两种路径）

路径 1：不改变模型（低成本快速实现）

• 方法：采用 “提示工程 + 上下文注入”，将私域知识作为参考信息传入 prompt
• 示例：

defanswer_private_question(private_knowledge: str, user_question: str) -> str: prompt = f"""基于以下私域知识回答问题： {private_knowledge} 用户问题：{user_question} 要求：仅使用上述知识回答，不添加外部信息，若无法回答请说明。 """ return get_gpt_response(prompt) # 调用示例（注入公司产品知识） product_knowledge = "公司X的A产品采用32位MCU，续航时间120小时，支持蓝牙5.0" result = answer_private_question(product_knowledge, "A产品的续航时间是多少？")

路径 2：改变模型（高成本长期方案）

• 方法 1：模型微调（Fine-tuning）：用私域数据训练模型，让模型 “记住” 特定知识（适合数据量中等的场景，如 1000~10 万条数据）
• 方法 2：训练专属模型：基于开源模型（如 Llama 3、Qwen-7B），用私域数据从头 / 增量训练（适合数据量极大、对模型定制化要求高的场景）

大模型开发环境搭建与 API 配置

核心开发环境要求

• 编程语言：推荐 Python 3.8+（生态完善，OpenAI / 通义千问等 API 均提供官方 Python SDK）
• 依赖库：
• openai：OpenAI 官方 SDK，用于调用 GPT 系列模型
• python-dotenv：安全管理环境变量，避免 API Key 泄露
• requests：若需自定义 API 请求，用于发送 HTTP 请求
• streamlit/fastapi（可选）：快速搭建大模型应用前端 / 后端

API Key 安全管理（关键操作）

错误做法：直接硬编码 API Key，因为这样很容易在分享代码时泄露密钥

# 风险示例：直接在代码中写入API Key，分享代码时易泄露 import openai openai.api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"# 高危操作！

正确做法：通过环境变量加载

创建.env 配置文件：在项目根目录新建.env文件，存储 API Key，如下：

# .env文件内容（添加到.gitignore，禁止提交到代码仓库） OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx QWEN_API_KEY=sk-yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy

通过 python-dotenv 加载API Key示例：

# 安全加载API Key示例 import os from dotenv import load_dotenv import openai # 加载.env文件中的环境变量 load_dotenv() # 自动读取项目根目录的.env文件 # 从环境变量中获取API Key openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 验证API Key是否加载成功 ifnot openai.api_key: raise ValueError("API Key加载失败，请检查.env文件是否正确配置")

大模型API 调用与参数优化

基础 API 调用流程（以 OpenAI GPT-3.5/4 为例）

非流式调用（完整结果返回）

适用于对响应速度要求不高，需获取完整回答的场景（如文档生成、数据分析）：

defget_gpt_response(prompt: str) -> str: """非流式调用GPT-3.5，获取完整回答""" try: response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", # 模型名称，可选gpt-4 messages=[ {"role": "system", "content": "你是专业的技术助手，回答需简洁准确"}, {"role": "user", "content": prompt} ], max_tokens=1024, # 最大输出长度（含输入tokens） temperature=0.7# 控制随机性，0.7为平衡值 ) # 提取回答内容 return response.choices[0].message["content"].strip() except Exception as e: returnf"API调用失败：{str(e)}" # 调用示例 result = get_gpt_response("请解释大模型的tokenization过程") print(result)

流式调用（实时返回结果）

适用于对话机器人、实时问答等场景，提升用户体验（避免长时间等待）：

defstream_gpt_response(prompt: str): """流式调用GPT-3.5，实时返回回答片段""" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "你是实时对话助手，逐句返回回答"}, {"role": "user", "content": prompt} ], stream=True, # 开启流式输出 temperature=0.5 ) # 逐段处理流式响应 full_response = "" print("流式输出结果：") for chunk in response: # 提取当前片段内容（忽略空片段） chunk_content = chunk.choices[0].delta.get("content", "") if chunk_content: print(chunk_content, end="", flush=True) # 实时打印 full_response += chunk_content return full_response # 调用示例 stream_gpt_response("请分步说明大模型推理的核心步骤")

实践案例：快速搭建一个大模型对话助手

基于 Streamlit 和 OpenAI API，10 分钟实现一个 Web 版对话助手：

步骤 1：安装依赖

pip install streamlit openai python-dotenv

步骤 2：编写代码（app.py）

import streamlit as st import openai import os from dotenv import load_dotenv # 加载API Key load_dotenv() openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 页面配置 st.set_page_config(page_title="大模型对话助手", page_icon="💬") st.title("💬 大模型对话助手") # 初始化会话状态（存储对话历史） if"messages"notin st.session_state: st.session_state.messages = [ {"role": "system", "content": "你是友好的对话助手，回答简洁易懂"} ] # 显示对话历史 for message in st.session_state.messages[1:]: # 跳过system消息 with st.chat_message(message["role"]): st.markdown(message["content"]) # 处理用户输入 if prompt := st.chat_input("请输入你的问题..."): # 添加用户消息到会话状态 st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt}) with st.chat_message("user"): st.markdown(prompt) # 调用OpenAI API获取回答（流式输出） with st.chat_message("assistant"): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=st.session_state.messages, stream=True ) # 实时显示回答 full_response = st.write_stream(response) # 添加助手消息到会话状态 st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})

步骤 3：运行应用

streamlit run app.py

运行后会自动打开浏览器，输入问题即可与大模型对话（支持流式实时输出）

六、提升应用稳定性与用户体验

1. 错误处理：添加 API 调用超时、额度不足、网络异常等场景的捕获（用 try-except 包裹 API 调用代码）
2. 限流控制：若面向多用户，添加接口调用频率限制（如每用户每分钟最多 10 次调用）
3. 成本优化：

• 选择合适的模型（如非关键场景用 GPT-3.5 替代 GPT-4，降低 token 成本）
• 控制max_tokens，避免生成过长内容（根据需求设置合理阈值）

4. 隐私保护：若处理用户敏感数据，需对输入内容进行脱敏（如替换手机号、邮箱等信息）

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例：带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

0690+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发