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你有没有想过，当我们向Deepseek提问时，为什么大模型能识别你的内容并找出你想要的答案，这个看似简单的交互背后，实际上经历着从数据预处理到深度学习推理的复杂技术流程。今天我将拆解大模型生成优质内容的技术核心，帮助大家更好的理解LLM，如果对你有所帮助，记得点赞关注。
一、输入与分词（Tokenization）
用户输入如“你是谁？”的文本首先经过分词处理，被拆解为模型可识别的基本单元——词元（Token）。例如，该句可能被切分为三个Token：“你”、“是”、“谁”。每个Token会被映射为一个唯一的数字标识（Token ID），如56568、105518、11319，这些ID构成模型理解语言的基础。
目前主流大模型支持多语言能力，其词典通常通过大规模训练获得，开发者也可直接使用已有的分词器（如Tokenizer）实现这一转换。
ps：如果你还不理解大模型中的Token是什么？以及文本转Token的具体流程，建议你看看我之前整理的技术文档：《一文读懂LLM中的Token以及其重要性》
二、词嵌入（Embedding Layer）
Token ID 随后被送入输入嵌入层（Embedding Layer）。这一层的作用是将离散的ID转化为连续的高维向量（例如896维），从而为后续神经网络提供数值形式的输入。
该技术称为词嵌入（Embedding），它是将自然语言转化为模型可处理数学表示的关键步骤。
ps：关于词向量，以及嵌入后如何查询，我这里还有一份更详细的技术文档，粉丝朋友自行领取：《适合初学者且全面深入的向量数据库》
三、深层语义编码：Decoder 层
得到的向量会进一步传递至多层的Decoder结构中进行深层次语义提取与上下文建模。例如，在一个24层的Decoder模块中，每一层均会对输入进行逐步加工，逐步捕捉语义依赖和对话语境。
这一过程的核心是自注意力机制（QKV Attention），通过Query、Key、Value向量的交互，模型能够有效捕捉Token之间的关联性，实现类似人类“结合上下文理解语义”的认知过程。
四、输出转换：语言模型头（LM Head）
经过所有Decoder层处理后，顶层的语言模型头（LM Head）负责将隐藏状态映射为输出词表的逻辑值（Logits）。该向量维度与词表大小相同（如151,936维），每一维对应一个词作为下一个输出的可能性分数。
五、概率采样与词生成
Logits经过Softmax函数归一化为概率分布，模型据此执行采样，选择下一个输出的Token。例如，“我”的概率为5.1%，“他”为2.7%，模型可能选择“我”作为第一个生成词。
六、迭代生成完整回复
生成第一个词后，模型将已生成文本（如“你是谁？我”）重新作为输入，重复执行以上全部步骤，逐词预测，直到形成完整响应。这一自回归生成机制确保输出在语义和语法上的连贯性。
笔者总结
大模型并非真正“理解”语言，而是借助深层神经网络结构、海量训练数据与概率数学机制，通过前向传播（Forward Propagation）逐词预测，最终组合出符合语境的响应。这一过程融合了嵌入、注意力建模、概率采样等一系列关键技术，构成了当代大模型内容生成的核心技术框架。好了，今天的分享就到这里，点个小红心，我们下期见。
