大语言模型（LLM）的核心原理是通过深度神经网络（尤其是Transformer架构）对海量文本数据进行预训练和微调，从而掌握语言规律并生成人类可理解的文本。其关键亮点包括：基于自注意力机制的并行处理、多阶段训练策略（预训练+微调）、以及通过词嵌入技术实现语义理解与生成。
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Transformer架构与自注意力机制
大语言模型的核心是Transformer架构，其通过自注意力机制（Self-Attention）动态计算词与词之间的关联权重，解决了传统RNN的长距离依赖问题。多头注意力（Multi-Head Attention）进一步捕捉不同维度的语义特征，使模型能并行处理序列数据并高效理解上下文。 -
预训练与微调的双阶段学习
预训练阶段，模型通过无监督学习（如掩码语言建模或自回归预测）从海量无标注数据中学习通用语言规律；微调阶段则用特定任务的小规模标注数据优化模型，使其适应翻译、问答等场景。这种策略兼顾通用性与任务适配性。 -
词嵌入与语义向量空间
模型将词汇映射为高维向量（如Word2Vec、GloVe），通过向量距离反映语义关联。例如，“猫”和“狗”的向量在空间中更接近。这种数学表达使模型能捕捉语法、语义甚至隐含知识。 -
生成式与双向编码模型
GPT类模型采用自回归生成，逐词预测输出；BERT类模型则通过双向编码理解上下文。两者结合可覆盖不同任务需求，如创意生成或精准问答。 -
算力与分布式训练
大语言模型依赖GPU/TPU集群进行分布式训练，通过梯度下降算法（如Adam）优化损失函数。计算能力的提升直接推动模型规模扩大与性能突破。
未来，大语言模型将继续融合多模态数据与强化学习，但核心仍围绕对语言本质的数学建模。理解这些原理，有助于更高效地利用AI工具或参与技术迭代。