​​大语言模型通过大规模数据训练和深度神经网络架构处理语言，其核心在于“预训练-指令微调-推理生成”的工作流程，并依赖参数量与计算资源的支持。​​

大语言模型的工作从收集和处理海量文本开始，涵盖网页、书籍、对话等通用内容，以及专业科学、代码等多领域数据。​​数据预处理阶段会剔除噪声、冗余及潜在有害信息​​，确保训练数据质量。随后，基于Transformer架构的神经网络通过自注意力机制解析数据中的语言模式，形成对语义、语法的深度抽象。例如，模型会将输入文本拆解为“Token”（词或子词片段），并通过词表映射为数值ID，转化为机器可处理的格式。

训练过程分为基础模型预训练和指令微调两个关键阶段。​​预训练采用分布式计算与大规模参数调整​​，例如GPT-4的参数规模达数千亿级，需消耗超亿美元成本。在此阶段，模型通过掩码预测或自回归方式学习上下文关系。指令微调则通过人工标注的任务指令优化模型响应能力，使其符合用户需求，如摘要生成或对话交互。高效微调技术（如LoRA）进一步降低参数更新量，仅需微调少量附加参数即可适配新任务。

实际应用中，用户输入的提示文本触发模型的推理生成机制。​​模型通过自回归方式逐步预测后续Token，结合概率分布选择最优词并迭代拼接，直至生成完整回复​​。例如，当输入“今天天气如何”时，模型可能先推测“今天”后接“北京”更合理，再结合历史数据输出完整答案。多模态模型还可整合图像、音频等信息，拓展应用场景。

​​大语言模型的核心技术支撑在于其庞大参数量与计算资源储备​​，但需平衡性能与能耗，并面临安全性和理解深度的挑战。未来，轻量化微调与跨模态融合将进一步推动其普及，为产业智能化提供更广泛的解决方案。