生成式大语言模型的核心原理基于深度学习技术，通过预训练和概率生成实现自然语言处理。以下是关键要点：

1. 基础架构

   采用Transformer解码器架构，包含多头自注意力层和因果掩码。因果掩码确保每个生成位置仅能访问前序token，防止信息泄露，同时支持并行化训练和大规模预训练。

2. 预训练机制

   通过自回归或掩码语言模型进行预训练，模型学习上下文中的语言模式。例如，GPT系列使用自回归方式预测下一个token，而掩码语言模型则通过随机遮盖部分token计算概率分布。

3. Token处理与词汇表

   输入文本通过Byte Pair Encoding（BPE）分词转化为token，构建数万至数十万级别的词汇表。每个token对应唯一编号，便于模型处理和生成。

4. 概率生成流程

   模型根据输入上下文计算每个token的概率分布，逐步生成连贯文本。例如，用户输入"The quick brown fox"后，模型会预测下一个token（如"a"），并迭代生成完整句子。

5. 应用与扩展

   预训练完成后，模型可通过微调适应特定任务（如文本生成、问答等）。其生成能力基于对语言规律的学习，可生成符合语法和语义的流畅文本。

总结 ：生成式大语言模型通过Transformer架构、预训练和概率生成实现文本生成，依赖大规模语料库和高效计算资源，广泛应用于自然语言处理任务。