​​生成式大语言模型（如GPT系列）通过海量文本数据训练，基于Transformer架构的注意力机制逐词预测输出，实现类人的语言生成能力。其核心在于​​自监督学习​​（无标注数据预训练）、​​上下文理解​​（长序列依赖建模）和​​概率生成​​（逐token优化输出）。​​

1. ​​Transformer架构与注意力机制​​
   模型的核心是Transformer的编码器-解码器结构，通过自注意力机制动态计算词间关联权重。例如，处理“画”一词时，模型会根据上下文（如“我画一幅”vs“一幅画”）调整词性判断，而非依赖固定规则。这种并行处理能力大幅提升了长文本的语义捕捉效率。

2. ​​数据训练与预测流程​​
   训练分为两阶段：

   • ​​预训练​​：模型从万亿级token的语料中学习语言规律，通过掩码语言模型（如BERT）或下一词预测（如GPT）构建通用语言表示。
   • ​​生成推理​​：输入提示被拆分为token，模型基于概率分布逐词生成输出。例如，输入“阳光穿过窗户”，可能预测“照在[地板]”而非“[墙壁]”，因其在训练中学习到更高频的搭配概率。

3. ​​应用与局限性​​
   这类模型已应用于对话系统、代码生成等场景，但存在​​幻觉风险​​（生成虚假信息）和​​算力依赖​​（千亿参数需高性能GPU）。优化方向包括微调领域数据、引入人类反馈强化学习（RLHF）等。

​​提示​​：理解大模型的工作原理有助于更高效地设计提示词（Prompt），同时需警惕其生成内容的可靠性验证。技术的快速迭代正推动模型向多模态、低延迟方向发展。