大语言模型的词汇量通常在‌数万到数十万不等‌，具体取决于模型的训练数据和架构设计。这些词汇并非固定不变，而是通过‌分词算法动态处理‌，能够识别专业术语、网络用语甚至部分生僻词。核心亮点包括：‌自适应扩展能力、多语言混合处理、上下文关联理解‌。

1. ‌词汇构成原理‌
   大语言模型通过子词切分（如BPE算法）将单词分解为更小的单元，例如"unhappy"会被拆解为"un"+"happy"。这种方式显著提升了对生僻词、拼写变体的识别能力，同时控制词典规模在可计算范围内。

2. ‌动态扩展机制‌
   模型在推理时会实时组合子词单元，这意味着其有效词汇量远超预设词表。当遇到"区块链"这类新词时，即便训练数据中未出现过完整词汇，也能通过字词组合理解语义。

3. ‌跨语言处理特性‌
   先进模型如GPT系列采用共享词表设计，同一组参数可处理中英文混合输入。例如"你好hello"会被识别为有效表达，而非当作错误输入。

4. ‌上下文关联能力‌
   词汇的实际含义由上下文动态决定。比如"苹果"在"吃苹果"中指向水果，在"苹果发布会"中则关联品牌，这种理解不依赖预先录入的多个词义条目。

实际应用中，用户无需刻意使用特定词汇，模型会自动匹配最接近语义的表达。需要注意过于冷门的专有名词可能需要通过解释性描述辅助理解。