​​大语言模型（LLM）原理图的核心是通过Transformer架构实现文本的向量化计算与概率预测，其核心流程分为输入编码、自注意力计算、迭代解码三阶段，最终输出符合上下文逻辑的文本结果。​​ 以下是关键原理的展开说明：

1. ​​输入向量化​​
   用户输入的文本首先被拆分为词元（Token），每个词元通过嵌入层转换为高维向量，同时融入位置编码向量以保留词序信息。例如，“苹果”可能被表示为$[0.2,-0.5,0.7,...]$的数值组合，计算机仅通过这些数字进行后续计算。

2. ​​自注意力机制​​
   模型通过多头自注意力层分析词元间的关联权重，动态调整每个词对上下文的影响。例如，句子“猫追老鼠”中，“追”的向量会同时关联“猫”和“老鼠”，通过矩阵运算$W_Q\cdot W_K^T$计算注意力分数，最终生成包含全局语义的中间表示。

3. ​​迭代解码输出​​
   解码器以自回归方式逐词预测，每一步将当前生成的词作为下一轮输入，通过Softmax函数计算概率分布（如“狗”概率为0.6，“猫”为0.3）。这种链式反应确保输出连贯，直到生成终止符或达到长度限制。

4. ​​训练与微调​​
   预训练阶段通过海量数据学习通用语言模式（如掩码语言建模），微调阶段则用特定领域数据优化矩阵参数。模型本质是一个超大规模权重矩阵$W$，参数规模可达千亿级别。

​​理解大语言模型原理的关键在于抓住“向量计算”和“概率预测”两条主线，其能力边界取决于训练数据质量与架构设计。​​ 实际应用中，模型会持续通过用户反馈优化输出效果。