https://blog.leanku.com/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Recent content in 大模型 on Leanku https://blog.leanku.com/papermod-cover.png https://blog.leanku.com/papermod-cover.png Hugo -- gohugo.io Tue, 21 Oct 2025 00:01:01 +0800 https://blog.leanku.com/post/ai/%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8E%9F%E7%90%86/ Tue, 21 Oct 2025 00:01:01 +0800 https://blog.leanku.com/post/ai/%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%8E%9F%E7%90%86/ 理解大模型工作原理 引言：当计算机学会了"说话" 想象一下，你正在和一个"人"对话，他能理解你的问题，能写出优美的诗句，能解释复杂的科学概念，甚至能帮你写代码。但这个"人"其实是一个运行在服务器上的软件程序。它如何做到的？ 这就是大语言模型（Large Language Model, LLM）创造的奇迹。在本文中，我将用一个PHP开发者的视角，带你深入理解这个"数字大脑"的工作原理。 一、大模型是什么？ 1.1 从一个形象的比喻开始 传统程序 vs 大模型 对比维度 传统程序 大语言模型 工作方式 按照程序员写的代码执行 根据海量数据"学习"出的规律工作 知识来源 程序员明确告诉它 从数万亿文本中自己"领悟" 灵活性 只能处理预设的场景 能应对从未见过的问题 类比 按照菜谱做菜的厨师 尝过百万道菜后自己创造新菜的大厨 1.2 从数字到智能：三个关键洞察 洞察一：词语可以用数字表示 就像我们可以用经纬度表示地球上的任何位置，我们也可以用一组数字（向量）表示一个词的含义： "国王" = [0.8, 0.3, -0.2, 0.5, ...] "王后" = [0.7, 0.4, -0.1, 0.6, ...] "苹果" = [0.1, 0.9, -0.8, -0.3, ...] 洞察二：词语之间的关系可以用数学计算 经典的"国王 - 男人 + 女人 = 王后"实验表明，这些数字向量之间可以进行数学运算，而且结果符合语义！ 洞察三：上下文决定含义 “苹果"在"苹果很好吃"和"苹果发布了新手机"中含义不同。大模型需要理解这种差异。 二、大模型的核心架构 2.1 从神经元到神经网络 单个神经元（生物类比）： 树突（接收信号） → 细胞体（处理信号） → 轴突（输出信号） 人工神经元（数学抽象）： 输入 × 权重 + 偏置 → 激活函数 → 输出 2.