本文以极简、入门、初级三个层级深入浅出地解析了大模型如Deepseek的底层工作原理。从用户输入对话到模型如何通过Transformer架构进行概率计算再到将文本转化为Token、向量化并利用多头自注意力机制进行复杂计算最后输出概率最高的答案。文章以“文字接龙”游戏为比喻生动解释了大模型如何通过海量数据训练和数学函数模拟人类语言规律并强调了位置编码的重要性。整体而言大模型的核心是根据输入计算并输出概率最高的结果。今天跟大家聊一下大模型的底层原理文章会分三个层级介绍语言大模型从小白的极简角度到入门到初级逐渐深入。极简级上面是deepseek的对话界面我们现在肯定都经常使用当我们输入一段话给的deepseek之后它是如何回答我们的呢这个就是它的底层原理我们输入一个一段对话大模型会思考如何回答我们最终给我们输出一个答案。它的思考框架就是transformer可以简单理解为一个概率你输入的内容比如“我是谁”它本质上会有好些答案“比如“你是张三”“你是李四”“你是老6”它会计算哪个跟你输入的内容更匹配然后会把这个答案给你。入门级当我们向大模型输入“我是谁”之后会先把这几个字转化成为token这个token可以接单理解为字典中的字及字代表的含义至于怎么输入的内容要怎么拆计算机科学家有一个共识就是相当于出了一本字典。每个拆分的token再转化成一个数学向量计算机讲究的是万物可计算把文字内容转为为数学向量之后向量与向量之间就可以进行计算了。这个计算过程要用到神经网络然后再加上多头自注意力机制——可以简单理解为一个团队同时做事。成员1快速浏览全文抓取主旨如“这篇文章讲AI”成员2细读关键段落理解细节如“AI如何改变医疗”成员3标记关键词关系如“AI”与“算法”的关联。每个“头”独立工作最终汇总所有视角形成全面理解得出一个答案每一层神经网络就走一次然后这样就有多个答案最终再计算每个答案的概率选择概率最高的输出给用户。输出给用户的答案不是一下子给全部内容而是一个字一个字的输出。如果有些大模型输出的比较慢就可以很清晰的看到它是一个字一个字的蹦出来初级我们从这张图中可以进一步看出计算机科学家编辑的字典有50257个token我们输入的内容对比字典进行拆分然后对应相应的token每个token有对应的编码。然后我们将token进行向量化也就是将每个token对应一个向量目前是一个向量有12288个维度。也就是我们可以从12288个维度来解读这个token从12288个方面来解读维度越多我们对一个事物的解读就越准确。比如我们面前站了1个人我们只从性别看就只有男女LGBT别来。如果我们再加一个年龄我们就不光说是男是女还可以说多大然后我们再加学历再加国家等。我们加的维度越多我们对这个人的认知就越多我们对这个人就越了解我们心里就能逐步把这个人的画像描述的越清楚。通过将token进行向量化我们能够能够进行token之间的计算了。但是我们的原始文本内容是有顺序的所以我们也要把token的位置表示出来所以我们要加一个位置编码进去。这样我们不仅仅能够知道token的信息还能知道它在整个内容中的位置我们知道位置才知道进行计算的先后顺序。接下来我们就要进行token向量化之后的计算整个计算过程如下然后我们将所有计算出来的可能的答案赋予一个权重进一步计算每个答案的概率最终选择一个概率最大的字作为输出。最终的输出如下所示我们输出第一个字之后这个字又会成为我们第一次输入的内容其它的新的内容一并输入给大模型。也就是每次新输出的内容都会当做下一轮除原始输入内容其它的输入内容来作为大模型的输入资料。总结LLM语言大模型的原理就是它根据我们的输入经过计算得出一个概率最大的结果。想象你正在玩一个超级智能的“文字接龙”游戏输入一句话比如“今天天气”模型会像预测下一个词一样疯狂计算“好”“真”“很”等词出现的概率最终选最可能的一个比如“好”不断重复把“好”拼回去变成“今天天气好”再预测下一个词比如“啊”直到生成完整句子如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取
收藏！小白也能看懂的大模型底层原理，从入门到精通的进阶指南
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