大型语言模型（如ChatGPT）实际工作原理（实用开发者指南）

Source: Dev.to

🔍 LLM 真正是什么？

从本质上讲，LLM 是一个下一个 token 预测系统。

给定一系列 token（单词或词片），模型会预测最可能的下一个 token——不断重复——直到生成答案。

• 没有推理引擎。
• 没有记忆。
• 没有人类意义上的理解。

只有从海量数据中学习到的概率分布。

🧠 预训练：学习语言模式

LLM 在巨大的文本语料库（网页、书籍、文档和代码）上进行预训练。
训练目标很简单：尽可能准确地预测下一个 token。

通过此过程，模型学习到：

• 语法和句法
• 语义关系
• 常见事实和模式
• 代码、数学和自然语言的结构

这使得 LLM 成为优秀的模式识别器，而非真理引擎。

🏗 基础模型 vs 指令模型

基础模型

• 能完成文本生成
• 并不可靠地遵循指令
• 没有帮助性的概念

指令模型

• 在指令‑响应数据集上进行微调
• 学会回答问题并执行任务
• 更像一个助理

这就是为什么 ChatGPT 与原始 GPT 模型感觉截然不同。

🎯 对齐与 RLHF

为了让模型更有用且安全，会采用诸如 Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 的对齐技术。

流程（简化版）

1. 人类对模型输出进行排序。
2. 奖励模型学习偏好。
3. 主模型被优化以产生更高质量的答案。

这提升了清晰度、语气和安全性——但也会带来如过度谨慎的权衡。

🧩 提示、上下文与记忆幻觉

每次交互都包含：

• 系统指令
• 用户提示
• 有限的上下文窗口

模型：

• 没有长期记忆
• 只能“记住”在上下文窗口内的内容
• 逐 token 生成响应

一旦上下文消失，记忆也随之消失。

⚠️ 为什么 LLM 会产生幻觉

幻觉产生的原因是：

• 模型优化的是看似合理的文本，而非事实
• 缺失或模糊的数据会被填充为最可能的模式
• 没有内置的事实验证机制

这也是在生产系统中采用 grounding 技术的重要原因。

🛠 生产系统如何提升准确性

实际的 AI 系统常使用：

• RAG（检索增强生成）
• 工具调用（搜索、计算器、代码执行）
• 验证层和后处理

LLM 最适合作为系统中的组件，而非独立的完整解决方案。

🔚 结语

了解 LLM 的真实工作方式可以帮助你：

• 编写更好的提示
• 设计更安全的系统
• 设定合理的期望
• 避免对模型输出过度信任

如果你正在进行 AI 开发或转向 AI 工程，这些基础知识至关重要。