🧠 LLMs 像5岁小孩一样解释

Source: Dev.to

图书管理员类比

想象有一位图书管理员：

• 读过图书馆里的每一本书
• 记住了语言运作的模式
• 能预测句子中下一个词是什么

你问：“法国的首都是 ___”

图书管理员： “巴黎”

LLM 就是经过海量文本（包括大量互联网文本）训练的“图书管理员”。

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LLM 的全称

Large Language Model

• Large → 数十亿参数（记忆）
• Language → 在文本上进行训练
• Model → 数学预测引擎

工作原理（简述）

LLM 只是在预测下一个词：

Input: "The cat sat on the"
LLM thinks: What word typically follows this?
Output: "mat" (high probability)

把足够多的预测串在一起，就会得到：

• 文章
• 代码
• 诗歌
• 对话

训练过程

为了预测得好，它们通过以下方式学习：

• 向它们喂入大量文本（书籍、维基百科、代码、网站）
• 提问：“预测下一个词”
• 若预测错误，则调整模型
• 重复数十亿次

训练结束后，它们已经掌握了语言的模式。

著名的 LLM

• GPT‑4（OpenAI）
• Claude（Anthropic）
• Gemini（Google）
• Llama（Meta）

一句话概括

LLM 是在海量文本上训练的 AI 模型，用于预测下一个词，从而实现写作、回答问题和编写代码的能力。

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