大型语言模型如何生成响应？ | AI 监测常见问题

理解 LLM 的响应生成过程

大型语言模型（LLM），如 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity，并不是从数据库中检索预先写好的答案。它们通过复杂的模式识别和概率预测流程来生成响应。当你提交提示词时，模型并不会“查找”信息，而是基于训练时学到的所有内容预测下一个应该出现的词语或想法。这一根本区别对于理解现代 AI 系统的工作原理至关重要。整个过程包括多个阶段，从将文本拆分成易处理的片段，到通过数十亿互联参数处理。每个阶段都会优化模型的理解，并生成越来越复杂的语义表示。

分词：将语言拆解为片段

响应生成的第一步是分词，即把原始文本转换为称为**分词（tokens）**的离散单元。这些分词不一定是完整的词语，可能是字母、音节、子词单元，甚至是完整的词，具体取决于分词器的设计。当你输入“解释光合作用如何运作”，模型会将其拆解成便于数学处理的分词。例如，一句话可能被拆分为 [“Explain”, “how”, “photo”, “synthesis”, “works”]。分词对于神经网络至关重要，因为它们只能处理数值数据，而不是原始文本。每个分词随后会被映射为模型可用的唯一标识符。不同的 LLM 使用的分词器也不尽相同——有的使用字节对编码，有的采用其他算法——但目标一致：把人类语言转换为适合数学计算的格式。

分词嵌入与位置编码

文本分词后，每个分词会被转换为分词嵌入——一个数值向量，包含该分词的语义和词汇信息。这些嵌入在训练期间学习而成，通常是 768 到 12,288 维的高维空间。语义相近的分词，其嵌入在这个空间中也会靠得很近。例如，“king”和“emperor”的嵌入会相互接近，因为它们具有类似的语义属性。但在这个阶段，每个分词嵌入只包含该分词自身的信息，并不了解其在序列中的位置或与其他分词的关系。

为了解决这个问题，模型会应用位置编码，为每个分词注入其在序列中的位置信息。通常采用三角函数（正弦和余弦波）生成每个位置独特的签名。这一步至关重要，因为模型需要知道不仅有哪些词，还要知道它们的顺序。位置编码会与分词嵌入相加，形成同时包含“是什么”和“位于序列何处”的丰富表示。这个复合表示随后进入 Transformer 的核心处理层。

Transformer 架构：响应生成的引擎

Transformer 架构是现代 LLM 的基础，它首次被提出是在 2017 年具有里程碑意义的论文《Attention Is All You Need》中。与之前的 RNN、LSTM 等顺序模型每次只能处理一个分词不同，Transformer 能同时分析整个序列所有分词。这种并行处理大大加快了训练和推理速度。Transformer 由多层堆叠而成，每层包含两个主要组件：多头注意力和前馈神经网络。这些层协同工作，逐步优化模型对输入文本的理解。

多头注意力：核心机制

多头注意力可以说是 Transformer 架构中最关键的部分。它允许模型同时关注输入文本的不同方面。每个“头”独立运行，拥有自己的一套学习权重矩阵，使模型能够捕捉不同类型的语言关系。例如，一个注意力头可能专注于语法关系，另一个关注语义含义，第三个则识别句法模式。

注意力机制通过每个分词的三个关键向量实现：查询（Q）、键（K）和值（V）。查询向量表示当前分词在“问：我该关注什么？”；键向量代表序列中所有分词，回答“我是谁”；模型通过计算查询和键的点积，评估每个分词对当前分词的重要性。这些分数随后通过softmax归一化，变成总和为 1 的注意力权重。最后，模型用这些权重对值向量进行加权求和，为每个分词生成包含上下文信息的表示。

以句子“The CEO told the manager that she would approve the deal.”为例，注意力机制必须判断“she”指的是 CEO 而不是 manager。“she”的查询向量会对“CEO”有很高的注意力权重，因为模型学会了代词通常指代主语。这种消歧能力和理解远距离依赖正是注意力机制的强大之处。多个注意力头并行工作，使模型在关注多种语言模式的同时，能够捕捉到这些重要信息。

前馈网络与层级优化

注意力机制处理完每个分词后，输出会进入前馈神经网络（FFN）。这些是相对简单的多层感知机，对每个分词独立应用。注意力层在序列范围内混合信息，而 FFN 步骤则进一步优化已经集成的上下文模式，提取更高级的特征和模式，丰富每个分词的表示。

注意力和 FFN 组件都采用残差连接和层归一化。残差连接让信息可以直接流向下一层，防止深层网络中的信息丢失。层归一化则通过标准化每层输出，稳定训练过程。这些技术确保信息在经过几十甚至上百层（现代 LLM 通常有 12 至 96 层以上）流动时，表示始终连贯有意义。每一层都会逐步为分词嵌入注入更抽象、更高级的语言信息。

多层堆叠的迭代处理

Transformer 会将输入依次通过多层堆叠，每层都在优化分词表示。第一层让分词了解自己与周围分词的直接关系，后续层则让分词逐渐具备对长距离依赖、语义关系和抽象概念的理解。在 96 层模型的第 50 层时，一个分词的表示已经远比第 1 层时包含更多上下文信息。

这种迭代优化对于理解复杂语言现象至关重要。早期层可能捕捉基本句法模式，中间层识别语义关系，后期层则理解抽象概念和推理模式。模型并不会被显式指示学习这些层次结构——它们在训练过程中自然涌现。当分词到达最后一层时，其表示不仅包含字面意思，还包含其在整个输入序列中的作用及与当前任务的关系。

从表示到概率分布

经过所有 Transformer 层处理后，每个分词都拥有包含丰富上下文的最终表示。但模型的最终目标是生成序列中的下一个分词。为此，最终的分词表示（通常是输入序列的最后一个分词）会经过线性输出层和softmax 函数。

线性输出层用权重矩阵将分词最终表示乘出logits——即词汇表中每个分词的未归一化分数。这些 logits 反映了模型对每个下一个分词的原始偏好。softmax 函数随后将 logits 转化为概率分布，所有概率和为 1。这个分布体现了模型对下一个分词的判断。例如，当输入为“The sky is,”时，模型可能为“blue”分配较高概率，为其它颜色或无关单词分配较低概率。

分词生成与解码策略

模型生成出整个词汇表的概率分布后，需要选择实际要输出的分词。最简单的是贪婪解码，即始终选择概率最高的分词。但这种方式容易产生重复或不理想的响应。更复杂的方法包括温度采样（调整概率分布的均匀度）、top-k 采样（只考虑概率最高的 k 个分词）以及束搜索（同时保留多条候选序列，并选出总概率最高的一条）。

选定的分词会被添加到输入序列，整个流程重新开始。模型处理原始输入加上新生成的分词，再为下一个分词生成概率分布。如此反复，直到生成特殊的序列结束分词或达到最大长度限制。这正是 LLM 的响应是逐步生成的，每个新分词都依赖于序列中所有已生成的分词。

从海量训练数据中学习

LLM 的卓越能力源自于对数十亿分词的多样化数据进行训练，这些数据包括书籍、文章、代码库、对话和网页等。在训练中，模型学习在给定所有前文分词的情况下预测下一个分词。这个简单目标在海量数据集上反复训练数十亿次，使模型吸收了关于语言、事实、推理甚至编程的模式。模型并不会记住具体句子，而是习得了语言的统计规律。

现代 LLM 拥有数十亿到数千亿个参数，即可调节的权重，存储着学到的模式。这些参数通过反向传播优化：模型预测与实际下一个分词对比，利用误差更新参数。这一训练过程规模极大：训练大型模型需要数周甚至数月的专用硬件，并消耗大量电力。但一旦训练完成，模型生成响应只需几毫秒。

微调与对齐：让响应更优

纯粹的语言模型训练能让模型生成流畅的文本，但也可能输出不准确、有偏见或有害内容。为此，开发者会采用微调与对齐技术。微调是指用高质量的精选数据集再次训练模型。对齐则是让人工专家对模型输出进行评分，并用这些反馈通过**基于人类反馈的强化学习（RLHF）**进一步优化模型。

这些后训练流程让模型变得更加有用、无害和诚实。它们不会改变模型的基本响应生成机制，但会引导模型生成更优的答案。这也是为什么不同的 LLM（如 ChatGPT、Claude、Gemini）针对同一提示词会有不同输出——因为它们的微调和对齐方法不同。人工干预在这个过程中至关重要，没有对齐的 LLM 会不那么有用，甚至可能带来风险。

为什么 LLM 响应自然且有上下文感

LLM 之所以能生成极具人类风格的自然响应，是因为它们从数十亿条人类交流范例中学习。模型习得了人类如何结构化表达、传达情感、使用幽默、根据上下文调整语气的模式。当你向 LLM 请求鼓励时，它并不是有意识地表达同理心，而是学会了在训练数据中某些提示后会跟随特定的鼓励性响应模式。

这种对对话动态的习得理解，加上注意力机制维护上下文的能力，使模型能生成连贯且符合语境的回复。模型能够保持角色一致性，记住对话早期内容，并根据用户需求调整语气。这些能力都源自训练中学到的统计模式，而不是显式编程。因此，LLM 能进行细腻的对话，理解微妙暗示，甚至生成富有创意的内容。

局限性与上下文窗口的作用

尽管极为先进，LLM 仍有重要局限。它们一次只能处理有限的上下文信息，这取决于上下文窗口（通常为 2,000 至 200,000 分词，具体取决于模型）。超出窗口的信息会被遗忘。此外，LLM 无法实时访问最新信息，只能处理训练数据中的知识。它们有时会产生“幻觉”——自信地生成听起来合理但其实错误的信息。对于需要精确数学计算或超越模式匹配的逻辑推理任务，模型同样力不从心。

理解这些局限对于高效使用 LLM 至关重要。它们擅长语言理解、生成和模式识别，但如果需要实时信息、精确计算或绝对准确，最好结合其他工具。随着 LLM 技术发展，研究者正在开发如检索增强生成（RAG）、链式思考提示（chain-of-thought prompting）等新技术，让模型能访问外部信息并鼓励分步推理。