大模型底层原理极简入门：小白也能学会的AI核心技术（含收藏）

本文分极简、入门、初级三个层级详解语言大模型原理，从Transformer思考机制到Token向量化、多头自注意力机制，再到位置编码与概率计算，以“文字接龙”比喻大模型输出逻辑。强调海量数据训练、数学函数、位置编码等关键要素，并介绍AI大模型在智能体、数字人、营销等领域的应用，适合小白及程序员学习收藏。

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‌

## 最后

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！

业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验，借行业风口实现职业翻盘！

深知技术人入门大模型时容易走弯路，我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包，涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费，免费分享给所有想入局AI大模型的朋友！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

部分资料展示

1、 AI大模型学习路线图

2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 大模型学习书籍&文档

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、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

6、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。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

• 👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】