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想要入门大语言模型（LLM），核心是抓住它的底层逻辑——无论你听到的预训练、微调，还是实际应用中的推理过程，本质上都围绕一个核心任务展开：next token prediction（下一个token预测）。简单说，就是模型以“自回归”的方式，从左到右一步步生成连贯的文本，这也是所有LLM的共同基石。

一、先搞懂基础：什么是Token？

接触LLM的第一步，必然要理解“Token”这个核心概念。它不是复杂术语，本质就是文本的“最小拆分单元”——可以是一个词、一个子词，甚至是一个标点符号。在把文本送入大模型之前，必须先做“tokenize（分词）”处理，把连续的文本拆成离散的Token序列，这个过程就像我们阅读前先把段落拆成句子一样。

这里要注意：分词器是在大量无标签文本上提前训练好的，它能保证拆分出的Token数量固定且唯一，这个固定的Token集合就是我们常说的“词表”（Vocabulary）。不同语言的Token拆分逻辑有差异，小白可以直接记下面的总结：

1. 英文中的Token

• 拆分单位：单词、子词或标点，比如“unhappiness”会拆成“un”“happi”“ness”（子词拆分能兼顾未登录词和效率）；
• 数量换算：1个Token约对应3-4个字母，或0.75个英文单词（粗略估算，方便计算文本Token数）。

2. 中文中的Token

• 拆分单位：单个汉字或分词后的词语，比如“人工智能”可能拆成“人工”“智能”；
• 平台差异：不同大模型平台的Token换算不同，通义千问/千帆1 Token=1个汉字，腾讯混元1 Token≈1.8个汉字（实际使用时以平台文档为准）。

分词后，每个Token都会对应一个固定的“向量表示”，这就是模型的“Embedding层”的作用。获取Token的Embedding其实很简单，就像查字典一样：词表中每个Token都有唯一的索引，通过索引就能找到对应的向量（这个向量包含了Token的语义信息）。

关键补充：位置编码（Position Embedding）

文本是有顺序的（比如“我吃苹果”和“苹果吃我”意思完全不同），但LLM的核心结构——Transformer，本身不具备“感知顺序”的能力。为了解决这个问题，必须给每个Token加上“位置信息”：给每个位置分配一个专属的“位置Embedding”，再和对应的Token Embedding相加，这样模型就能区分不同位置的Token了。

这里引申出一个小白常问的概念：上下文长度（Context Length）。它指的是模型训练时能接收的最大Token长度。如果训练时只学了短文本的位置Embedding，推理时就无法处理超长文本——因为模型没见过长位置的编码，就像没学过的字无法认识一样。

二、LLM的核心：预训练过程详解

当我们拿到带位置信息的Token Embedding后，下一步就是送入模型进行“特征加工”。主流LLM（比如GPT系列）用的是“仅解码器（Decoder-only）”的Transformer结构，这个结构会对每个Token的Embedding做复杂的特征提取，最终输出一个经过加工的Embedding向量。

这个输出的Embedding，就是用来做“下一个Token预测”的核心。很多小白觉得这个过程复杂，其实可以把它简化成一个“分类问题”，步骤如下：

1. 线性层转换：把输出的Embedding送入一个线性层，输出维度等于词表大小——相当于让模型判断“下一个Token是词表中的哪一个”；
2. Softmax归一化：把线性层的输出转换成概率（所有Token的概率和为1）；
3. 训练目标：最大化“预测正确下一个Token”的概率（简单说就是让模型尽量猜对）；
4. 推理逻辑：从概率分布中“采样”出一个Token，作为下一个生成的内容。

核心机制：因果自注意力（Causal Self-Attention）

训练时，模型能一次性处理整个句子的所有Token，同时预测每个Token的下一个Token，这靠的是“因果自注意力”机制——通过一个“掩码（Mask）”，让模型在预测当前Token的下一个Token时，只能看到前面的Token，看不到后面的Token（避免“作弊”）。

具体来说：计算注意力权重时，会把当前Token之后所有位置的权重设为0，这样模型就只能基于已有的前文信息做预测，符合人类“从左到右阅读”的逻辑。

而推理阶段，模型则是“逐Token生成”：先输入第一个Token，预测第二个；再把前两个Token作为输入，预测第三个；以此类推，这就是“自回归生成”的核心逻辑。

延伸：生成时的采样策略（小白必知）

推理时从概率分布中采样下一个Token，不是“随机乱选”，而是有对应的策略，不同场景选不同策略：

• 贪婪策略（Greedy Search）：直接选概率最高的Token——优点是稳定，缺点是容易生成重复、生硬的文本；
• Top-k采样：只从概率最高的k个Token中采样——平衡稳定性和多样性；
• 核采样（Nucleus Sampling）：只从概率和达到某一阈值（比如0.9）的Token中采样——比Top-k更灵活，能适应不同文本的概率分布。

另外一个关键参数是Temperature（温度），用来控制生成的随机性，小白可以记这个规律：温度越小越稳定，越大越多样。

三、代码落地：从0看懂nanoGPT实现

理解了原理，再看代码就很简单了。这里以经典的nanoGPT（Karpathy实现的极简GPT）为例，拆解核心代码逻辑。nanoGPT的代码仓库地址：https://github.com/karpathy/nanoGPT/tree/master

所有Transformer类模型的核心都是“堆叠多个Block”，每个Block主要包含两部分：多头因果自注意力（Multi-headed Causal Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-forward Neural Network）。结构示意图如下：

1. 单个Block的实现（核心代码解读）

每个Block的作用是“特征增强”，通过注意力机制捕捉Token间的关联，再通过前馈网络加工特征。代码中用了“预归一化”（先做LayerNorm再做注意力/前馈），这是GPT-2之后的主流做法，能让训练更稳定。

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassBlock(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()# 第一层归一化self.ln_1=nn.LayerNorm(config.n_embd,bias=config.bias)# 因果自注意力模块self.attn=CausalSelfAttention(config)# 第二层归一化self.ln_2=nn.LayerNorm(config.n_embd,bias=config.bias)# 前馈神经网络模块self.mlp=MLP(config)defforward(self,x):# 残差连接：x + 注意力输出（缓解梯度消失）x=x+self.attn(self.ln_1(x))# 残差连接：x + 前馈网络输出x=x+self.mlp(self.ln_2(x))returnx

2. 完整nanoGPT的结构（整体逻辑）

整个GPT模型的结构可以拆解为：Token Embedding层（将Token转为向量）→ 位置Embedding层（添加位置信息）→ Dropout层（防止过拟合）→ 堆叠多个Block（特征加工）→ 最终归一化层 → 输出层（预测下一个Token）。

classGPT(nn.Module):def__init__(self,config):super().__init__()# 校验必要的配置参数（词表大小、上下文长度）assertconfig.vocab_sizeisnotNoneassertconfig.block_sizeisnotNoneself.config=config# Transformer核心模块集合self.transformer=nn.ModuleDict(dict(wte=nn.Embedding(config.vocab_size,config.n_embd),# Token Embedding层wpe=nn.Embedding(config.block_size,config.n_embd),# 位置Embedding层drop=nn.Dropout(config.dropout),# Dropout层h=nn.ModuleList([Block(config)for_inrange(config.n_layer)]),# 堆叠多个Blockln_f=nn.LayerNorm(config.n_embd,bias=config.bias),# 最终归一化层))# 输出层：将特征向量映射到词表维度（预测下一个Token）self.lm_head=nn.Linear(config.n_embd,config.vocab_size,bias=False)# 权重共享：Token Embedding层和输出层共享权重（提升效率、减少参数）self.transformer.wte.weight=self.lm_head.weight# 初始化所有参数self.apply(self._init_weights)# 对残差连接的投影层做特殊初始化（GPT-2论文推荐，提升训练稳定性）forpn,pinself.named_parameters():ifpn.endswith('c_proj.weight'):torch.nn.init.normal_(p,mean=0.0,std=0.02/math.sqrt(2*config.n_layer))# 参数初始化函数（默认用正态分布初始化）def_init_weights(self,module):ifisinstance(module,nn.Linear):torch.nn.init.normal_(module.weight,mean=0.0,std=0.02)ifmodule.biasisnotNone:torch.nn.init.zeros_(module.bias)elifisinstance(module,nn.Embedding):torch.nn.init.normal_(module.weight,mean=0.0,std=0.02)

关键知识点：代码中用到了“权重共享”（Token Embedding层和输出层共享权重）。这是GPT系列的经典优化，既能减少模型参数数量（提升训练效率），又能让Token的语义向量和预测向量更一致，从而提升模型性能。

3. 训练与推理的前向传播逻辑

无论是训练还是推理，核心都是“构建Embedding→特征加工→输出预测”的流程。下面重点看前向传播的核心代码：

defforward(self,idx,targets=None):device=idx.device b,t=idx.size()# b：批量大小，t：序列长度assertt<=self.config.block_size,f"序列长度不能超过上下文长度{self.config.block_size}"# 1. 构建位置索引（0到t-1）pos=torch.arange(0,t,dtype=torch.long,device=device)# 2. 生成Token Embedding和位置Embeddingtok_emb=self.transformer.wte(idx)# (b, t, n_embd)：批量×序列长度×嵌入维度pos_emb=self.transformer.wpe(pos)# (t, n_embd)：序列长度×嵌入维度# 3. 叠加Embedding并经过Dropoutx=self.transformer.drop(tok_emb+pos_emb)# 4. 送入所有Block进行特征加工forblockinself.transformer.h:x=block(x)# 5. 最终归一化x=self.transformer.ln_f(x)# 6. 输出预测（如果有目标值，计算损失）logits=self.lm_head(x)# (b, t, vocab_size)：预测每个位置的下一个Token概率loss=NoneiftargetsisnotNone:# 调整维度以匹配交叉熵损失的输入要求loss=F.cross_entropy(logits.view(-1,logits.size(-1)),# (b*t, vocab_size)targets.view(-1)# (b*t,))returnlogits,loss

4. 推理阶段的生成逻辑（核心代码解读）

推理阶段的核心是“自回归循环”：不断将生成的Token拼接到输入序列中，重复预测下一个Token。代码中用了@torch.no_grad()装饰器，关闭梯度计算（提升推理速度，避免不必要的内存占用）。

@torch.no_grad()defgenerate(self,idx,max_new_tokens,temperature=1.0,top_k=None):""" 输入：idx（初始序列，shape=(b,t)）、max_new_tokens（要生成的最大Token数） 输出：生成完成的序列（shape=(b,t+max_new_tokens)） """for_inrange(max_new_tokens):# 裁剪序列长度：如果输入序列超过上下文长度，只保留最后block_size个Tokenidx_cond=idxifidx.size(1)<=self.config.block_sizeelseidx[:,-self.config.block_size:]# 前向传播：获取当前序列的预测logitslogits,_=self(idx_cond)# 只取最后一个Token的logits（因为我们只需要预测下一个Token）logits=logits[:,-1,:]/temperature# 除以温度调整随机性# 可选：Top-k采样（只从概率最高的k个Token中选择）iftop_kisnotNone:v,_=torch.topk(logits,min(top_k,logits.size(-1)))logits[logits<v[:,[-1]]]=-float('Inf')# 把k以外的Token概率设为负无穷# 转换为概率分布probs=F.softmax(logits,dim=-1)# 从概率分布中采样下一个Tokenidx_next=torch.multinomial(probs,num_samples=1)# 把新生成的Token拼接到输入序列中，进入下一轮循环idx=torch.cat((idx,idx_next),dim=1)returnidx

四、深入理解：温度参数（Temperature）的作用

前面提到温度参数控制生成随机性，这里展开讲清楚原理，小白也能听懂。温度的核心作用是“调整logits的分布形状”，进而改变最终的概率分布——logits是模型输出的原始分数，还没经过softmax转换为概率。

1. 不同温度的效果

• 温度>1（增加随机性）：会放大logits的数值，让logits分布更“平坦”。经过softmax后，不同Token的概率更接近，模型更容易选择低概率Token，生成的文本更多样。比如原始logits是[10,20,30]，除以温度2后变成[5,10,15]，概率分布更均匀。
• 温度<1（减少随机性）：会缩小logits的数值，让logits分布更“尖锐”。经过softmax后，高概率Token的优势更明显，低概率Token几乎不会被选中，生成的文本更稳定、更可预测。比如原始logits[10,20,30]，除以温度0.5后变成[20,40,60]，概率集中在高分数Token上。
• 温度=1（原始分布）：不改变logits，概率分布完全遵循模型的原始预测结果。

2. 为什么需要调整温度？

不同场景需要不同的生成效果，温度参数就是为了适配这些场景：

• 需要创造性：比如写诗歌、编故事，用温度>1（比如1.2），让文本更多样；
• 需要准确性：比如机器翻译、问答系统，用温度<1（比如0.7），让输出更稳定、更少错误；
• 平衡需求：日常文本生成，用温度=1，保留模型的原始预测逻辑。

到这里，LLM从原理到代码的核心逻辑就讲完了。总结一下：LLM的核心是“下一个Token预测”，从文本分词到Embedding，再到Transformer的特征加工，最后通过采样生成文本，整个流程环环相扣。结合nanoGPT的代码，能更直观地理解每个环节的作用，小白可以先把核心代码跑起来，再逐步拆解细节～

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