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自2022年12月大模型发布以来，我们见证了传统AI技术到现在主流生成式AI技术的演变过程，在使用大模型让大模型按照我们的预期生成内容和任务就要懂得如何控制它，控制大模型不光要知道如何写更优的提示词，还要知道它的底层原理。不管是日常工作和AI相关的面试，这都是我们绕不开的点。

在了解大模型底层原理前，我们先来聊聊传统AI和生成式AI的区别。

1.传统AI技术

• 基于规则基于规则或特定算法，具备可解释性，有明确的input->output路径。

• 只能输出投入的数据，不能创造新内容(只能输出历史投入的内容）

  简而言之开发团队明确知道AI能做什么。

2.生成式AI技术

基于大语言模型，黑箱模型不可解释，不是input一output 逻辑（不能解释原因：不是因为不知道它的原理和结果是如何出来的，而是因为我们没办法和他一样去进行计算）。
可以产出不存在的内容
简而言之开发团队知道AI如何工作，但不知道会生成什么（计算结果和过程，不知道）。

接下来说我们来说生成式AI（大模型）底层工作原理，当我们给大模型输入需求（Prompt)后，大模型会经过四个步骤处理返回给我们结果。

第一步：文本分割成Token

当我们把文本（Prompt)发送给大模型后，大模型先会按照模型预训练时的分词规则将我们的Prompt进行拆分，例如当我们给大模型输入"生成式AI是什么东西？"大模型 会拆分为“生成、式、AI、是什么、东西、？”6个Token。

第二步：嵌入——向量化

在嵌入层大模型会将已经拆分好的Token嵌入到它的Token单词表中进行随机的标号，这个标号也叫做嵌入。

这里面我们难免会有两个疑问：Token为什么要向量化？为什么要将我们的输入的Prompt拆分为Token后嵌入到预训练时Token单词表中？

先说第一个问题，确切地说Token是以向量形式存在的。至于第二个问题为什么要做嵌入，因为只有嵌入到Token预训练时的单词表中，才能多维度对比各个Token之间的相似性（向量指向之间的夹角），为后面多层推理和向量计算（最终预测）阶段提供准确的数据支撑。
以上文拆分后的”AI“为例，我们可以通过下图更直观地感受下Token的相似相对比。

第三步：多层推理（调整隐藏状态值）

在完成上面的向量嵌入后会进入推理层，推理层自注意力机制对已标完号的Token与该词所在的位置和前后（生成式AI只能看前面的）和单词之间的关联关系使用自注意力层（transformer）架构进行参数调整，层层调整，直到把这句中的Token都调整完。

注意：调的不是第一层嵌入的那个参数，那个参数嵌入后是固定的了，它调整的叫做隐藏状态值(各个token之间的关系），比如为什么那两个词在一起？为什么那三个词在一起。

第四步：向量计算（最终预测）

基于上面的步骤整完后就能得到token的整体走向趋势（规律），进而预料下一个可能Token的参数和取值,在得到可能参数范围内选用概率最大的Token作为输出，将选择的Token作为我们Prompt句子下一个Token加到句子中，然后又生成了一个新的一句话，重复上面的（二、三、四）步骤，层层计算，直到大模型计算完了后面不需要有了，非常合理了，以’。'结束。

补充：当大模型将每一个Token的概率算出来，选择具体输出那个Token的时候，我们可以限定Token选值的范围，也叫温度控制，比如(5%——10%)或者前10个里面随便选一个。

我们设定的范围越小输出结果越靠前，则输出的值更严谨和精确，这也是下轮模型计算的基础，因此从另个方面也决定了大模型的精确性和灵活性。

最后，以一张图总结下今天的内容

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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