本文以通俗方式解释了大语言模型的本质是"概率缝合怪"，通过预测下一个token的概率来生成文本。介绍了温度参数如何控制回答随机性，以及token作为模型基本语言单位的概念。token不仅是文本处理的最小单位，也是计费依据。同时提到了上下文窗口对模型理解能力的影响，以及AI在总结、数据分析、创作等领域的广泛应用，并预告了将分享RAG应用和智能聊天机器人的构建方法。

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现在基本已经有全民 AI 浪潮的势头了，很多人的工作生活已经离不开大模型。但你了解大模型的本质吗？它的工作原理是什么？token 又是怎么来的？

今天就带大家用一篇文章速通大语言模型，快速搞懂这个概念！

大模型的本质

想象你有个朋友，他 7x24 小时刷遍互联网，但他并不真正“理解”任何知识，只是死记硬背人类说过的话。当你提问时，他就像在玩“关键词接龙”，把最常见的词句拼接在一起，组合成看起来合理的答案。

这就是大语言模型的本质：文本拼接器。

那么什么样的答案叫“合理”？

比如我说 唱、跳，你会跟 rap! 我说 回答我！你会说look in my eyes,tell me why why baby why！

这些都合理吧？

大模型 就好比浏览了人类编写的数十亿文本，它会根据我们输入的文本，“猜测”接下来会出现什么词，这些词的概率是多少。比如：

look in my eyes	3.3%
你回答我	3.1%
你爱我吗 宝贝	2.5%

然后根据概率选择一个词，拼接上面的文本中后，继续询问“下一个词是什么”。

tell me why	5.3%
answer me	3.5%
kiss me	3.3%

就这样不断地询问，最终得到结果。

“回答我！look in my eyes tell me why”

所以我们称大语言模型的本质为：概率缝合怪。

看到这你是否会产生一个疑问？

如果大模型就是按照概率排序来选择“下一个词”，那么同样的问题，每次询问大语言模型得到的结果不是应该完全一致吗？

这种情况我们一般称之为：人机。

为了避免这种情况，大语言模型引入了“温度”这个概念，用它来控制下一个词的“随机性”，而不是完全按照概率排名。

于是即便是同一个提示词，我们每次得到的内容也可能会不同。

像 DeepSeek 给出的接口就建议，代码生成/数据题解类，温度设置的低一些，确保回答的稳定性和正确性。创意类的写作，温度设置的就高一些，确保回答的发散性和创造性。

什么是 token？

理解温度后，我们再学习 token 这个概念。

那我问你。

大模型给出回答里，“look in my eyes” 是一个词吗？很明显不是。

在大语言模型场景，其实每次添加的是一个 token，而不是词。

那什么是 token？

实际上，大语言模型是个文盲，它完全不懂 look in my eyes 的含义，只会利用一个叫分词器的家伙，把这些文本进行切割，切完的小文本就是一个个 token。

为什么要切？

前面我们提到大语言模型的本质是概率缝合怪，那么只有把大文本切成一个一个小文本，才好按照概率排名来选择“下一个词”，近而得到“合理”的回答。

可能这样切。

也可能这样切。

这完全取决于不同大模型的分词方法。

比如通过统计学来实现分词，在统计大量文本后发现“回答” 这两个字，经常出现，那么“回答”就可以变成一个 token。

发现 “！” 经常出现，那么“！”也是一个 token。

发现“ing” 经常出现，那么 “ing” 也是一个 token。

所以 token 可以是一个单词、单词组合、标点符号甚至是单词的一部分。如果说我们人类以字为基本语言单位，那么大语言模型就是以 token 为基本语言单位。

除此之外，token 还有一个非常现实的作用：计费。

和小说按字数计费类似，token 数代表了大语言模型在计算和生成内容时所消耗的资源。

这里还有一个概念叫做上下文窗口。

简单理解就是大模型可以处理 token 数量，上下文越大，能处理的 token 数越多。能处理的 token 数量越多，大模型对信息理解就会越充分，最终给出的结果就会更“合理”。

以前，在大模型能处理 token 数较少的情况下，让它总结一本《三体 2：黑暗森林》（约 30 万字），几乎是不可能的——它会直接“宕机”，因为无法一次性处理这么大量的 token。

于是有聪明的朋友就想到了分批总结，将整本书拆成多个部分，挨个处理。即，让模型先总结一部分，然后在下一批处理中，携带上一批的总结内容继续提问。

这种方法虽然在一定程度上缓解了 token 限制，但由于每次都需要归纳上一批的内容，信息传递过程中不可避免地丢失了大量细节，导致最终的总结变得更加概括，甚至可能遗漏关键情节。

但如今，随着大模型的飞速发展，部分先进模型已经能够一次性处理整本《三体 2》，不再需要分批。这意味着，它们能更完整地理解上下文，保留更多细节，从而生成更加精准、全面的总结。

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