LLM 文本生成原理详解：从输入到输出

本文档详细描述了大型语言模型（LLM）生成文本的核心步骤与原理。LLM 的生成本质上是一个**自回归（Autoregressive）**的过程，即“预测下一个 Token”。

核心流程概述

LLM 生成文本的过程可以概括为三个主要阶段的循环：

1. 编码 (Encoding)：将人类语言转换为机器可理解的数值向量。
2. 预测 (Prediction)：模型根据上下文计算下一个 Token 的概率分布。
3. 解码 (Decoding)：根据概率分布选择下一个 Token 并转换回文本。

这个过程会不断重复，直到生成结束符。

详细步骤

1. 输入处理 (Input Processing)

在模型真正开始“思考”之前，需要对输入进行预处理。

• 分词 (Tokenization):
  • 将输入的 Prompt（提示词）切分成最小语义单元，称为 Token。
  • Token 可以是单词、子词（subword）或字符。
  • 例如：“我爱AI” -> ["我", "爱", "AI"] -> [101, 2345, 8901] (Token IDs)。
• Embedding (嵌入):
  • 将 Token ID 转换为高维向量（Vector）。
  • 这个向量捕捉了词义、位置等信息。

2. 模型推理 (Model Inference / Prediction)

这是模型的“大脑”运作部分，通常基于 Transformer 架构。

• 自注意力机制 (Self-Attention):
  • 模型分析输入序列中各个 Token 之间的关系（例如，代词“它”指代前面的哪个名词）。
• 前馈网络 (Feed-Forward Networks):
  • 处理和整合信息。
• 输出 Logits:
  • 经过多层计算后，模型在最后一层输出一个 Logits 向量。
  • Logits 的维度等于词表大小（Vocabulary Size）。向量中的每个数值代表对应 Token 成为“下一个词”的原始得分。

3. 输出解码 (Output Decoding)

将模型的原始输出转换为确定的 Token。

• Softmax:
  • 将 Logits 转换为概率分布（所有概率之和为 1）。
• 采样策略 (Sampling Strategy):
  • 根据概率分布选择最终的 Token。
  • Greedy Search (贪婪搜索): 总是选择概率最高的词（Temperature = 0）。
  • Top-K / Top-P (Nucleus Sampling): 从概率最高的前 K 个或累积概率为 P 的集合中随机采样，增加生成的多样性和创造力（Temperature > 0）。
• Detokenization (反分词):
  • 将选定的 Token ID 转换回人类可读的文本字符。

4. 自回归循环 (The Autoregressive Loop)

• 追加输入 (Append): 将刚刚生成的 Token 添加到输入序列的末尾。
• 循环: 将新的完整序列作为输入，再次执行上述步骤，预测再下一个 Token。
• 终止: 当模型生成特殊的 [EOS] (End of Sequence) Token 或达到最大长度限制时，生成停止。

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流程图 (Mermaid Flowchart)

以下流程图展示了从输入 Prompt 到生成完整回复的循环过程。

关键概念总结

步骤	输入	输出	核心作用
Tokenization	文本字符串	Token IDs (数字列表)	将人类语言转化为机器可读的索引
Inference	Token IDs	Logits (概率得分)	根据上下文预测下一个词的可能性
Sampling	Logits	单个 Token ID	决定最终选择哪个词（引入随机性）
Loop	新 Token	下一轮预测	逐词构建完整句子