秒懂生成式AI—大语言模型是如何生成内容的？大语言模型生成内容的核心在于自然语言的理解与文本内容的生成。其工作原理主要基于Transformer架构，尤其是其中的自注意力(self-attention)机制。以下是详细解析：一、从RNN到Transformer的演变RNN循环神经网络：传统的机器翻译方式多采用RNN。RNN以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归，且所有节点（循环单元）按链式连接。然而，RNN的线性结构导致其无法对海量文本进行并行处理，运行缓慢，且在处理长序列时会出现梯度消失或爆炸的状况，即“读到后面忘了前面”。Transformer的提出：2017年，Google Brain和Groogle Research合作发布了《Attention Is All You Need》论文，提出了Transformer神经网络。Transformer能对海量文本进行并行处理，因为它使用的是自注意力(self-attention)机制。二、Transformer的工作原理输入、编码器（encoder）、解码器（decoder）、输出：以“请注意垃圾分类”这句话为例，它会被分成词或字，然后经历这四个阶段。在编码器中，每个词会生成一个初始表征，可简单理解为对每个词的初始判断。自注意力(self-attention)机制：该机制计算词与词之间的关联程度，可以理解为进行打分。根据打分对先前生成的初始表征进行加工，调整词性判断等。这样，每个词与词之间都可以同时进行，大大提高了处理速率。解码器（decoder）生成内容：加工过的表征输入到解码器后，解码器根据对每个词的了解结合上下文，推断下一个词出现的概率，然后从左到右逐字生成内容。在这个过程中，还会不断结合先前已生成的词共同推断。三、大语言模型的内容生成Transformer与大语言模型的关系：大语言模型是指使用大量文本数据训练的深度学习模型。Transformer正好能为大量文本数据训练提供足够的动力。在解码器生成内容的过程中，大语言模型依靠表征推断下一个词出现的概率，从而生成连贯的文本。自注意力(self-attention)机制的打分依据：这是一套复杂的计算公式，可以简单理解为向量之间的点积。两个向量的方向越趋于一致，代表着两个词的关联程度大；向量垂直则无关联；向量反向则差距过大。通过多次重复和复杂的计算过程，才能获取到更加准确的信息，确定每个词符合上下文语境的含义。四、图片展示以下是Transformer在处理“我画一幅画”这句话时的示意图：五、总结大语言模型通过Transformer架构中的自注意力(self-attention)机制，实现了对自然语言的理解和文本内容的生成。Transformer的并行处理能力和对词与词之间关联程度的精确计算，使得大语言模型能够生成连贯、符合上下文语境的文本。这一技术不仅在自然语言处理领域取得了显著成果，还在图像分类、物体检测和语音识别等计算机视觉和语音处理任务中发挥了重要作用。