一、介绍大模型（如 GPT、LLaMA、Gemini 等）的推理流程。
可以把这个过程想象成让一个博学但“慢思考”的巨人完成一项任务。它的知识已经全部学好了（存储在模型的权重参数中），推理就是它运用这些知识进行“思考”和“输出”的过程。
整个推理流程可以清晰地分为三个核心阶段，下图概括了其工作流：
flowchart TDA[输入文本<br>“法国的首都是”] --> B(编码与预处理)subgraph B [阶段一：编码与预处理]B1[Tokenization<br>分割为Token]B2[嵌入查找<br>转换为向量]B3[位置编码<br>注入顺序信息]endB --> C(前向传播与计算)subgraph C [阶段二：核心计算]C1[输入向量]C2[通过多层Transformer<br>进行计算]C3[产生输出向量<br>即下一个Token的概率分布]endC --> D{采样与决策}subgraph D [阶段三：采样与解码]D1[根据概率分布<br>选择下一个Token]D2[贪婪采样<br>Greedy Sampling]D3[随机采样<br>Stochastic Sampling]D4[将新Token加回输入<br>继续循环]endD2 -- 确定性高<br>选择最高概率 --> D1D3 -- 随机性强<br>按权重随机选择 --> D1D4 --> C1D --> E[最终输出文本<br>“法国的首都是巴黎”]
阶段一：编码与预处理（理解输入）
模型接收的是一段文本（称为 Prompt，如“法国的首都是”），但它无法直接理解文字，需要转换成它能处理的数字形式。
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分词（Tokenization）：
- 将输入文本拆分成模型能识别的基本单元，称为 Token。Token 不一定是一个完整的单词，可能是子词或单个字符。
- 例如，“法国的首都是” 可能会被分词为
["法国", "的", "首都", "是"]。 - 每个 Token 都会被映射到模型词汇表中的一个唯一 ID。
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嵌入查找（Embedding Lookup）：
- 模型有一个巨大的“字典”（嵌入矩阵），存储着每个 Token ID 对应的向量（一组高维数字，通常有数百或数千个维度）。
- 这个过程就是将每个 Token ID 转换成一个有意义的数学向量。这个向量旨在捕获该 Token 的语义信息。
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位置编码（Positional Encoding）：
- 语言中单词的顺序至关重要。但 Transformer 模型本身没有顺序概念。
- 位置编码是一种技术，它会将每个 Token 在句子中的位置信息（是第几个词）也编码成一个向量，然后加到该 Token 的嵌入向量上。
- 这样，模型就能知道“法国”在“的”前面了。
至此，输入的文本已经变成了一组包含了语义和位置信息的数字向量， ready for processing.
阶段二：核心计算（前向传播）
这是模型“思考”的核心环节。预处理后的向量序列会被送入模型的Transformer架构中，进行一系列复杂的数学运算。
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层层处理：
- 模型由数十个甚至上百个 Transformer 层（或称为块）堆叠而成。
- 每一层都包含两个核心组件：
- 自注意力机制（Self-Attention）：让序列中的每个 Token 都能与其他所有 Token 进行“交互”和“关注”。例如，在处理“首都”这个词时，模型会格外关注“法国”这个词，从而建立起它们之间的强烈联系。
- 前馈神经网络（Feed-Forward Network）：对每个 Token 的表示进行独立的、非线性的变换，进一步提取特征。
- 向量序列会依次通过每一层，每一层都会对其稍作修正和增强，使其包含更多上下文信息。
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输出预测：
- 经过所有层的处理后，我们会得到序列中最后一个位置的输出向量（对应“是”这个 Token）。
- 这个输出向量被送入一个语言模型头（通常是一个线性层 + Softmax 函数），转换为一个概率分布。
- 这个概率分布覆盖了模型整个词汇表，表示模型认为下一个最可能出现的 Token 是哪个。
- 例如，词汇表中“巴黎”对应的概率可能是 65%，“伦敦”是 5%，“罗马”是 3%…… 其他所有词共享剩下的概率。
阶段三：采样与解码（生成输出）
现在模型得到了一个概率分布，我们需要决定下一个词到底是什么。
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采样策略（Sampling Strategy）：
- 贪婪采样（Greedy Sampling）：总是选择概率最高的那个 Token（如“巴黎”）。这种方法简单高效，但容易生成重复、枯燥的文本。
- 随机采样（Stochastic Sampling）：根据概率分布进行随机选择。概率高的词被选中的机会大，但也不排除选择概率稍低的词。这能增加输出的多样性和创造性。
- 温度（Temperature）：一个关键参数，用于控制随机性。高温（>1）会让概率分布更平缓，选择更随机；低温（<1）会让概率分布更尖锐，更倾向于最高概率的词。
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自回归生成（Auto-Regressive Generation）：
- 将上一步生成的 Token（如“巴黎”）追加到原始输入序列的末尾，形成新的输入：“法国的首都是巴黎”。
- 将这个新的序列再次送入模型，重复阶段二的计算，预测下一个 Token（例如，可能是“。”、“
”结束符或另一个词）。 - 如此循环往复，模型就像一个“逐词预测器”，不断生成下一个词，直到生成一个表示结束的特殊 Token 或达到最大长度限制。
总结与特点
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 自回归（Autoregressive） | 核心特点。输出是逐个 Token 生成的，每次生成都依赖于之前所有的输入和已生成的内容。 |
| 计算密集型 | 推理过程需要巨大的计算量（主要是矩阵运算），尤其生成长文本时。这也是推理速度比训练慢得多的重要原因之一。 |
| 内存带宽受限 | 很多时候推理速度的瓶颈不在于计算速度，而在于从内存中加载模型巨大参数的速度。 |
| 确定性/随机性 | 贪婪搜索下，同样输入总是得到同样输出。引入随机采样后，每次输出可能不同，更具创造性。 |
详细解释如上。