本文基于 0xkato 的英文文章 "How LLMs Actually Work" 改写整理，用于中文读者学习参考。
原文：https://www.0xkato.xyz/how-llms-actually-work
标签：Machine Learning · Transformers · LLM · Neural Networks · AI

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写在前面

现代主流大语言模型（LLM）几乎都是把同一种结构——Transformer block——一层一层堆起来的。所以只要把一个 Transformer 内部的几个零件理解透，就能看懂绝大部分主流 LLM 的论文和 model card。

模型与模型之间的区别，主要在于三件事：

1. 用什么数据训练；
2. 模型规模与超参（层数、宽度、注意力头数等）；
3. 后训练阶段做了什么（SFT、RLHF、DPO……）。

下面按 9 个主题，把 LLM 的"内部机器"从输入到输出走一遍。

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1. Tokenization：把文字变成整数

模型并不直接读文字，它读的是整数 ID。把字符串切成整数序列的过程叫 tokenization（分词 / 切分 token）。

• Token ID：词表里每一项对应一个整数。模型只认这个整数，不认字符本身。
• Vocabulary（词表）：分词器固定的"小积木清单"。现代 LLM 词表通常在几万到几十万条之间。

token 通常不是完整单词，而是子词（subword）片段：

• tokenization 可能会切成 ["token", "ization"]
• running 可能会切成 ["run", "ning"]

为什么用子词？

• 整词词表太大、对新词不泛化；
• 字符级太小，模型连最简单的拼写规律都得从头学；
• 子词介于两者之间：常见片段直接是一个 token，罕见词由小片段拼出来。

经典坑：问 LLM "strawberry 里有几个 r"，早期模型常答错。不是模型不会数数，而是它根本看不到字母——它看到的是几个 token ID，"strawberry" 也许只是 1～2 个 token，里面的字母被打包了。

不同家族用不同分词器：GPT 系列用 BPE（Byte Pair Encoding） 的变体，LLaMA 系常用 SentencePiece。算力消耗、多语种覆盖会受影响，但本质都是：文字进，整数出。

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2. Embeddings：让整数有了"意思"

1024 这样一个 token ID 本身没有任何含义，它只是一个行号。让它有意义的，是一张巨大的查找表——embedding matrix（词嵌入矩阵）。

• 每一行对应词表里的一个 token；
• 每一行是一个长向量，长度等于模型的隐藏维度（hidden size）。
• 7B 量级的模型常见隐藏维度是 4096，更大的模型用更宽的向量。

Vector（向量）：就是一串数字。Transformer 内部一切运算都是向量与矩阵的乘法。

模型拿到 token ID 后，会去 embedding 表里查出对应的那一行，后面的所有计算都用这个向量进行。

有趣的性质：训练完成后，语义相似的 token 在向量空间里也接近。

• "king" 和 "queen" 的向量距离很近；
• "Paris" 和 "France" 的向量距离也很近；
• 著名的近似等式：king − man + woman ≈ queen。

这种几何结构没人手写过，是模型为了把"下一个 token 预测"做好，自己把它学出来的。

⚠️ 注意：到这一步，每个 token 已经变成向量了，但向量本身不带"位置信息"。"dog"无论排在第 1 个还是第 5 个，查表得到的是同一个向量。这就需要下一步的位置编码来补上。

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3. Positional Encoding：告诉模型"谁先谁后"

纯粹的 self-attention 天生不区分顺序，需要额外注入"位置信号"，否则模型分不清是 "dog bites man" 还是 "man bites dog"。

3.1 经典做法：正弦余弦位置编码（Vaswani et al., 2017）

给每个位置一组固定的数字（不同频率的 sin/cos 组合），直接加到 token 的 embedding 上。位置 1 加一个模式，位置 5 加另一个模式。

优点：可以外推到训练时没见过的更长序列。

但随着模型变大，加性方案有两个问题：

1. embedding 既要装"语义"又要装"位置"，容量受限；
2. 学习版的绝对位置编码在长上下文上外推不稳——训练只见过 2048 长度，到 5000 时就不行了。

3.2 现代主流：RoPE（Rotary Position Embeddings）

Su et al. 2021 提出，目前 LLaMA、Mistral、Gemma、Qwen 等几乎所有开源模型都用它。

直觉：不再"加"位置向量，而是按位置旋转 Query 和 Key 向量。

• 位置 1 的 token 转一个小角度；
• 位置 100 的 token 转一个大角度；
• 注意力打分时，真正起作用的是两个 token 旋转角度的差——也就是它们的相对距离。

优点：

• 天然编码相对位置（更贴合 attention 的需求）；
• 长上下文外推更平滑；
• 不引入新参数。

3.3 "Lost in the Middle" 现象

Liu et al. 2023 报告：即使位置编码足够好，LLM 在长 prompt 中对开头和结尾的信息利用得更好，对中间的反而会"忘"。这也是"重要内容放开头/结尾"这条 prompt 工程经验的科学依据——模型并不是均匀使用你的 prompt 的每一部分。

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4. Attention：token 之间互相"看"

Attention（注意力） 是 Transformer 名字的来源，也是它最核心的机制。每一层 Transformer 里，attention 做一件事：让每个 token 看一眼它被允许看到的其他 token，决定哪些对自己接下来的表示更重要。

为此，每个 token 同时扮演三个角色，被映射成三个新向量：

角色	含义
Query (Q)	我想从别的 token 那里找什么？
Key (K)	我能给别的 token 提供什么"标签"用来匹配？
Value (V)	一旦匹配上，我会传出去什么内容？

Q、K、V 是同一个 token 经过三个不同的、可学习的线性变换得到的。

4.1 匹配过程

1. 每个 token 的 Query 与所有可见 token 的 Key 做点积（dot product），点积越大表示越"对得上"。
2. 点积分数除以 √d_k 做缩放（防止 softmax 饱和）。
3. 用 softmax 把分数变成"和为 1 的权重"。
4. 用这些权重对 Value 做加权求和——就是这个 token 在本层的新表示。

Dot product：衡量两个向量"对齐程度"的最简单方式。
Softmax：把任意一组分数变成像概率一样、加起来等于 1 的权重。

4.2 一个例子

句子："The cat that I saw yesterday was sleeping."

模型处理 was 时，要搞清楚"是谁在 sleeping"。was 的 Query 与所有可见 token 的 Key 做点积：

• 与 cat 的点积很高（动词需要主语，cat 这种主语恰好提供匹配的 Key）；
• 与 yesterday 的点积很低；
• softmax 后，cat 拿到大权重，yesterday 拿到小权重；
• was 的新向量主要由 cat 的 Value 决定——这就是"指代"在数学上是怎么实现的。

4.3 Causal Masking（因果遮罩）

GPT 类模型是从左到右生成的，所以位置 5 的 token 只能看到位置 1～5，不能看到 6、7、8（那些还没生成出来）。
做法很简单：把"未来"位置的匹配分数设成极小的负数，softmax 之后权重几乎为 0。

4.4 Induction Heads（归纳头）

Anthropic 在 2022 年发现的一类专门化注意力头：会识别 prompt 里 A B … A 这种模式，遇到第二个 A 时，回头看上一次 A 后面跟的是 B，于是预测下一个就是 B。

这是目前已知最清晰的 in-context learning（上下文学习） 机制之一——为什么你在 prompt 里给几个示例，模型就能照着续写。

4.5 Attention 的代价

完整 attention 中，每个 token 要和所有可见 token 比较，因此 prompt 长度翻倍，计算量大约翻 4 倍（O(n²)）。这就是长 prompt 又慢又贵的根因，也是 FlashAttention、稀疏注意力、线性注意力等优化方向的存在意义。

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5. Multi-Head Attention：多视角看同一段话

一次 attention 只能给模型一种"谁该关注谁"的判断。但语言里同时存在很多种关系：主谓一致、代词指代、跨句长程引用、局部短语……一种视角不够。

多头注意力：并行跑多次 attention，每次走自己一小块空间，叫一个 head（头）。

一个常见误解

很多教程说"把 token 向量切成几段，每段一个头"——错的。
正确做法是：每个头有自己一套可学习的投影矩阵，把完整的 token 向量投影到自己的小空间里得到 Q、K、V。

例如：模型 hidden=4096，32 个头，每个头的工作空间是 128 维。但这 128 维是从完整 4096 维投影出来的，不是固定的某 128 个分量。所以每个头是同一个 token 的"不同视角"，不是它的"碎片"。

流程

1. 每个头独立做自己的 attention；
2. 所有头的输出拼接起来；
3. 经过一个最终的线性层（W_o）混合回完整的 hidden 维度。

混合矩阵也是学出来的——模型自己决定该怎么把多个视角融合起来。

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6. Feed-Forward Network（FFN）：模型存"知识"的主要地方

Transformer block 里除了 attention，还有一个逐 token 的前馈网络（FFN，也叫 MLP）。流程通常是：

hidden → 线性升维（4×）→ 非线性激活（GELU / SwiGLU）→ 线性降维 → hidden

要点：

• 逐 token 独立处理：FFN 不混合不同位置（混合是 attention 干的），它只是对每个 token 的表示做一次"深度加工"。
• 参数量大头：在大多数 LLM 中，FFN 占总参数的 60–70%，是模型存储事实、风格、模式等"知识"的主要载体。可解释性研究中常发现某些 FFN 神经元会专门激活于特定主题、词族或概念。
• 门控变体：现代模型（LLaMA、Qwen 等）大量使用 SwiGLU——比传统 ReLU/GELU FFN 在同等算力下表现更好。

直觉：Attention 负责"调动信息"，FFN 负责"加工信息"。

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7. Residual Stream + Layer Norm：为什么深层堆叠能训得动

Transformer block 不是"输入 → attention → FFN → 输出"这种串行的线，而是：

x ──► LayerNorm ──► Attention ──► +  ──► LayerNorm ──► FFN ──► +  ──► 下一层
└───────────────────────────────────┘  └─────────────────────────┘
        residual（残差）                       residual

7.1 残差连接（Residual Connection）

每个子模块输出加回它的输入。好处：

• 梯度高速公路：梯度可以沿残差直通底层，避免深层堆叠时的梯度消失；
• 信息保持：可解释性社区把这条主干叫做 residual stream（残差流）——所有层都在往这条流上"读 / 写"信息，每一层都是对它的微调。

7.2 Layer Normalization（层归一化）

把每个 token 向量按通道归一化（减均值除标准差，再用一对可学习参数缩放/偏移），让数值分布稳定。
现代模型几乎都用 Pre-LN（先归一化再进子模块）而非原始 Transformer 的 Post-LN——更利于深层稳定训练。
许多新模型（LLaMA 系）用 RMSNorm——比 LayerNorm 更省、效果相当。

记住一个口诀：残差让深度可训，归一化让数值不爆。

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8. Predicting the Next Token：模型实际输出什么

走完所有 Transformer 层之后，每个位置都会得到一个最终的 hidden 向量。模型最关心的是最后一个位置的那个向量——它要根据这个向量预测"下一个 token 是什么"。

8.1 LM Head（语言模型头）

最后一层 hidden 向量乘上一个矩阵（通常和输入 embedding 矩阵共享权重，叫 weight tying），得到一个长度等于词表大小的向量，叫 logits。

• logits 里的每个数值，对应词表中一个 token 的"原始打分"；
• 经过 softmax 后变成"下一个 token 的概率分布"。

8.2 采样策略（Sampling）

拿到概率分布后怎么选？常见几种：

策略	含义
Greedy（贪心）	永远选概率最高的那个。确定性高，但容易死板、循环。
Temperature	把 logits 除以 T 再 softmax。T<1 更"自信"，T>1 更"发散"。
Top-k	只在概率最高的 k 个 token 里抽样。
Top-p / Nucleus	选累计概率 ≥ p 的最小集合后抽样，更自适应。
Min-p	按相对最大概率的比例阈值过滤，抗噪声。

8.3 自回归生成循环

1. 把 prompt token 序列喂进模型
2. 取最后一个位置的 logits → softmax → 采样得到下一个 token
3. 把这个 token 拼到序列尾部
4. 回到第 1 步，直到遇到 EOS 或达到最大长度

这就是"AI 在打字"背后的全部秘密——它一次只生成一个 token，每个 token 都是基于前面所有 token 重新算一遍。

KV Cache：实际部署时，前面 token 的 Key/Value 会缓存下来，每生成新 token 只算它自己那一份注意力，避免 O(n²) 重复计算。这是推理加速的关键技巧。

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9. 架构 vs 训练权重：什么是共享的，什么是不同的

读完前 8 节，你会发现 GPT、Claude、Gemini、LLaMA、Mistral、Qwen、DeepSeek……架构上几乎完全是同一套东西：

• 一样的 token → embedding → 多层 Transformer → LM head 流程；
• 都是 decoder-only、因果遮罩；
• 注意力大多是多头（或 GQA / MQA 变体）；
• 大多用 RoPE、RMSNorm、SwiGLU、Pre-LN 残差结构。

那为什么模型之间能力差这么多？区别主要在四件事上：

9.1 训练数据

什么语种、什么领域、什么质量、是否经过严格清洗、是否包含代码、是否包含数学推理过程——这是"模型最终知道什么、擅长什么"的根源。

9.2 规模与配置

层数、隐藏维度、头数、上下文窗口长度、词表大小、稀疏 vs 稠密（MoE）……这些都是"骨架的尺寸"。

9.3 后训练（Post-Training）

• SFT（监督微调）：用人工写的高质量回答教模型学会"该怎么答"；
• RLHF / DPO / GRPO：用人类偏好或奖励模型，把它从"会说"调成"愿意答得让人满意"；
• 工具使用、Agent 能力训练：教模型调用 API、写代码、规划多步任务；
• 安全对齐：拒答有害请求、避免越狱。

9.4 工程细节

量化（FP16 / BF16 / FP8 / INT4）、KV cache、推理引擎（vLLM、TensorRT-LLM、SGLang）、并行策略（TP / PP / EP）等——这些不改架构，但决定速度和成本。

一句话总结：架构决定能力上限的形状，数据和后训练决定模型实际把这块上限"刻"成什么样子。

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一张速记图

文字 prompt
    │
    ▼  Tokenizer
整数 ID 序列
    │
    ▼  Embedding 矩阵（查表）
每个 token 一个向量
    │
    ▼  + Positional Encoding（RoPE 是旋转 Q/K）
带位置的向量
    │
    ▼  ┌─ LayerNorm ─► Multi-Head Attention ─► +  （残差）
    │  │                                          │
    │  └─ LayerNorm ─► Feed-Forward (FFN) ──────► +
    │                                              │
    │  ←─── 同样结构再堆 N 层（Llama-7B = 32 层） ──┘
    │
    ▼  最后一层 LayerNorm + LM Head
词表上的 logits
    │
    ▼  softmax + 采样（greedy / top-p / temperature）
下一个 token
    │
    └──► 拼回序列，循环生成