大模型是如何“思考”的：从输入到输出的全过程

大模型的“思考”并非魔法，而是数据与算法的协奏。理解其原理，才能真正驾驭智能时代的创新力量。

模型训练与推理：学习和应用

在理解大模型（Large Language Model）的整体流程时，训练、微调和推理三者之间的关系尤为重要。

下图为训练、微调与推理的流程示意图，可以帮助你理解各阶段的衔接关系。

在深入模型内部细节之前，需先明确训练和推理这两个基本概念。训练是模型成长的阶段，推理则是模型应用所学知识解决实际问题的过程。理解这两者的区别，有助于把握大模型的整体运行机制。

训练与推理

训练使模型“学会”某种能力，推理则是模型“运用”这种能力去解决实际问题。

训练阶段，开发者会提供海量样本数据让模型反复学习。常见方式包括有监督学习（Supervised Learning）、自监督学习（Self-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），目标是最小化预测错误（损失函数），让模型参数收敛到良好泛化状态。

推理阶段，模型训练完成后被部署，对新数据进行预测或生成。此时模型会将训练中学到的内部表示和规则应用于新输入，输出结果。推理的质量高度依赖于训练效果，训练不足的模型在推理时表现会较差。

微调（Fine-tuning）是训练过程的延伸。它是在预训练模型（Pre-trained Model）基础上，用特定领域数据继续训练，使模型更适用于特定任务。微调通常数据量和计算需求较低，但能显著提升模型在特定应用上的效果。常见微调方法如低秩适配（LoRA, Low-Rank Adaptation），会冻结部分层，仅训练部分参数。

总之，训练赋予模型知识，微调塑造模型专长，推理则是模型运用知识解决问题的过程。理解这三个环节，有助于把握模型从输入到输出的整体流程。

RLHF：让模型贴近人类期望的强化学习

在模型基本训练完成后，为了让模型回答更符合人类偏好，通常会采用人类反馈强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）。RLHF 通过引入人类反馈信号，以强化学习方式进一步微调模型，使其行为更贴近人类期望。

RLHF 的流程分为三个主要步骤，下图展示了整体过程：

下图为 RLHF 流程的可视化示意，便于理解各步骤的衔接。

预训练模型： 首先需要一个在大规模语料上预训练好的基础语言模型，具备较强的文本生成能力。
训练奖励模型： 收集模型生成的回答，由人类对这些回答进行评分或排序，得到带人类偏好的数据。用这些数据训练奖励模型（Reward Model, RM），使其能评价输出的好坏，输出奖励值。
强化学习微调： 使用奖励模型作为评分器，通过强化学习算法（如 PPO, Proximal Policy Optimization）微调原语言模型。模型输出由奖励模型打分，分数作为反馈信号调整参数，使模型倾向于产生更符合人类偏好的输出。

经过 RLHF 微调后，模型回答更契合人类意图，避免不当内容，提升对齐性。RLHF 过程涉及多个模型和大量人工标注数据，成本较高，但效果显著。ChatGPT 等主流模型均采用 RLHF 技术。

RAG：检索增强生成，让模型“现查现用”

即使经过大规模训练和微调，语言模型（Language Model）仍存在知识截止和编造事实的问题。检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation） 通过在生成回答前，先从外部知识库检索相关信息，优化输出的准确性和实时性。

RAG 的工作流程如下图所示：

下图为 RAG 工作流程的可视化，展示了检索与生成的协同过程。

外部知识库准备： 需有模型训练数据之外的外部数据作为知识库，通常预先转换为向量表示并存储在向量数据库（Vector Database）中，便于语义检索。
相关信息检索： 用户提问时，系统在向量数据库中进行相关性搜索，找到语义相近的资料片段。
增强提示构建： 将检索到的信息与原始问题合并，形成增强后的提示（Prompt），一并输入模型。
模型生成回答： 模型结合自身知识和检索信息生成答案，输出更准确、有依据的结果，并可引用来源。

RAG 能在不改变模型参数的情况下，显著提升回答的实时性和准确性，尤其适用于实时信息或专业领域知识场景。实现 RAG 需保证知识库数据更新和检索信息质量。

注意力机制：让模型知道“该关注什么”

在理解 Transformer 之前，需要先掌握它的核心思想——注意力机制（Attention）。注意力机制决定了模型如何从大量信息中挑出“当前最重要”的部分，是现代大语言模型（LLM）的根基。

什么是注意力机制？

人类阅读一句话时，并不会平等地关注所有词。例如在问题：

“请解释一下 Kubernetes Ingress 的作用。”

你的注意力会自然集中在：

Kubernetes
Ingress
作用（用途）

而忽略“请、一下、的”等词。

注意力机制让模型也能做到这一点：当前 token 在处理时，可以自动选择该重点关注哪些历史 token。

注意力是怎么计算的？

注意力机制依赖三个向量：

向量	作用（直观理解）
Query (Q)	“我现在想找什么？”
Key (K)	“我提供了哪些信息？”
Value (V)	“我的具体内容是什么？”

表 1: 注意力机制向量

模型在生成每个 token 时，会：

取当前 token 的 Q
用 Q 与所有历史的 K 做相似度计算（该关注谁）
根据权重对所有 V 加权求和（关注的内容）

这形成了一个注意力分布：

注意力权重越高，模型越“看重”那个 token。

一个完全不抽象的例子

句子：

我喜欢吃北京烤鸭。

模型在预测“烤鸭”后面可能出现的词时，会重点关注：

“吃”
“北京”
“喜欢”

一个可能的注意力分布如下（简化示例）：

历史词	注意力权重（示例）
我	5%
喜欢	20%
吃	45%
北京	25%
烤鸭	5%

表 2: 注意力机制示例

注意力机制让模型从整句中精准抓住相关信息。

注意力为什么重要？

注意力机制使得 Transformer 能：

智能体捕捉长距离依赖（如成语、前后呼应）
智能体在长句中找到关键内容
智能体更好理解上下文关系
智能体并行处理序列（比 RNN 快很多）
智能体扩展到图像、音频、多模态任务

它是 Transformer 和大模型演进的最关键基础。

Transformer 模型结构解析：Embedding、Encoder、Decoder

理解模型从输入到输出的思考过程，需掌握其内部架构。当前主流架构为 Transformer，核心包括嵌入层（Embedding）、编码器（Encoder）、解码器（Decoder）等模块。下图展示了 Transformer 的整体结构：

下图为 Transformer 结构的示意图，帮助理解各模块的作用。

嵌入（Embedding）层： 输入文本先分词为 tokens，经嵌入层映射为向量（词向量），并加入位置编码，得到词嵌入序列作为模型输入。
编码器（Encoder）： 编码器接收嵌入序列，经过多层堆叠，利用多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）和前馈网络，提取词间联系和上下文依赖，输出高维隐状态向量，代表输入序列的深层语义特征。
解码器（Decoder）： 解码器根据编码器输出的语义表示，逐步生成目标输出序列。每层包括掩码自注意力、交叉注意力和前馈网络。掩码自注意力关注已生成内容，交叉注意力参考编码器输出，帮助决定下一个输出词。
生成输出（Output Generation）： 解码器最后一层输出隐状态，经线性变换和 Softmax 得到词表概率分布，选取概率最高的词作为下一个输出 token，循环生成直至结束。

Transformer 架构具备并行处理和全局依赖捕捉能力，编码器 - 解码器配合实现输入信息压缩与输出答案解码的闭环。模型“思考”本质是数值计算与概率推断的流转。

推理加速机制：TensorRT、vLLM 与 PagedAttention

大模型在实际应用中常面临推理速度和资源消耗瓶颈。为提升推理效率，业界开发了多种加速技术。下文介绍 NVIDIA TensorRT、vLLM 及其核心技术 PagedAttention 的原理和优势。

TensorRT 推理优化： TensorRT 是 NVIDIA 推出的深度学习推理优化库，通过算子融合、低精度计算（FP16/INT8）、高效内存管理和批处理调度等手段，加速模型在 GPU 上的推理。TensorRT 相当于推理编译器，部署前对模型做优化转换，提升硬件执行效率。最新 TensorRT-LLM 库还集成了 FlashAttention、PagedAttention 等专为大模型设计的优化。
vLLM 与 PagedAttention： vLLM 是高性能大模型推理服务器，核心创新为 PagedAttention。PagedAttention 重新设计了 Transformer 解码时的注意力键值缓存（KV cache）管理，将缓存打散为固定大小内存页，动态分配和回收，类似操作系统虚拟内存分页机制。这样显存利用率大幅提升，支持更多并发序列，吞吐量显著提高。PagedAttention 还支持内存共享，复杂采样算法（如 beam search）开销更低。

这些加速技术从系统实现层面优化内存和计算调度，与算力优化方法形成互补。实际应用中可结合 TensorRT-LLM 编译优化与 PagedAttention 高效缓存管理，获得更快、更省的推理体验。

总结

本文系统梳理了大模型从训练、微调到推理的全过程，解析了 Transformer 架构、RLHF、RAG 及推理加速等关键技术。开发者理解这一闭环，有助于将模型原理与实际应用相结合，提升调优和部署能力。大模型虽复杂，但本质是数据表示与数值计算的流转。掌握整体流程，有助于更好地驾驭和应用 AI 技术，服务于实际场景。