通俗些说，大模型的底层原理就是通过对用户输入的文本进行加工、重组，散发性生成它们认为的用户希望得到的答案，也就是：
“提示词 + 生成答案” 运行机制
想象你在教GPT玩‘词语接龙——
你输入一句话，比如‘今天天气真’，然后让GPT猜下一个词
首先，GPT会把这句话拆成小碎片（Token），比如‘今天’、‘天气’、‘真’，然后给每个词分配一个‘数字密码’（Embedding），这样计算机才能理解
接下来，GPT会像人类一样思考这些词之间的关系
它有一个超能力：同时看所有词，并决定哪些词更重要。比如：
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‘天气’和‘真’关系更紧密（可能接‘好’或‘差’）
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‘今天’和‘天气’是一组（说明在聊天气） 这个超能力叫自注意力，就像你读书时会用荧光笔标出重点词一样。
GPT不止看一遍，它会反复‘琢磨’很多遍（12层甚至更多）
每一层都会更深入理解句子的含义：
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第一层可能发现‘天气’是个话题
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中间层明白‘真’后面通常接形容词
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深层会结合常识，知道‘天气真…’更可能是‘好’而不是‘香蕉’
最后，GPT把所有‘思考结果’汇总，从几万个词里挑一个最合适的接在后面
比如‘今天天气真→好’，这就是它玩‘词语接龙’的方式
简单点说，它的工作流程可以这样理解：
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拆词加密：把文字变成计算机能算的数字
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找词关系：同时分析所有词之间的联系（自注意力）
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层层深入：像剥洋葱一样，越往里理解越聪明
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猜下一个词：基于所有分析，选概率最高的词接龙
