大语言模型（LLM）建立在三个核心组成部分之上：神经网络架构、训练数据和优化过程。架构通常基于 Transformer 模型，使用自注意力机制处理文本序列。Transformer 由多层组成，每层包含注意力头和前馈网络。注意力头使模型能够权衡句子中不同单词之间的相对重要性。例如，在句子“The cat sat on the mat”（猫坐在垫子上）中，预测“sat”（坐）时，单词“cat”（猫）比“mat”（垫子）会获得更多注意力。这种架构通过增加层数（深度）和隐藏状态大小（宽度）来实现扩展，使模型能够捕获复杂的语言模式。
第二个关键组成部分是训练数据。LLM 在庞大、多样化的文本语料库上进行训练，包括书籍、文章和网站。数据使用字节对编码 (BPE) 等算法预处理成 token——子词单元，如“ing”或“tion”。Token 化确保罕见词被高效表示，在减少词汇量的情况下保持覆盖范围。例如，单词“unbelievable”可能被分割成“un”、“believe”和“able”。数据质量直接影响性能：有偏见或低质量的数据可能导致不可靠的输出。开发者通常应用过滤器去除有害内容或重复文本，以平衡广度和干净度。
第三个组成部分是训练和优化过程。LLM 使用无监督学习预测序列中的下一个 token，最小化交叉熵等损失函数。训练需要大量的计算资源，通常分布在 GPU 或 TPU 上，使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。学习率、批处理大小和 Dropout 等超参数被调整以稳定训练。例如，过高的学习率可能导致模型发散，而过低则会减慢进度。预训练后，模型使用监督学习在特定任务的数据（例如，问答对）上进行微调。这一步骤将模型的通用知识应用于专门的应用，确保其符合用户需求。