编者按： 大模型发展了近两年，Baihai IDP 也分享了近百篇LLM各环节的技术洞察，有前沿探讨、有落地实践、有应用经验。但回头来看，我们似乎从来没有认真、从0开始探讨过LLM的基本原理。
最近，一些企业客户和伙伴来询问，是否有LLM的从0到1的科普贴。他们说：
"虽然在很多场景中，LLM都已经渗透入我们的工作生活，但对其内部的运作机制，仍有很多谜团待解决。
在应用落地时，LLMs 这种"黑箱式"的运作模式，不仅使我们难以完全信任这些模型的输出结果，也阻碍了我们对其进一步研究和优化的步伐。如果我们无法理解 LLMs 的工作原理，就很难评估它们的局限性，进而制定出有针对性的解决方案。"
因此，我们把这篇LLM基础原理文章推荐给大家。
本文为希望深入了解生成式AI的开发者、技术爱好者、AI落地的领导者和研究者们编写，以通俗易懂的语言，系统地剖析了大语言模型的内部结构和训练流程，从 token、next token predictions，到马尔可夫链、神经网络等核心概念，循序渐进地揭示了 LLM 是如何生成文本的。