Beyond the Black Box: Theory and Mechanism of Large Language Models
作者: Zeyu Gan, Ruifeng Ren, Wei Yao, Xiaolin Hu, Gengze Xu, Chen Qian, Huayi Tang, Zixuan Gong, Xinhao Yao, Pengwei Tang, Zhenxing Dou, Yong Liu
分类: cs.CL
发布日期: 2026-01-06
💡 一句话要点
构建LLM理论框架：生命周期视角下的理论与机制综述
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 理论分析 生命周期 模型训练 模型对齐 人工智能 深度学习
📋 核心要点
- 大型语言模型取得了显著的工程成就，但对其内部机制的理论理解不足，导致其被视为“黑盒”。
- 论文提出基于LLM生命周期的统一分类框架，涵盖数据准备、模型准备、训练、对齐、推理和评估六个阶段，系统性地分析了驱动LLM性能的理论基础和内部机制。
- 论文识别了合成数据自提升的理论极限、安全保证的数学边界以及涌现智能的机制起源等关键前沿挑战。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的快速发展推动了人工智能领域的深刻变革，并在工程上取得了巨大成功，对现代社会产生了越来越大的影响。然而，当前领域存在一个关键悖论：尽管LLM在经验上有效，但我们对其理论理解仍然严重不足，导致这些系统在很大程度上被视为“黑盒”。为了解决这种理论碎片化问题，本综述提出了一个统一的、基于生命周期的分类法，将研究领域组织成六个不同的阶段：数据准备、模型准备、训练、对齐、推理和评估。在此框架内，我们系统地回顾了驱动LLM性能的基础理论和内部机制。具体而言，我们分析了核心理论问题，例如数据混合的数学论证、各种架构的表示限制以及对齐算法的优化动态。除了当前的最佳实践之外，我们还确定了关键的前沿挑战，包括合成数据自我改进的理论极限、安全保证的数学界限以及涌现智能的机制起源。通过将经验观察与严谨的科学探究联系起来，这项工作为LLM开发从工程启发式方法向有原则的科学学科过渡提供了一个结构化的路线图。
🔬 方法详解
问题定义：当前大型语言模型（LLM）的研究和应用取得了显著进展，但理论理解相对滞后，导致LLM在很大程度上被视为“黑盒”。现有方法缺乏一个统一的框架来组织和理解LLM的各个发展阶段，阻碍了对其内部机制和性能驱动因素的深入研究。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于LLM生命周期的分类框架，将LLM的发展过程划分为六个阶段：数据准备、模型准备、训练、对齐、推理和评估。通过这个框架，可以系统地组织和分析LLM相关的研究，从而更深入地理解其理论基础和内部机制。
技术框架：论文提出的框架包含以下六个主要阶段： 1. 数据准备：涉及数据收集、清洗、预处理和混合等环节，旨在为模型训练提供高质量的数据。 2. 模型准备：包括模型架构的选择、初始化和参数设置等，为后续训练奠定基础。 3. 训练：利用大规模数据集对模型进行训练，使其学习语言模式和知识。 4. 对齐：通过各种技术手段，使模型的行为与人类的意图和价值观对齐，提高其安全性和可靠性。 5. 推理：利用训练好的模型进行文本生成、问答、翻译等任务。 6. 评估：对模型的性能进行评估，包括准确性、流畅性、安全性等方面。
关键创新：该论文的主要创新在于提出了一个统一的、基于生命周期的LLM研究框架。该框架能够系统地组织和分析LLM相关的研究，从而更深入地理解其理论基础和内部机制。与现有方法相比，该框架提供了一个更全面、更结构化的视角，有助于推动LLM研究的进展。
关键设计：论文的关键设计在于对LLM生命周期的划分和对各个阶段的深入分析。论文详细讨论了每个阶段的关键技术和挑战，并指出了未来研究的方向。例如，在数据准备阶段，论文分析了数据混合的数学论证；在训练阶段，论文讨论了各种架构的表示限制；在对齐阶段，论文研究了对齐算法的优化动态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文系统性地回顾了LLM的理论基础和内部机制，并提出了一个统一的、基于生命周期的研究框架。该框架能够帮助研究人员更深入地理解LLM的工作原理，并为未来的研究提供指导。论文还识别了LLM研究中的关键前沿挑战，例如合成数据自提升的理论极限和安全保证的数学边界。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导LLM的开发和优化，提高其性能、安全性和可靠性。此外，该框架还有助于推动LLM理论研究的进展，促进人工智能领域的整体发展。该研究对于开发更安全、更可靠、更智能的LLM具有重要意义。
📄 摘要（原文）
The rapid emergence of Large Language Models (LLMs) has precipitated a profound paradigm shift in Artificial Intelligence, delivering monumental engineering successes that increasingly impact modern society. However, a critical paradox persists within the current field: despite the empirical efficacy, our theoretical understanding of LLMs remains disproportionately nascent, forcing these systems to be treated largely as ``black boxes''. To address this theoretical fragmentation, this survey proposes a unified lifecycle-based taxonomy that organizes the research landscape into six distinct stages: Data Preparation, Model Preparation, Training, Alignment, Inference, and Evaluation. Within this framework, we provide a systematic review of the foundational theories and internal mechanisms driving LLM performance. Specifically, we analyze core theoretical issues such as the mathematical justification for data mixtures, the representational limits of various architectures, and the optimization dynamics of alignment algorithms. Moving beyond current best practices, we identify critical frontier challenges, including the theoretical limits of synthetic data self-improvement, the mathematical bounds of safety guarantees, and the mechanistic origins of emergent intelligence. By connecting empirical observations with rigorous scientific inquiry, this work provides a structured roadmap for transitioning LLM development from engineering heuristics toward a principled scientific discipline.