02｜模型机制：生成式大语言模型的运行逻辑全景图
赵帅
你好，我是赵帅。
上一课明确了安全的重要性，但只有真正理解模型运行原理，我们才能深入理解风险产生的根源，这节课，我将带你理解生成式大模型的运行机制。首先，我们一起来聊聊生成式大语言模型的运行逻辑全景图。
你可能会问，懂这些有什么用？其实大语言模型对我们来说就像一台黑箱子，它怎么理解你的话？它又是怎么一步步的生成回应？很多看似灵光一现的表现背后，都可能蕴藏着安全风险。因此，我们有必要了解它的运行逻辑，越懂它的底层机制，你就越知道怎么使用它、怎么更有效地规避风险，特别是在产品设计和做大模型安全防控的时候。
我们先从最基本的能力谈起。生成式大语言模型最根本的能力，就是顺着上下文一路接着生成后面的文字，就像接龙一样，预测下一个最合理的词。说白了，给它一段话，它就得在心里想，接下来该怎么说，才能让句子更自然、更顺畅。
听起来好像没啥神秘，但也正是靠着这种“接词”能力，大模型才能像人一样对话、写文章、回答问题。这个底层逻辑决定了它的生成方式，也藏着很多安全隐患——只要上下文里出现了恶意的引导或者不良的例子，模型就可能被牵着鼻子走，生成出不合规、甚至违规的内容。
底层能力
大语言模型的演化经历了很长的时间，像早期的 RNN、LSTM 架构，只能像“夜行人”一样，眼前能看清，远点儿就模糊了。这些模型在生成每个词的时候，只能参考前后几步的上下文，很多时候生成的内容前后衔接不自然、容易出错。
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1. 生成式大语言模型的安全需要全链路保障，包括监控和日志、安全和性能的平衡、接口安全和上下文保护以及安全治理。 2. 安全治理是组织内部从工程、产品到管理的全员协同机制，让每一条安全规范都落地、可控、可查。 3. 模型的能力和安全是一起成长的，安全不是事后补丁，而是架构之初就该有的底层思考。 4. 生成式大语言模型的安全需要在每一环都建立边界，才能让它既聪明又可控。 5. 安全体系需要靠认知、技术和治理三合一，意识到模型能力越强，暴露面越大，安全点也越多。 6. 上下文管理问题可能导致多轮对话模型暴露用户隐私，需要有清理机制和加密存储。 7. 在RAG场景下，模型在安全层面需要加强访问控制、调用频率限制、调用上下文隔离等“护栏”。 8. 在Function Call场景里，最怕出现的安全漏洞是被攻击者拿模型当“跳板”去接触更敏感的数据。 9. 深入了解模型机制，才能真正防患未然，需要具体识别和分类模型面临的典型风险类型。
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