大语言模型（LLM）作为基于Transformer架构的神经网络，通过并行分析完整序列并计算词语间的全局关联性，实现了自然语言处理的突破性进展。在推理过程中，模型首先将输入文本转化为数字化的词元嵌入向量，随后通过Transformer的多头注意力机制捕捉深层语义关系。该过程分为预填充和解码两个阶段：预填充阶段对提示词进行并行编码，生成键值缓存；解码阶段则基于自回归方式逐个生成输出词元，通过矩阵乘法计算概率分布并采样。技术实现上涉及混合精度计算与量化技术，例如FP16/INT8混合精度可提升计算效率，而4-bit量化则能在保持性能的同时显著降低显存占用。当前业界通过动态批处理、连续批处理等优化策略，使LLM推理速度在A100/H100等硬件上实现数量级提升，这对推动AI应用落地具有重要价值。