大语言模型（如GPT系列、BERT等）通过深度学习技术来理解人类语言。这些模型主要基于Transformer架构，利用自注意力机制来捕捉文本中的长距离依赖关系。在训练过程中，模型通过大量文本数据学习语言的统计规律和语义特征。
首先，输入文本会被转换为词嵌入（word embeddings），将每个词映射到一个高维向量空间中。这些词嵌入不仅包含了词的语义信息，还考虑了上下文的关系。接着，模型通过多个Transformer层进行编码，每一层都会对输入序列进行自注意力计算，从而捕捉不同词之间的相互关系。
在解码阶段，模型根据编码层的输出生成序列。例如，在语言生成任务中，模型会逐词预测下一个词，利用之前生成的词来指导当前的预测。这种自回归的方式使得模型能够生成连贯、有意义的文本。
此外，预训练和微调是提升模型性能的关键步骤。预训练阶段，模型在大规模无标签数据上进行训练，学习通用的语言特征。微调阶段，模型在特定任务的有标签数据上进行进一步训练，以适应具体的应用场景。
大语言模型的理解能力还受益于大规模数据的多样性。通过接触各种类型的文本，模型能够学习到丰富的语言知识和常识，从而更好地理解和生成自然语言。
总的来说，大语言模型通过深度学习技术、自注意力机制和大规模数据训练，实现了对人类语言的有效理解。这些模型在自然语言处理领域取得了显著成果，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等多种任务。