مدل‌های اولیه زبان بزرگ مثل GPT-1 بعد از چند جمله دچار مشکل می‌شدند و شروع به تولید جملات بی‌معنی می‌کردند، اما مدل‌های امروزی مثل GPT-4o قادرند هزاران کلمه را به صورتی تولید کنند که همگی منطقی و قابل فهم باشند.

برای رسیدن به این سطح، LLMها روی مجموعه‌های بسیار بزرگی از داده‌ها آموزش دیده‌اند. جزئیات آموزش بین مدل‌های مختلف کمی متفاوت است—بسته به این که توسعه‌دهندگان چقدر دقت کرده‌اند تا حقوق کامل استفاده از منابع را داشته باشند—اما به طور کلی می‌توان فرض کرد که این مدل‌ها روی چیزی شبیه کل اینترنت عمومی، تمام کتاب‌ها، روزنامه‌ها و مجلات منتشر شده، و حداقل خروجی‌های مصنوعی مدل‌های قبلی هوش مصنوعی آموزش دیده‌اند. به همین دلیل است که LLMها می‌توانند متنی با ظاهر بسیار معتبر در موضوعات متنوع تولید کنند.

از این داده‌های آموزشی، LLMها می‌توانند رابطه بین کلمات مختلف (یا در واقع بخش‌هایی از کلمات که به آن‌ها توکن گفته می‌شود) را با استفاده از بردارهای چندبعدی مدل‌سازی کنند. اینجا است که قضیه بسیار پیچیده و ریاضی می‌شود، اما اصول اولیه این است که هر توکن شناسه‌ی منحصر به فرد خود را دارد و مفاهیم مشابه کنار هم گروه‌بندی می‌شوند. سپس این اطلاعات برای ایجاد یک شبکه عصبی استفاده می‌شود؛ الگوریتمی چندلایه که بر اساس نحوه کار مغز انسان طراحی شده و در قلب هر LLM قرار دارد.

شبکه عصبی شامل یک لایه ورودی، یک لایه خروجی، و چندین لایه مخفی است که هر کدام شامل چندین گره (نود) هستند. این گره‌ها تصمیم می‌گیرند چه کلماتی باید بعد از ورودی بیایند و وزن‌های متفاوتی دارند. برای مثال، اگر ورودی شامل کلمه "Apple" باشد، شبکه عصبی باید تصمیم بگیرد که دنبال آن چه بیاید: چیزی مثل "Mac" یا "iPad"، یا "pie" یا "crumble"، یا حتی "by Charli XCX" و یا چیز دیگری. وقتی درباره تعداد پارامترهای یک LLM صحبت می‌کنیم، در واقع تعداد لایه‌ها و گره‌های شبکه عصبی زیرین را مقایسه می‌کنیم. به طور کلی، هرچه گره‌ها بیشتر باشد، مدل می‌تواند متن پیچیده‌تر را بهتر درک و تولید کند.

مدل‌های چندرسانه‌ای بزرگ (LMM) حتی پیچیده‌تر هستند چون باید داده‌هایی از انواع ورودی‌های مختلف مانند تصویر، صدا و ویدیو را نیز در نظر بگیرند، اما معمولاً ساختار و روش آموزش آن‌ها مشابه است.

البته، یک مدل هوش مصنوعی که فقط با داده‌های آزاد اینترنت و بدون هیچ‌گونه هدایت خاصی آموزش ببیند، احتمالاً نتایجی غیرقابل کنترل و نامناسب تولید می‌کند. همچنین احتمالاً خیلی کاربردی نخواهد بود، بنابراین در این مرحله، LLMها تحت آموزش‌های تکمیلی و تنظیمات ظریف‌تری قرار می‌گیرند تا پاسخ‌های ایمن و مفیدی تولید کنند. یکی از روش‌های اصلی این فرآیند، تنظیم وزن‌های ورودی و خروجی گره‌های مختلف است، اگرچه جنبه‌های دیگری هم در این فرآیند وجود دارد.