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这样的理解是正确的：绝大多数我们今天谈论的LLM，比如GPT系列，其训练基础确实是文本（Text-based）。它们本身并不能像人类一样“观看”电影或者“听”音频。

那么，如果一部电影没有公开发布官方剧本，LLM是如何知道里面的台词的呢？

答案是，LLM的训练数据源于一个极其庞大和多样化的文本世界，这个世界里包含了大量由人类创建的、关于这部电影的间接文本信息。LLM通过学习这些海量的间接信息，构建起了对这部电影内容的“知识”。

这些间接的文本来源主要包括以下几种：

这是最直接、最准确的文本来源之一。

解释：几乎所有电影和电视剧在发行数字版、DVD或蓝光时，都会内嵌或附带字幕文件。这些文件（例如，格式为 .srt 或 .vtt 的文件）包含了电影中所有对话的时间戳和精确文本。
例如：当这些电影资源出现在网络上时，其字幕文件也经常被单独提取出来，并被上传到各种字幕分享网站（比如 Subscene, OpenSubtitles 等）。这些公开的字幕文件就成为了LLM完美的训练数据，因为它就是电影台词的逐字稿。

即使没有官方出版的剧本，也存在大量非官方的文本记录。

解释：影迷或专业人士可能会自己听写并整理出整部电影的台词，制作成非官方的剧本或台词实录（Transcript）。
比如：很多专门的电影剧本网站（例如 aintitcool, IMSDb - Internet Movie Screenplay Database）会收集和发布由爱好者整理的剧本。这些网站上的文本内容，即使是非官方的，也极有可能被包含在LLM的训练数据中。

这是信息量巨大且来源广泛的一类文本。

解释：无数的影评人、学者、博主和普通观众会撰写关于电影的文章。在这些文章中，他们为了支持自己的观点或进行情节分析，会频繁地引用电影中的关键台词。
例如：一篇深度影评在分析《黑暗骑士》中希斯·莱杰扮演的小丑时，几乎必然会引用他的经典台词 “Why so serious?”。当成千上万篇不同的文章都将这句台词与这部电影、这个角色关联起来时，LLM就会学到这个强烈的联系。

这是最“活”的数据来源，反映了台词的文化影响力。

解释：在互联网的各个角落，粉丝们会热烈地讨论他们喜爱的电影。这些讨论中充满了对具体台词的引用、二次创作和解读。
比如：在Reddit的 /r/movies 板块、知乎的相关问题下、豆瓣的短评和长评区、或者专门的影迷论坛里，粉丝们会逐字逐句地讨论他们最喜欢的台词，或者用电影台词来互相“玩梗”。这些海量的、自然的语言交流都是LLM的食粮。

这类网站提供了结构化的、关于电影的知识。

解释：专门的知识库网站会系统性地整理关于一部电影的所有信息。
比如：维基百科（Wikipedia）上一部热门电影的条目，通常会有非常详细的“剧情”（Plot）介绍。而更专业的粉丝维基（Fandom Wiki），例如《星球大战》的“伍基百科”（Wookieepedia），更是会细致到记录每一个角色的几乎每一句重要台词，以及台词出现的场景和背景。

为什么要依赖这么多间接来源？

这背后是统计学习的强大力量。LLM并不是真的“理解”了这句台词的含义，而是通过在数万亿词的训练数据中进行统计分析，发现“这部电影的名字”、“某个角色的名字”和“这句特定的台词”这三者在文本中同时出现的概率极高。

为什么要依赖间接来源？ 因为这是目前纯文本模型获取非文本世界（如电影、音乐、图像）信息的唯一途径。它无法直接感知，只能通过阅读人类对这些事物的描述和记录来学习。
为什么不直接“看”电影？

这就引出了一个更前沿的概念——

多模态模型 (Multimodal Models)

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- 解释：多模态模型是指可以同时理解和处理多种信息类型（模态）的模型，例如同时处理文本、图像、音频和视频。
- 比如：像Google的Gemini系列的一些版本，就已经具备了初步的多模态能力。理论上，一个足够先进的多模态模型可以直接“观看”一部电影的视频和音频流，并从中直接提取台词、识别场景、理解情节。这将不再需要依赖间接的文本描述。

所以，问题的答案可以概括为：对于目前主流的、以文本为基础的LLM来说，它们是通过消化互联网上由人类产生的、海量的、关于电影的间接文本信息（字幕、剧本、评论、讨论、维基）来“知道”电影里的台词的。这是一种基于统计关联的学习，而非基于直接感知的理解。而未来的多模态模型将会改变这一现状。