LLM大语言模型可以通过以下方式理解文本中的情绪：

1. 使用预训练的情感词典：预训练的情感词典包含了很多单词和短语，以及它们所表达的情绪。LLM大语言模型可以使用这些情感词典，根据文本中出现的单词和短语，判断文本所表达的情绪。

2. 基于文本分类的方法：LLM大语言模型可以通过文本分类的方法，判断文本所表达的情绪。这种方法需要对大量的文本数据进行标注和训练，让模型学习到不同情绪的表达方式和特征。一旦训练完成，LLM大语言模型就可以将待判断的文本分类到相应的情绪类别中。

3. 基于深度学习模型的方法：LLM大语言模型可以使用深度学习模型，如变压器或自动编码器等，对文本进行特征提取和表示。然后，使用分类器对特征进行分类和判断。这些特征可以包括文本中的单词、短语、语法结构等。

4. 结合多任务学习：LLM大语言模型可以通过结合多任务学习来理解文本中的情绪。在多任务学习中，同一个模型可以处理多个不同的任务，这些任务之间可能存在一定的相关性。在情绪理解方面，LLM大语言模型可以同时处理多个相关任务，如文本分类、情感分析、文本生成等，从而更好地理解文本中的情绪。

综上所述，LLM大语言模型可以通过多种方式理解文本中的情绪。在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的方法。