LLM 核心机制：概率逐词生成与训练推理双组件

推文解释了 LLM 的核心工作原理：真正的工作由神经网络完成，根据输入逐个生成单词，每个词的概率取决于之前的词，模型依据这些概率依次选择词语构建输出。其核心任务是将提示词转换为答案，通过语言模仿和人类对答案质量的评分两个目标实现；现代 LLM 包含产生答案的组件（推理）和改进答案的组件（训练）。

2026-08-26 ~ 2026-08-26 · 2 条相关

• LLM 本质：提示词转答案的神经网络训练与推理 — KordingLab · 2026-08-26
• LLM 的核心机制：基于概率的逐词生成 — KordingLab · 2026-08-26