Reddit 网友手绘语言模型神经网络图，讲解 token 到预测全流程
Helpful-Series132 · reddit · 2026-09-13
一位 Reddit 用户为解释语言模型的运行原理画了一张简化的神经网络示意图，目标是让没有认知隐喻包装的普通人也能看懂基本流程。
按其描述：输入的 token 先被转换为 embedding，随后相互比较并拼接上下文向量形成隐藏状态向量；余弦相似度最高的 token 被预测的概率最高。
作者还提到两个可调参数：top-k 控制候选 token 数量，temperature 调节 token 概率之间的相对强弱。（注：这一解释是高度简化的通俗版本，与真实 Transformer 的注意力与 softmax 机制有出入，可作入门类比参考。）
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