LLM 工作原理拆解:从嵌入生成到自回归循环的三层机制
gerardsans · x · 2026-10-04
作者在回复中把「LLM 如何工作」拆成三大块：
- 嵌入生成(embeddings creation)：由训练机制决定的 token 配置，决定了模型对语言的基础表示；
- 推理动态(inference dynamics)：涵盖 tokenization、位置编码、prefill、逐层注意力与 MLP 模块，直至 token 采样；
- 自回归循环(autoregressive loop)：生成过程逐 token 迭代的核心机制。
作者还附上了一个系列文章链接作为对原问题的完整回答，适合想系统理解 Transformer 推理流程的读者。
所属事件:讨论热辩：共现统计是 LLM 与 Transformer 的数学基石(3 条相关)→
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