LLM 及其工作原理？

LLM 作为精密的预测引擎，按顺序处理文本，根据先前词元之间的关系以及训练数据中的模式来预测下一个词元。它们并非直接预测单个词元，而是为可能的后续词元生成概率分布，然后利用温度、top-K 等参数进行采样。模型不断将预测出的词元添加到序列中，以迭代方式构建响应。这种逐词元预测过程，结合海量训练数据集，使 LLM 能够在各种应用和领域生成连贯且与上下文相关的文本。