English(EN) How Transformer Decoders Generate Text — From Causal Masking to Decoding

Transformer解码器如何生成文本：深度解析

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-23 14:43

Transformer解码器以自回归的方式生成文本，一次预测一个token，并将其反馈回模型以进行下一次预测。这个顺序过程是现代大型语言模型（LLMs）如何产生输出的核心。生成质量不仅取决于模型的内部表示，还取决于用于从概率分布中选择下一个token的解码策略，诸如温度缩放（temperature scaling）等技术会影响输出的随机性和多样性。 AI

影响解释了LLM文本生成的基本自回归性质，这对于理解模型的行为和局限性至关重要。

排序理由该条目解释了LLM生成中的一个核心技术概念。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · zeromathai · 2026-06-23 14:43

Transformer解码器如何生成文本——从因果掩码到解码

<p>A Transformer Decoder does not generate a sentence all at once.</p> <p>It predicts one token.</p> <p>Then it feeds that token back and predicts the next one.</p> <p>That simple loop is the core of modern LLM generation.</p> <h2> Core Idea </h2> <p>A Transformer Decoder is buil…

报道来源 [1]

Transformer解码器如何生成文本——从因果掩码到解码

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