大型语言模型通过下一个词预测的过程生成文本，模型根据前面的文本计算每个可能下一个词的概率。模型不是总是选择最高概率的词元，而是从这个分布中进行采样，即使提示相同，也会产生不同的输出。这种采样机制与上下文窗口相结合，解释了 LLM 的行为，例如生成不同的答案和明显的个性化，而每个词元的计算成本和缺乏修订则导致了幻觉等限制。 AI
影响 阐明了 LLM 输出的概率性质，将可变性和个性化解释为由上下文驱动的采样，而不是真正的记忆或智能。
排序理由 解释了 LLM 文本生成的核心机制，重点关注下一个词预测和采样。
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