大型语言模型（LLMs）将文本作为标记（tokens）而非单词进行处理，标记是文本的片段，包括标点符号和空格。其核心任务是根据前面的文本预测最有可能的下一个标记。这种预测能力通过在海量数据集上进行训练，使模型能够隐式地学习语法、推理、风格和事实知识。上下文窗口限制了模型一次可以考虑的标记数量，这会影响其回忆对话早期部分的能力。模型大小，以参数衡量，通常与其表示能力相关。 AI
影响 阐明了大型语言模型的基本机制，影响用户和开发者对模型能力和成本的理解。
排序理由 该条目解释了大型语言模型的底层技术，重点在于它们如何处理标记和预测序列，而不是宣布新版本或产品。
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