当用户在大型语言模型中输入查询并按下回车键时,会发生一个多阶段的过程。首先,输入文本被分词并转换为数值嵌入。然后,Transformer架构,特别是其注意力机制,处理这些嵌入以确定下一个词元的概率。这个过程是迭代的,模型一次生成一个词元,这有助于用户看到的流式输出。KV缓存通过存储中间计算极大地提高了生成效率,但它也导致了模型上下文窗口的限制和运营成本。 AI
影响 解释了大型语言模型响应背后的技术流程,为用户和开发者阐明了延迟和输出可变性。
排序理由 该条目解释了大型语言模型的内部工作原理,但并未宣布新模型或研究突破。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →