大型语言模型 (LLM) 的基本运作方式是通过预测序列中的下一个标记 (token)，这个过程可能导致生成看似合理但实际上不正确（即“幻觉”）的输出。计算机科学教授 Dan Klein 将此核心功能比作语音识别，模型会为潜在的下一个词分配概率。虽然 Transformer 架构（在 Anthropic 的 Claude 和 Meta 的 Llama 3 等模型中很常见）允许标记借鉴之前的上下文，但其与序列长度的二次方缩放会增加长提示的成本。开发者应将 LLM 的输出视为需要验证的合理样本，保持提示简洁，并意识到基础模型本身缺乏指令遵循能力，需要进行训练后才能实现类似助手的行为。 AI
影响 理解 LLM 的标记预测和幻觉对于开发者构建更可靠的 AI 应用至关重要。
排序理由 文章解释了 LLM 的基本工作原理及其局限性，借鉴了专家意见和研究论文，而不是宣布新版本或产品。
- Anthropic
- Attention Is All You Need
- .claude
- Dan Klein
- Llama 3
- Scaled Cognition
- University of California, Berkeley
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