待验证50% 置信事实精确时间
LLM 生成文本时先在整个词表上（通常几万到十几万 token）计算每个 token 的概率分布，然后按概率采样出下一个 token。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM 本质上是基于统计模式的下一个 token 预测机器，输出是给定上下文下概率最高的文本序列78% 相似待验证对于大语言模型推理，吞吐通常以 token 数为单位衡量，即 tokens/s 是评估 LLM 推理框架性能的核心指标74% 相似待验证当前 LLM 在代码生成时是基于概率分布生成下一个 token，而非基于工程经验做出系统性设计决策72% 相似待验证LLM作为裁判的评估方式需要消耗Token生成待评估答案，再额外消耗Token让另一个模型打分，导致双倍甚至多倍的Token开销70% 相似已验证LLM以自回归方式逐token生成输出，每个词的选择基于当前上下文的概率采样68% 相似
引用此条事实
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