待验证50% 置信事实精确时间
自回归模型（如 GPT 系列）基于“下一个 token 预测”的范式，逐词生成文本，推理过程是串行的，生成长文本时延迟会线性增长。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/19
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大语言模型如GPT系列的核心机制是基于Transformer架构的下一个词预测，学习词汇间的统计共现关系77% 相似已验证基础模型通过在海量无标注文本上预测'下一个词'来学习，采用自监督学习范式，由GPT系列、LLaMA等模型代表76% 相似待验证当输入提示词时，模型根据上下文预测最可能出现的下一个Token，而非真正理解语义72% 相似待验证因果语言模型是当前主流大模型（如GPT系列、LLaMA等）的基础架构，给定已有token序列自左向右逐步预测下一个token，每步只能看到左侧上下文71% 相似待验证逐词生成在技术上称为自回归生成，每步生成的Token拼接回输入序列作为下一步预测条件71% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1070680API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1070680MCP
get_claim(id=1070680)