待验证50% 置信事实精确时间
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
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/7
首次发现
来源
提示词工程入门：核心概念、方法论与局限性完全解析
bilibili大模型学习教程2026/7/6
相关事实
待验证大模型推理的核心机制是基于概率的下一词预测（Next Token Prediction），逐词生成完整输出77% 相似待验证模型基于前文预测后文，Prompt中任何一个字的变化都会改变后续生成概率，而标点符号的影响权重较小76% 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75% 相似待验证现代大语言模型采用自回归（Auto-regressive）方式生成代码，每次预测下一个Token只能参考已有上下文74% 相似已验证大语言模型本质上是一个基于概率的文本预测系统，其核心机制是「下一个词预测」（Next Token Prediction），并不真正理解语义74% 相似
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