部分验证65% 置信事实精确时间

LLM采用自回归生成机制，每一步仅根据概率分布采样下一个token

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/16

首次发现

来源

DSL如何让大语言模型输出更可靠：原理与实践

相关事实

待验证LLM的核心生成机制是：给定所有前序token，预测下一个token的概率分布83% 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83% 相似已验证LLM生成每个token时根据温度参数从概率分布中随机采样，而非选择概率最高的确定性输出，从而产生涌现性81% 相似已验证LLM幻觉的根本原因在于自回归生成机制——模型基于概率分布预测下一个Token，而非真正的逻辑推理79% 相似待验证大语言模型采用自回归生成机制，在每一步仅根据概率分布采样下一个token，每个token的生成以前序所有token为条件形成链式概率依赖79% 相似

引用此条事实

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API

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