待验证90% 置信事实时间未知

大语言模型是基于概率的文本预测系统，模糊输入会导致模型在高熵状态下采样，输出趋向于训练数据中最常见的通用答案

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来源数

90%

置信度

长期有效

时效性

2026/5/31

首次发现

来源

Claude Code开发微信小程序：结构化提示词让代码一次跑通

bilibili技术教程Lab

涉及实体

大语言模型concept 提示词工程concept

相关事实

已验证大型语言模型幻觉的根本原因在于其生成机制，模型本质上是概率预测系统，基于训练数据的统计模式预测下一个最可能的token79% 相似已验证当输入信息不完整时，大语言模型会基于训练数据中最常见的模式进行补全，这在统计学上叫做最大似然估计78% 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78% 相似待验证现代大语言模型基于Transformer架构，通过预测下一个token的概率分布来生成文本，训练目标是最小化交叉熵损失78% 相似

引用此条事实

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