待验证50% 置信事实精确时间
大语言模型本质上是基于Transformer架构的概率生成引擎，运行时输入输出仅限于文本token序列，本身无法直接读取本地文件、查询数据库、调用API或操控浏览器。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/7
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相关事实
已验证大语言模型基于Transformer架构，通过海量文本数据训练而成77% 相似已验证在Transformer出现之前，自然语言处理领域主要依赖RNN和LSTM来处理序列数据，这些架构必须按顺序逐词处理文本，无法并行计算74% 相似待验证大语言模型的输出本质上是概率性的文本生成，一次提示词措辞调整可能改变输出的字段名、嵌套层级或枚举值，且不会触发编译期或静态检查警告74% 相似已验证基于Transformer的大语言模型使用注意力机制将系统提示、用户输入和外部检索内容统一编码为同质化的token序列，模型无法在语义层面区分可信指令与不可信数据74% 相似待验证大语言模型底层的Transformer架构不直接处理原始字符，而是先通过分词器将文本切分为子词单元，再映射为高维向量进行计算73% 相似
引用此条事实
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