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当前主流大语言模型采用Transformer架构的自回归生成机制,逐Token从左到右生成,无法在生成后回头修改已输出的推理步骤
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7/20/2026
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Verified大语言模型基于Transformer架构,每次推理都是独立的前向传播过程,不保留任何会话状态81% similarUnverified提示工程的理论基础在于Transformer架构的自回归生成特性,模型输出质量高度依赖输入的结构化程度76% similarUnverified自回归生成源自2017年Transformer架构的提出,模型每次只生成一个词元,并将已生成的所有词元作为下一步的上下文输入74% similarUnverified在传统Transformer架构中,每个token的计算量是固定的,而思维链(Chain-of-Thought)技术通过让模型生成中间推理步骤来增加有效计算量74% similarUnverified基于Transformer的LLM每次推理都是独立的前向传播计算,模型权重在推理阶段固定不变,所谓的上下文记忆本质上是将历史对话文本重新注入提示词73% similar
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