Unverified50% confidenceFactExact time
大模型推理的核心机制是不断预测下一个词的概率，通过Softmax函数将原始得分转化为总和为1的概率分布
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7/22/2026
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Unverified模型对所有Token计算原始得分Logit后，通过Softmax函数将得分归一化为概率分布，所有Token的概率之和等于181% similarUnverified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81% similarVerified大模型的核心原理是概率文字接龙，输出结果是概率采样而非确定性输出79% similarUnverifiedLLM在每个生成步骤输出的是词汇表上的完整概率分布，通常通过softmax函数计算79% similarUnverified大模型本质上是在对序列中下一个最可能出现的Token进行概率预测79% similar
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