待验证60% 置信事实时间未知
预训练的核心目标是让模型具备预测下一个词（Predict Next Token）的能力，基于Transformer架构中的因果注意力机制
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/3
首次发现
来源
大模型训练全流程解析：预训练、SFT微调与偏好对齐通俗详解
bilibili小全栈
涉及实体
相关事实
待验证Transformer 在预训练阶段通过 Next Token Prediction 任务学习概率分布，每次输出本质是在给定上文条件下预测下一个词最可能是什么85% 相似待验证LLM的预训练本质是在海量文本上进行下一词预测（Next Token Prediction），通过Transformer架构的注意力机制建立词语间语义关联82% 相似待验证大模型幻觉现象根植于Transformer的自回归生成机制，模型在预训练阶段通过Next Token Prediction任务学习概率分布82% 相似待验证基于Transformer的SAKT、AKT等模型引入注意力机制来建模历史练习对当前知识状态的影响，提升了预测精度75% 相似待验证预训练的目标函数通常是因果语言建模中的交叉熵损失，即给定前文所有token最大化正确预测下一个token的概率75% 相似
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