已验证65% 置信事实精确时间

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

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/10

首次发现

来源

LangChain Prompt模板实战：打造可调教的AI贾维斯助手

bilibiliAI大模型-入门教程2026/7/9

相关事实

已验证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84% 相似待验证预测性贝叶斯将推断过程重新表述为：用模型对未见数据依次作出预测，这些预测序列构成一个鞅（期望等于当前值的随机过程）80% 相似待验证大模型推理的本质是自回归生成，即不断预测下一个token80% 相似已验证大模型本质上是基于概率的文本生成器，通过预测下一个token来生成内容79% 相似待验证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79% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/463101

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/463101

MCP

get_claim(id=463101)