待验证50% 置信事实精确时间

自回归语言模型按照从左到右顺序逐个token生成文本，每一步生成以前面已生成的token为条件

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/2

首次发现

来源

Diffusion-LM精读：扩散模型如何实现细粒度文本可控生成

涉及实体

自回归语言模型concept GPTproduct

相关事实

待验证BERT模型通过双向编码同时捕捉词语左侧和右侧的完整语境72% 相似待验证当前主流大语言模型几乎都采用自回归方式逐 token 顺序生成文本70% 相似待验证Anthropic的设计允许模型在单次响应中混合输出自然语言文本和多个工具调用请求69% 相似待验证通义灵码底层依托通义千问系列大语言模型的代码理解与生成能力67% 相似待验证文本嵌入技术经历了从Word2Vec、Sentence-BERT到基于指令微调的通用嵌入模型的发展路径67% 相似

引用此条事实

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API

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