解釋LLM怎么預測下一個詞語的

通過上文詞的向量進行映射

在Transformer架構的大語言模型（如GPT系列、BERT等）中，詞語會先被轉化為詞向量。在預測下一個詞時，模型會基于之前所有詞的向量表示（并非僅僅上一個詞，但上一個詞的向量是重要信息來源之一）進行計算。

以GPT-2為例，在生成文本時，它會將輸入文本中每個詞對應的詞向量依次輸入到模型的多層Transformer編碼器-解碼器結構中。每一層Transformer都會對輸入的詞向量進行處理，通過自注意力機制（Self-Attention）來捕捉不同位置詞語之間的依賴關系。

例如，當模型已經生成了 “我喜歡”，要預測下一個詞時：

1. “我”“喜”“歡” 這三個詞會被轉化為詞向量，同時會添加位置編碼來表示它們在句子中的位置信息。
2. 這些向量輸入到Transformer層，自注意力機制會計算當前位置（預測下一個詞的位置）與前面 “我”“喜”“歡” 位置之間的注意力權重，以此衡量前面每個詞對預測下一個詞的重要程度。比如 “喜歡” 這個詞的向量，相比 “我” 對預測下一個詞的影響可能更大，但它們都參與了計算。
3. 經過多層Transformer的計算和特征提取后，最終得