LLM 在预测下一个词的时候是怎么计算向量的，说明详细过程

LLM 在预测下一个词的时候是怎么计算向量的，说明详细过程

实质是通过原来的自然语言向量矩阵计算最后一向量，原来的编码向量保持不变

在大语言模型（LLM）中，预测下一个词的过程涉及复杂的矩阵运算和向量变换。下面以GPT系列模型为例，从自然语言输入开始，逐步细化到矩阵运算说明这一过程。

在大语言模型（LLM）中，给定输入维度 embed_dim=768 和 seq_len=8，输出会根据不同阶段和组件而变化。以下是完整的流程和输出维度说明：

1. 输入嵌入（Input Embedding）

• 输入：Token ID序列，形状为 [seq_len]（示例中为8）
• 输出：嵌入矩阵，形状为 [seq_len, embed_dim] = [8, 768]