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LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？

在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：

1. 核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用

现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在模型处理序列时，每个词语（token）的表征会通过自注意力层与序列中其他所有词语的表征进行交互——简单来说，每个token会“关注”到其他token的信息，并根据相关性（通过注意力权重计算）融合到自身的表征中。

对于序列中的最后一个token，自注意力机制会让它“看到”并处理前面所有token的信息。例如，处理句子“我喜欢吃____”时，最后一个token（假设是“苹果”）的表征会融合“我”“喜欢”“吃”的语义信息，从而确保生成的词语符合上下文逻辑。