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解释LLM怎么预测下一个词语的

通过上文词的向量进行映射

在Transformer架构的大语言模型（如GPT系列、BERT等）中，词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时，模型会基于之前所有词的向量表示（并非仅仅上一个词，但上一个词的向量是重要信息来源之一）进行计算。

以GPT-2为例，在生成文本时，它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层Transformer都会对输入的词向量进行处理，通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉不同位置词语之间的依赖关系。

例如，当模型已经生成了 “我喜欢”，要预测下一个词时：

1. “我”“喜”“欢” 这三个词会被转化为词向量，同时会添加位置编码来表示它们在句子中的位置信息。
2. 这些向量输入到Transformer层，自注意力机制会计算当前位置（预测下一个词的位置）与前面 “我”“喜”“欢” 位置之间的注意力权重，以此衡量前面每个词对预测下一个词的重要程度。比如 “喜欢” 这个词的向量，相比 “我” 对预测下一个词的影响可能更大，但它们都参与了计算。
3. 经过多层Transformer的计算和特征提取后，最终得