大模型的权重到底怎么用？拆开一个 token 的生成过程
大模型通过调整训练参数生成新话语，其核心过程为“经过注意力、FFN，最后预测下一个 token"。文章拆解了单个 token 的生成机制，指出大模型包含众多在训练时会被调整但在日常聊天中保持固定的参数。文中以直观问题引出：一堆固定数字如何转化为新句子，并明确描述了从注意力模块到前馈网络（FFN），最终预测下一个 token 的技术路径。
摘要由 AI 生成
2026 年 9 月 8 日，稀土掘金发布文章《大模型的权重到底怎么用？拆开一个 token 的生成过程》。该报道深入解析了大型语言模型在生成单个 Token 时的内部运作机制，重点阐述了模型权重在预测下一个字符或单词过程中的具体作用与分配逻辑，旨在帮助读者理解大模型从输入到输出的底层计算原理。
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