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大模型Transformer的理解

2026-07-26 NEW个对象

大语言模型本质是基于Transformer架构的概率模型。文本经过Token化和Embedding后，通过Self-Attention建立Token之间的上下文关联，然后预测下一个Token不断生成输出。为了提升复杂任务处理能力，通常会采用COT、TOT、ReAct等推理策略。其中COT通过Prompt要求模型逐步分析，让模型显式生成中间推理步骤；TOT进一步扩展为多路径探索和评估；ReAct则结合工具调用，让模型具备执行任务的能力。

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