Llm通过基于输入中提供的上下文预测序列中的下一个令牌来生成文本。首先，输入文本被标记为更小的单元 (标记) 并转换为数字嵌入。这些嵌入通过多个转换器层，其中注意机制权衡每个令牌相对于上下文的重要性。
该模型输出下一个令牌的概率，并将最可能的令牌添加到序列中。该过程迭代地重复，直到达到期望的输出长度或满足停止条件，如序列结束标记。例如，给定提示 “写一个关于机器人的故事”，LLM一次生成一个连贯的故事。
温度和top-k采样等参数会影响生成文本的可变性和创造力。较低的温度产生确定性的输出，而较高的值允许更多样化和创造性的响应。这种机制使LLMs能够创建适合各种应用的输出，从事实总结到富有想象力的讲故事。