2. 语言模型，提问范式与Token

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第二章语言模型，提问范式与 Token 在本章中，我们将和您分享大型语言模型（LLM）的工作原理、训练方式以及分词器（tokenizer）等细节对 LLM 输出的影响。我们还将介绍 LLM 的提问范式（chat format），这是一种指定系统消息（system message）和用户消息（user message）的方式，让您了解如何利用这种能力。一、语言模型大语言模型（LLM）是通过预测下一个词的监督学习方式进行训练的。具体来说，首先准备一个包含数百亿甚至更多词的大规模文本数据集。然后，可以从这些文本中提取句子或句子片段作为模型输入。模型会根据当前输入 Context 预测下一个词的概率分布。