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LLM 如何生成文本：Token、機率與取樣機制

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更新於: 2026-06-23 08:40

大語言模型是透過預測下一個 Token 的機率分布來生成文本，而不是像人類一樣先思考完整答案再一次性輸出。

雖然使用者看到的是自然流暢的句子，但在模型內部，每一次輸出其實都源自大量數學運算與機率選擇。Transformer 網路會根據上下文分析不同 Token 之間的關係，並生成下一個 Token 的機率分布。接著，模型會依據採樣策略選擇輸出結果，並不斷重複這個過程，最終形成完整的回答。

隨著生成式 AI 的快速發展，文本生成機制已成為現代 AI 系統的核心能力。至 2026 年，主流模型的上下文視窗已從 GPT-3 時代的數千 Token 擴展到數十萬甚至百萬級，而推理成本也持續下降。根據 Stanford HAI 發布的《AI Index Report 2026》，模型推理成本相較幾年前已下降數個數量級，這也是 AI 搜尋、AI Agent 與企業自動化系統快速發展的關鍵原因。

LLM 如何生成文本：Token、機率與採樣機制

什麼是 LLM 文本生成機制

從本質來看，大語言模型並不會像人類一樣先形成完整答案，而是持續預測下一個最有可能出現的 Token。這個過程看似簡單，卻構成所有生成式 AI 能力的基礎。不論是聊天機器人、程式碼助手、AI 搜尋或 Agent 工作流程，其底層邏輯都建立在這一機制之上。

舉例來說，當輸入：

The capital of France is

模型會根據訓練過程中學到的知識與上下文關係，計算不同 Token 出現的機率。對多數模型而言，”Paris” 的機率遠高於 “London” 或 “Berlin”，因此模型更傾向生成 “Paris”。整個過程並非查找資料庫，也不是預先儲存標準答案，而是持續進行機率預測。

這種機制的優勢在於通用性。因為模型始終執行同一種任務——預測下一個 Token，因此能夠透過不同上下文完成問答、翻譯、程式碼生成、推理以及知識檢索等任務。正因如此，理解文本生成機制，也是理解 AI Tokens、Tokenization、Temperature、Context Window 與 Prompt Engineering 等概念的基礎。

在生成文本之前，需要哪些準備過程？

對人類而言，語言由單詞與句子組成，但對模型來說，所有輸入最終都會被轉換成 Token 序列。模型無法直接理解自然語言，而是透過數位化後的 Token 進行運算。因此，在正式開始生成文本之前，模型需完成一系列預處理步驟。

首先，輸入文本會經過 Tokenization。Tokenizer 會將句子拆分成若干 AI Tokens，這些 Token 可以是單詞、子詞甚至字元片段。例如，一段普通英文句子可能會被拆分成數十個 Token，而每個 Token 都對應詞彙表中的一個編號。

接著，Embedding 層會將這些離散 Token 轉換成向量表示，使模型能夠學習不同詞語間的語意關係。向量化之後，資料才會進入 Transformer 網路進行運算。正因為有這個過程，大模型實際處理的是高維向量，而不是使用者看到的文字。

從整體流程來看，模型推理通常會經歷：

User Prompt
↓
AI Tokens
↓
Tokenization
↓
Embedding
↓
Transformer Network

因此，AI Tokens 與 Tokenization 被視為現代大語言模型最基礎的組成部分，也是影響成本與上下文長度的重要因素。

Transformer 網路到底在計算什麼？

Transformer 是現代大語言模型最核心的架構。2017 年，Google 在論文《Attention Is All You Need》中首次提出這一結構，而 GPT、Claude、Gemini、Llama 與 DeepSeek 等模型都建立在 Transformer 基礎之上。相較傳統循環神經網路，Transformer 能同時處理整個上下文，因此大幅提升訓練效率與長文本處理能力。

Transformer 的核心思想是 Attention（注意力機制）。當模型準備生成下一個 Token 時，並不會平均對待所有上下文資訊，而是動態計算不同 Token 的重要程度。例如，在句子 “The capital of France is” 中，模型會特別關注 “France” 與 “capital”，而不會給予 “The” 與 “is” 相同權重。

這種動態注意力機制讓模型能理解長距離依賴關係，也是現代大語言模型具備推理能力的關鍵。隨著上下文視窗不斷擴大，Attention 機制的重要性也進一步提升，並成為支援長文本分析、程式碼生成與 Agent 工作流程的基礎。

經過多層 Attention 與 Feed Forward Network 運算後，Transformer 會輸出一組數值，這些數值稱為 Logits。不過，Logits 本身並非真正意義上的機率，而只是模型對不同 Token 的原始評分。接下來，模型還需將這些評分轉換為機率分布。

Logits、Softmax 與機率分布是如何產生的？

當 Transformer 完成運算後，模型會得到整個詞彙表對應的一組 Logits。可以將 Logits 理解為模型對每一個候選 Token 的偏好程度，但這些數值本身無法直接解釋為機率。

為了得到真正的機率分布，模型會使用 Softmax 函數進行正規化處理。經 Softmax 轉換後，所有 Token 的機率總和等於 100%，模型也能據此判斷哪個 Token 最有可能出現。例如，在 “The capital of France is” 這一上下文中，”Paris” 通常會獲得最高機率。

Logits、Softmax 與機率分布是如何產生的？

這個過程其實是文本生成機制的核心。Transformer 負責理解上下文，Logits 提供原始評分，而 Softmax 則將評分轉換為機率。最終，採樣機制會依據這些機率決定輸出哪個 Token，並將其加入上下文，進入下一輪運算。

因此，一個簡化後的流程可以表示為：

Prompt
↓
AI Tokens
↓
Embedding
↓
Transformer
↓
Logits
↓
Softmax
↓
Probability Distribution
↓
Sampling
↓
Next Token

這個循環會持續數十次、數百次甚至數千次，直到模型達到停止條件並生成完整回答。

Temperature、Top-k 與 Top-p 如何影響結果？

雖然模型已透過 Transformer 與 Softmax 得到機率分布，但機率最高的 Token 並不一定會直接輸出。為了讓模型兼顧穩定性與創造性，現代大語言模型通常會引入採樣機制（Sampling），而 Temperature、Top-k 與 Top-p 則是最常見的控制參數。

其中，Temperature 用來控制機率分布的平滑程度。當 Temperature 接近 0 時，模型會傾向選擇機率最高的 Token，因此輸出結果更穩定且確定。這種設定通常適用於程式碼生成、數學推理以及需要高準確性的場景。較高的 Temperature 則會增加低機率 Token 被選中的可能性，提升輸出的多樣性與創造力，因此更適合寫作、腦力激盪與內容生成任務。

Top-k 與 Top-p 則進一步限制模型的候選範圍。Top-k 會固定保留機率最高的若干 Token，而 Top-p 則根據累積機率動態決定候選集合。相較固定數量的 Top-k，Top-p 能根據不同上下文靈活調整採樣範圍，因此成為許多商業模型的預設方法。

這些參數的存在，也解釋了為何相同問題在不同時間可能得到不同答案。對開發者而言，理解 Temperature 與採樣機制，是優化 Prompt 與控制模型行為的重要基礎。

為什麼 Token 數量會影響成本與速度？

對大語言模型而言，Token 不僅是文本處理的基本單位，也是決定推理成本的重要因素。幾乎所有商業模型，包括 OpenAI、Anthropic 與 Google Gemini，都以 Token 數量作為主要計費依據。因此，輸入越長、輸出越多，整體成本也會隨之增加。

至 2026 年，隨著模型能力持續提升，Context Window 已擴展至數十萬甚至百萬 Token。然而，更大的上下文視窗並不代表推理成本會下降。相反，由於 Transformer 的 Attention 機制需同時分析上下文中的所有 Token，運算複雜度會隨上下文長度顯著增加。

根據 Stanford HAI《AI Index Report 2026》，過去幾年模型推理成本持續下降，相同能力水平的模型成本較早期 GPT-3 時代已下降超過 99%。這一趨勢推動了 AI 搜尋、RAG 系統與 AI Agent 的快速發展，也讓越來越多企業能在生產環境部署生成式 AI。

正因如此，如何優化 Token 使用效率，已成為企業 AI 成本管理的重要課題。更短的 Prompt、更合理的上下文管理與更有效的模型路由策略，都能顯著降低推理開銷。這也是 Context Window 與 Prompt Engineering 受到越來越多關注的關鍵原因。

流式輸出（Streaming）是如何實現的？

使用者在使用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 時，經常會看到模型逐字逐句地輸出答案。這種體驗被稱為 Streaming（流式輸出）。

從底層機制來看，流式輸出並非模型一次生成完整答案，而是在每生成一個 Token 後立即將結果回傳給使用者。接著，新的 Token 會被加入上下文，並繼續進行下一輪預測。透過不斷重複這個過程，使用者便能看到回答逐步展開。

這種設計的優勢在於能大幅降低使用者等待時間。雖然完整推理可能需數秒甚至更久，但使用者通常能在數百毫秒內看到第一個 Token，獲得更佳的互動體驗。對 AI 搜尋、程式碼助手及即時對話系統而言，Streaming 已成為預設模式。

隨著 AI Agent 與複雜工作流程的發展，低延遲與即時回饋的重要性不斷提升。越來越多企業開始重視模型回應時間、首 Token 延遲（TTFT）及整體推理吞吐量，而這些指標也逐漸成為評估模型效能的重要維度。

文本生成過程中可能出現哪些問題？

儘管機率生成機制非常強大，但這並不代表模型能始終給出正確答案。由於模型本質是預測下一個 Token，而非驗證事實，因此幻覺（Hallucination）仍是現階段大語言模型面臨的重要挑戰。

當訓練資料存在偏差、上下文不足或採樣參數過高時，模型可能生成看似合理但實際錯誤的資訊。此外，較高的 Temperature 會提升輸出隨機性，也可能增加重複輸出、邏輯不一致及事實錯誤的機率。

另一方面，大語言模型還受限於 Context Window。當上下文過長時，模型可能遺忘早期資訊，影響回答品質。隨著 Agent 工作流程愈發複雜，如何確保長期記憶、狀態管理與多步推理的穩定性，也成為現階段研究的重要方向。

因此，現代 AI 系統越來越依賴 RAG、工具調用、模型路由與外部知識庫來增強模型能力。越來越多企業開始意識到，大模型本身只是 AI 基礎設施的一部分，而穩定性、安全性與治理能力同樣重要。

總結

從本質來看，大語言模型生成文本的過程，就是持續預測下一個 Token 並重複這個過程。雖然使用者看到的是自然流暢的句子，但在模型內部，每一個 Token 的生成都經歷了 Tokenization、Embedding、Transformer 運算、Logits、Softmax 與採樣機制等多個步驟。

隨著模型規模不斷擴大，生成機制也逐漸成為現代 AI 基礎設施的重要組成。根據 Stanford HAI《AI Index Report 2026》，推理成本持續下降以及上下文視窗不斷擴展，正推動 AI 搜尋、RAG 系統與 AI Agent 的快速發展。

理解 Token、機率與採樣機制，不僅有助於解釋模型為何能生成自然語言，也能幫助開發者更深入理解 AI Tokens、Temperature、Context Window、Prompt Engineering 以及現代 AI 系統的運作邏輯。某種意義上，所有生成式 AI 能力，最終都建立在「預測下一個 Token」這一簡單但強大的機制之上。

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