大语言模型 (LLMs) 通过预测 token（词或词的一部分）序列来生成文本，这是基于在训练期间学习到的模式。当给定一个输入提示时，模型会逐个 token 处理文本，利用其内部神经网络估计每个可能的下一个 token 的概率。然后它选择一个 token（可能是最可能的，也可能是随机选择的），并重复这个过程，将每个新 token 添加到输入中以生成连贯的输出。这种自回归方法使模型能够逐步构建更长的响应。
实现这一过程的核心架构是 Transformer，它利用自注意力机制来衡量输入文本不同部分的关联性。例如，在生成句子“The cat sat on the mat”（猫坐在垫子上）时，模型可能首先处理“The cat sat on the”（猫坐在...），并计算注意力分数，根据在训练数据中看到的模式（例如“猫”通常与“垫子”关联），确定“mat”（垫子）是一个可能的下一个词。在训练过程中，LLMs 优化其参数，以最大限度地减少在海量数据集上的预测错误，学习语法、事实和上下文关系。例如，如果输入是 "2 + 2 ="，模型会通过识别数学相关文本中的数值模式来学习预测“4”。
文本生成还取决于控制随机性和多样性的解码策略和参数。例如，“贪婪解码”（greedy decoding）在每一步选择概率最高的 token，这可能导致重复的输出。相比之下，“温度”（temperature）缩放调整随机性：低温度（例如 0.2）使模型倾向于高概率的 token（生成更安全、可预测的文本），而高温度（例如 1.0）则允许更多样化的选择。开发者还可以使用“top-k 采样”（top-k sampling），它将模型限制为从概率最高的 k 个 token 中进行选择。这些设置让开发者可以在创造性和连贯性之间取得平衡——例如，聊天机器人可以使用适中的温度，以避免听起来像机器人，同时保持主题一致。