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LLM 原理:從數學直覺到 Python 實作：拆解大型語言模型如何「產生答案」

這篇文章希望帶你跳脫「AI 是黑盒子」的抽象感，改用可驗證、可動手做的方式，逐步拆解 LLM（大型語言模型）在推理時的核心齒輪：Tokenizer → 模型輸出 Logits → Softmax 機率 → Sampling 取樣策略 → 多輪對話的上下文拼接 → Pipeline 封裝。 我們會把「矩陣運算」與「機率分佈」這些看似抽象的概念，落到 Hugging Face Transformers 的實際 API 上，讓你親手看到「看起來像智慧」的效果是怎麼被算出來的。