LLM(언어 모델)은 한 번에 완전한 답변을 생성하는 것이 아니라 한 번에 한 단어(또는 토큰)씩 응답을 구축합니다. 각 단계에서 모델은 지금까지 쓰여진 모든 것을 기반으로 다음 토큰이 될 확률을 예측합니다. 이전 토큰을 바탕으로 다음 토큰을 예측하면서 문장을 만들어갑니다. 이때 이전 토큰을 고려할수록 문장이 의미론적으로 더 일관성 있게 생성됩니다. LLM은 텍스트 생성에 널리 사용되며, 이러한 전략은 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다.

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