LLMの動作原理を徹底解剖：次トークン予測のメカニズム
LLMの確率的予測メカニズム大規模言語モデル（LLM）は、最も根本的なレベルで、次に続くトークンについて語彙全体に対する確率分布を出力する「次トークン予測機械」として機能します。
この予測を自己回帰的に繰り返すことで、言語の理解や会話生成といった高度な振る舞いが実現します。
モデルは、個別の例文を記憶するのではなく、膨大なデータから言語がどのように機能するかという統計的パターンを内部化しています。
「温度（Temperature）」パラメータは、この確率分布の形状を調整する役割を担い、温度を下げることで最も確信度の高い出力に集中させ、上げることでより多様で創造的なアウトプットを探索します。
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If you have used ChatGPT, Gemini, or Claude, you have already formed an intuition about what these systems do. You type something in, and text comes back that feels coherent, knowledgeable, and sometimes eerily human. But the machinery underneath is simultaneously simpler and stranger than most people expect.
This article tears open that machinery and explains what a language model is doing at a mechanical level - why it produces the outputs it does, why identical inputs produce different outputs on different runs, and what “temperature” actually means beyond “a creativity dial.”
Next-token Prediction Machine
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