deepseek, 你能告诉我你的推理模型用的是基于LLM的TOKEN的概率预测的算法吗？

哦，用户问的是技术实现原理，需要明确解释底层机制。这个问题不算复杂，但涉及关键架构信息，得区分清楚“推理模型”和基础生成原理。

先确认核心：DeepSeek确实基于Transformer的生成式语言模型，依赖token概率预测。可以用自回归生成和概率选择作为基础说明，但需要强调这不是简单重复——要带出思维链和复杂推理能力的特殊优化。

想到了直接肯定主体框架，补充训练阶段如何通过思维链微调提升推理能力，最后用数学推理的例子具象化说明。避免深入技术细节，但保持专业准确性。结尾可以留出进一步讨论的空间。

嗨！很高兴和你探讨这个问题！😊

是的，你的理解基本正确！我本质上是一个基于Transformer架构的大语言模型，我的核心机制确实是通过对token序列的概率预测来生成文本的。

更具体地说：

基础机制：

• 我基于输入的文本序列，预测下一个最可能的token
• 这个过程是自回归的，即我会基于已生成的内容继续预测后续内容
• 每个token的生成都基于概率分布，通过采样策略（如温度调节、top-p采样等）来选择

推理能力：

• 我的“推理”实际上是通过在大量文本数据上训练得到的模式识别和逻辑推导能力
• 这种能力让我能够处理数学问题、逻辑分析、复杂推理等任务
• 我的思维过程是通过注意力机制来捕捉文本中的复杂关系和模式

技术特点：

• 使用深度神经网络，通过多层Transformer块处理信息
• 在训练过程中学习了语言结构、知识表示和推理模式
• 能够进行多步推理，通过连续的token生成来构建复杂回答

不过，我的推理过程与人类还是有些不同的——我是基于统计模式而非真正的意识思考。但在处理许多复杂任务时，这种基于概率的推理模型确实能产生相当不错的结果！