Zenn、LLM の文章生成モデル解説記事を公開──Transformer から Logits・Softmax を経た Token 選択の仕組み
Transformer の出力する未加工の Logits を Softmax 関数で確率分布に変換し、次の Token を逐次選択する LLM の基本推論プロセスを解説する。
リリース: 2026-08-23 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- LLM は文章を一度に生成するのではなく、次の Token を 1 つずつ予測・追加する処理を繰り返して構築する。
- Transformer モデルの出力層では、各候補 Token に対して未加工の数値である Logits が計算される。
- Logits は Softmax 関数を通過することで、合計が 100%（1.0）となる確率分布に変換される。
2. 影響（Why）
- 推論プロセスの基礎理解: API 利用や自社モデルの微調整を行う開発チームは、Logits から確率分布への変換フローを把握することで、Sampling や Temperature などのパラメータ調整の挙動を正確に予測できる。
- 国内開発現場への示唆: 国内の LLM アプリケーション開発受託企業（中堅受託開発規模）において、プロンプト設計や出力制御のトラブルシューティング時に、モデル内部の確率計算エラーと入力起因の問題を切り分ける基本知識となる。
3. 根拠・詳細（How）
- Token 逐次生成ループの仕様: 入力テキストを Transformer で処理し、語彙全体に対する生スコア（Logits）を出力した上で、Softmax 関数により確率分布へマッピングして次の 1 Token を選択・追加する一連のアルゴリズム。
4. 展望・課題（Next）
- Sampling と温度パラメータの解説: 最高確率の Token を常に選択するのではなく、Temperature・Top-K・Top-P などのサンプリング手法を用いて多様性を制御する次回の解説に続く。