Base 模型：一台无情的 Token 推 Token 机器

训练结束后得到的原始模型，它只做一件事

训练结束后
得到的就是一个
无情的 Token 推 Token
机器
它只知道一件事：
给定前面所有的 Token，预测下一个最可能的 Token。
前文 Token → 概率分布 → 采样 → 新 Token → 循环
Token 推演演示
上下文（前文 Token）
紫霞 → 捧着 → 月光 → 宝盒 → ， → 轻声 → 问 → ： → 哥哥
模型正在预测下一个 Token…

这就是 Base 模型的全部：不断把最高概率词追加到序列末尾，直到生成终止符。
它没有意图、没有记忆、没有常识判断——只有概率，只有 Token。
但这个简单的循环，是一切大模型能力的底层引擎。