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一系列变换以及表达式内部产生的中间值，都在预测接下来会发生什么。例如，这些标记被嵌入到一种叫做分布式表示的东西中，每个可能的标记在神经网络内部都有一个向量表示。首先，我们嵌入标记，然后这些值像流过图一样。这些单独来看都是非常简单的数学表达式，例如层归一化、矩阵乘法、softmax等等，这就是Transformer的注意力块。然后信息流入多层感知器块等等，所有这些数字都是表达式的中间值。

接下来，我们分析了 Qwen2.5-Math-1.5B 正确和错误答案中自我反思关键词的出现情况。正如图 4 所示，在不同的采样温度下，大多数自我反思（以频率衡量）都没有得到正确答案。这表明基础模型容易产生肤浅的自我反思。