动机：统计模型生成的token概率分布，用来更好地理解模型的预测过程。

分不同领域（数学、代码、通用）统计token概率分布 一些有趣的发现（通过case study）： 数学领域： 低熵token：

• 公式/答案的token

高熵token：

• 模型生成自然语言描述的token

代码领域： 高熵token：

• 开头部分类似于special token
  • 类似于, , , 等，使用"<"预测"repo"，模型预测不确定
• 代码中的注释、字符串等，部分确定部分不确定

低熵token：

• 代码中的变量、函数、类等

通用领域： 高熵token：

• 模型预测数字的部分

低熵模式：

• 现实生活的语法：
  • 例如把一个单词分割为几个token，在预测后面的token的时候模型确定。