待验证50% 置信事实精确时间
解码随机性中提到的采样包括temperature缩放、top-k和top-p，目的是避免输出呆板重复，但代价是低概率token偶尔被选中，错误可能被合理化地延续。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证Temperature 控制采样分布的平坦程度，值越高越倾向选择低概率词汇；Top-p 通过累积概率阈值动态收窄候选词汇集合79% 相似待验证temperature 参数控制采样随机性：值越低输出越确定，接近 0 时模型倾向于选择概率最高的 token，适合代码生成、SQL 生成等要求可复现的场景。76% 相似已验证LLM的非确定性来源于采样策略，Temperature参数控制输出分布的随机程度，Top-p和Top-k进一步约束候选Token范围74% 相似待验证Top-p（核采样）通过限定候选token的累积概率范围来控制输出多样性，与Temperature配合使用可实现更精细的输出调节73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1027108MCP
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